“培养一个成熟的医生可能要20年的时间，但训练一个AI可能就几分钟，一旦复制它可以去造福的是天下很多人。”
本期创客——张少典
张少典，森亿智能创始人、CEO兼首席科学家，高级工程师，上海交通大学计算机科学学士，哥伦比亚大学医学信息学博士。自年起，长期从事医学信息学领域的科研工作，博士期间参与多个由美国国家自然科学基金、美国国家癌症研究所等机构资助的基金项目，医院临床数据建模、自然语言处理等项目研发。福布斯亚洲30位30岁以下杰出青年（U30，医疗科技领域）。
已在医学信息学顶尖国际期刊和会议JAMIA、JBI、AMIA上发表十余篇论文，并且于年和年两次获得美国医学信息学会（AMIA）年度大会（AMIASymposium）最佳博士生论文提名，于年获得AMIA大会CPHI子领域最佳博士生论文奖。所发表的学术论文的Googlescholar总引用次数超过次（截至年10月）。博士期间长期担任JAMIA、JBI、JMIR等顶尖期刊及AMIA、ACL等顶尖会议的审稿人。年和年曾在微软亚洲研究院、微软总部Redmond研究院全职实习，从事数据挖掘、自然语言处理研发工作。
森亿智能成立于年4月，作为中国医疗人工智能行业的创新引领者，是国家健康医疗大数据产业国家队-中电数据的AI技术核心供应商，高新技术企业。森亿智能以医学自然语言处理、机器学习、数据挖掘等核心技术为驱动引擎，对海量医疗数据进行深度治理、转化分析和研究，为各级医疗机构、科研院校、*府部门、医药企业等提供专业、安全、高效的医疗大数据整体解决方案。
凭借强大的技术优势以及在行业中迅速建立的标杆地位，森亿智能收获诸多著名投资机构、医疗产业巨头的青睐和多轮注资。由真格基金（天使轮）、红杉资本（A轮）、纪源资本（B轮）、襄禾资本（B+轮）以及中电健康产业基金等投资，融资额超过3亿人民币。除此之外，森亿智能还为国家健康医疗大数据重点项目提供全面的数据整合、治理、挖掘等技术支持。
本期主持：伊雯
新站点文化传媒有限公司董事长，创智空间执行董事
新站点：选择以医疗人工智能回国创业的契机？
张少典：我从交大读完本科以后去了美国留学，哥伦比亚大学医学信息学系我的导师他给我发了offer。他跟我提到说，未来懂AI的人会很多，但真正在交叉领域能用AI去解决医疗问题的人很少，未来的人才稀缺度是非常高的。医疗本身又是个非常大的一个领域，未来机会也非常多，所以当时是因为他的这番话把我打动了。
自己本身是那种不太闲得住的人，我在美国读博士期间大概读到第三、第四年的时候就已经下定决心，第一件事我觉得我不会在国外呆下去，西方整个社会环境、生活节奏，不是我想要的，30年之后的生活是能看得到的。如果回到中国做事情，我可能明年我在干什么，明年我变成什么样，都是完全无法预测的。
第二个决定是不愿意去大公司，我以前在一些大公司也实习过，生活或者工作带有比较高的确定性，它也不是我想要的。可能回国创业是最好的选择，所以带着几个小伙伴就回来创业了。
作为我的背景而言，肯定是要围绕自己擅长的核心技术去做事才最有优势。选择医疗人工智能也很简单，因为我学的就是这个。三年前那时候，医疗大数据这件事情在国内还处于一个很早期的阶段，一些人工智能的公司像商汤、依图已经起来了，但是专注在医疗领域做人工智能的公司还非常少，这个领域不管是创业者还是学术型人才都非常少，所以我的背景也有一定稀缺性。
新站点：第一桶金的故事？
张少典：我们没有什么行业背景、工作经验，从美国带回一些理念和技术，产品也没有，商业模式各方面还停留在PPT上，非常年轻，又是进入医疗这个行业。所以坦率讲，最开始我们在做天使轮融资时候其实是蛮坎坷的，被非常多基金吃闭门羹。
但是最后遇到了真格基金徐小平老师，我把PPT从头到尾讲了40分钟，有一个问题我到现在都记得特别清楚，他问是不是有了你这个东西，中国的医疗问题就全解决了？我之前被各种各样的投资人问了各种各样关于商业模式、竞争优势、产品核心技术这些问题，徐老师一开口问：有了你这个东西，是不是中国的医疗问题就全解决了？
我到现在都记得这个问题，另外还有一些细节，他最后站起来踱了两步，然后跟旁边的人说：要不我们投少典万？这件事情就算定了。但最后其实投了不止万，最后投了接近万。没有那个瞬间的话，后面森亿什么，这一切都不复存在。
新站点：创业至今，遇到哪些困难？
张少典：最开始是我自己扛着电脑去给客户看我们的东西，用那种非常geek的方式，非常非常理工男的方式去的。很长一段时间一直摸不着医疗销售的路径，后来慢慢引进别人把问题解决了。
