2017 年被认为可能成为「人工智能应用元年」，亦是人工智能发展的拐点。预计到 2025 年，人工智能应用市场总值将达到 1270 亿美元，其中，医疗行业将占市场规模的五分之一。
在「人工智能+医疗」这条热门赛道上，不少企业纷纷布局。参与者除了如图玛深维、深睿医疗这样的创业公司，也有飞利浦、GE、东软医疗等相对传统的器械商，还包括腾讯、阿里这样的互联网巨头，众多玩家彻底「点燃」了智能医疗行业。
其中，医学影像由于具备数据客观、易于标准化的特征，被认为是医疗人工智能最早突破的方向。
医学影像识别分析，对人工智能的需求越来越强烈
目前我国医学影像数据的年增长率约为 30%，而放射科医师数量的年增长率约为 4.1%。放射科医师的数量增长远不及影像数据的增长。这意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越来越大，甚至远远超过负荷。
另一方面，在医生的实际工作中，阅片人员由于疲劳和技能水平及主观判读等因素造成敏感性降低，也无法满足公众的医疗需求。
正在此时，人工智能对医疗变革的强势赋能开始了。深度学习技术，正在成为人工智能领域最成功和最广泛应用的技术。受人类大脑分层认知的启发，深度学习采用深层卷积神经元网络（DCNN）来逐级分层地描述对客观事物的认知。
2017 年 8 月，图玛深维发布σ-Discover 智能诊断系统，该系统结合了世界上最先进的深度学习人工智能算法。能在 CT，MRI，X 光，PET/CT, 超声等多种医学影像中精确的检测，定位和分割各种可能的致病因素，最大程度提高医生的诊断效率和诊断精度。
做符合临床使用场景的产品
「医院到底需要怎样的 AI 产品」是众多医疗 AI 企业最为关注的问题。2015 年 4 月，图玛深维在成立之初就不断与医生进行交流，了解医院的诊疗需求，从产品模型到最终的产品形态，都尽量去贴合临床使用场景。
1、提高医生诊断效率和准确率
目前，图玛深维的主要产品包括智能诊断系统、智能医疗数据分析、智能云等。主打产品肺结节智能诊断系统能检出肺部各类病灶及其性质，检出率可以达到 98.6% 以上，诊断效率提升 40-60%。
对于病灶良恶性的诊断，图玛深维肺结节智能诊断系统能够给出结节良恶性的判断及风险值。在多个临床实例中，医生将结节手术结果与图玛深维智能诊断系统做对比，系统给出的结节性质的判断均符合病人实际情况，临床符合率超过 90%。
此外，根据检出的结节，系统自动生成标准化结构报告中，病变良恶性判断遵循国际 Lung－Reds 影像指南，病变管理遵循 Fleischer 临床指南。
2、交互友好，贴合医师操作习惯
面对新的产品，如何让医生迅速上手，也是企业需要考虑的问题。图玛深维从产品立项到目前的版本，通过不断地产品迭代优化功能与界面，让医生操作更加便捷，交互更加友好。举个例子：很多医生习惯在 PACS 上书写诊断报告，图玛深维的智能诊断系统能够一键将信息复制黏贴到 PACS 上，使诊断流程更流畅。
3、构建产品矩阵，完善整体解决方案
除肺部产品以外，图玛深维已经完成基于深度学习的 CT、X 光肺部疾病下的肺部分割，用于包括肺炎、肺结核、肺水肿等在内的 14 种肺部疾病的诊断。在乳腺癌、前列腺癌、肝癌、胰腺癌等智能诊断产品已经在国内多家医院试用。
未来，图玛深维的产品将不止于辅助诊断，还将在产品中提供针对不同病灶的整体解决方案。真正地让深度学习进入到智能医学。