但是回头看自己扛着电脑去见客户那段经历，也阴差医院、医疗圈子里一个很独特的口碑。医疗行业其实有很多这种纯市场驱动、销售驱动的公司，非常多真正踏踏实实像工匠一样，像工程师一样做事的公司是不多的。当年虽然用这样的方式医院的门，但是积累到最后都能转化。医院是我们最早开始拜访的客户，我们真正意义上拿下医院是今年1月份。我们医院这一案例，这一客户我们整整努力了27个月。
还有印象特别深的，年我们公司规模大概从70人增长到人，增长了四、五倍。瞬间就发现管理跟不上了，这时候公司如果没有任何的管理体系，人力资源体系、财务体系、预算体系，最后就变成了一段时间内出现了一定的业务混乱。
这种内内外外的东西一下子就集中在那个时期爆发出来，就会发现我没有工作经验、管理经验，软肋就暴露出来了。我们要练内功，把公司的业务节奏稳一稳，要让整个管理团队要把精力放到内涵建设上来，补了很多这种之前的体系化的不足。
新站点：森亿想解决什么？
张少典：人的能力和精力是有局限性的，这就是为什么医疗里也会出现漏诊、误诊这种医疗差错。这往往是有各种各样的原因，但其中很重要的是：他会疲劳，他有一定知识局限。所以不是每一个病人，每一个诊疗上的判断，都能判断地百分之百准确。
人工智能在医疗行业要做的最终的一件事情——不是说取代医生，而是帮医生做一些判断的时候能更准确。软件会自动采集关于病人的信息，人工智能系统根据自己的算法、机器学习，它能够产生一些判断。
我们现在做了一个系统，会依据这个病人过去的所有的病情、病史，这次手术所有情况，住院期间治疗情况，以及所有用药、症状情况，会有一个人工智能的模型，来预测这个病人在未来的24小时、48小时和72小时内会有多高的风险。非常有经验的医生如果花足够时间去对患者检查，也是能判断的。但医生不可能有那么多时间对每个住院患者做这么详细的观察。这个时候人工智能就可以起作用，当机器发现一个病人可能是一个高危病人的时候，系统里会跳一个警报告诉医生或者护士，它会告诉你为什么认为他是个高危病人，这就类似于人工智能在医疗行业做的一些事情。
未来一定会变成——其实诊断结果，医生是参考AI意见以后给出来的。事实上现在在很多的决策环节里已经这样了，只是患者感受不到。我们经常说为什么这件事情有价值？因为培养一个成熟的医生，可能要20年的时间，但是训练一个AI可能就是几分钟的时间，而且可以无限复制，但医生是没办法无限复制的，这就是未来的空间所在。
一个医生，一天看50个门诊，一个月50个门诊已经是很大的量了；一个月看个门诊，一年看个门诊；从医30年，能救活30万个病人，这已经是非常伟大的医生了。但如果能把他的知识、经验转化成人工智能系统的话，这个东西一旦复制，它可以去造福的是天下很多的人。
现在绝大多数这个行业的公司还是着重影像类的医疗，我们最主要的壁垒在于，我们不光是一个简简单单的图像，它涉及到的数据源非常多，对医疗不同模态、种类的数据理解能力。包括对不同类别数据的解析能力，是有更综合的能力要求，要求团队综合能力非常高，在这方面我们在业内其实是非常有优势的。
新站点：融资有什么经验之谈吗？
张少典：我们融资也没有什么特别的经验之谈，可能是我们运气不错了，要真说有经验之谈，我是有一些原则，也是可能很多投资机构对我们一致好评的一个地方。我们是融资的时候，不太讲故事，比较实在的那一类企业。故事吹泡沫，很多时候还是有用的，因为总有人会愿意为这样的故事和泡沫买单。
但是我会发现说所有的泡沫都是要被挤回去的，所有透支的提前量在未来都是要还的。我们马上C轮融资也要结束，这轮C轮融资的几个投资方也都是业内估计所有人都听过的那种顶尖的这种投资机构。但大概是因为我是理工科背景，我对那种违着良心吹的牛，我是吹不出口，我是这样一个风格，所以我们对待资本市场的时候，我觉得真的没有什么技巧可言，我觉得就是踏踏实实地做你要做的。
新站点：您认为创业需要哪些能力？
张少典：对学习能力的要求真是太高，虽然这是老生常谈，但真的随时都能感觉到。几乎每天都能感觉到自己面对新情况无能为力，新每天遇到的都是凭你既有的经验和能力无法解决问题。就会发现，如果你自己不提升、不迭代，不能快速进步，CEO或者创始人的个人瓶颈立刻就会变成整个公司的瓶颈。
我觉得我更多是从我的下属身上学习，因为我的下属很多都是行业里很资深的高管，从他们身上学习其实最快的。其他说实话，一般大家通常的那些学习方法，上课、看书，或者是一些听“得到”，对于一个创业公司的发展节奏来说，那种知识的吸取浓度和速度远远跟不上对于一个创始人或一个创始团队的进步的要求，所以基本上都是在工作当中跟你周围的同事学习，至少我自己是这样。
如果你处在这个阶段，你肯定是非常想去挤进上面这个圈子，但是你想挤进上面这个圈子，光通过去跟上面这些人社交是没有用的。你必须走到那步，你自然地就成为这个圈子里的人。其实管人、管公司，包括你面对客户，面对资本市场的时候，本质上都是在拿捏一个群体，或者是一个组织行为或者是一个心态。