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柴象飞认为，医学影像是人工智能与医疗领域结合中*可行、且是可能*先走出来的领域。具体到实践中，医学影像基本需要做三件事，一是需要优化深度学习的方法；二是积累大量的**数据；三是高性能的计算环境。“如果三者配齐就会让训练模型达到一个相对自我学习和不断提高的状态”。
所以在技术层面上，汇医慧影将影像云、阅片服务以及智能诊断相结合，通过阅片获取结构化的数据，提供给深度学习引擎进行计算。并且将计算机学习后的结果使用在医生的阅片流程中，当计算机出现误判断时，医生会纠正诊断结果，并将结果反馈入系统，进行二次学习。“通过这样一个在线学习的闭环，我们将持续更新有效数据，持续提高算法的精度。”
传统的医学影像以病理活检作为验证影像正确与否，但人的身体是从基因层到蛋白层、到细胞层、到组织层、*后才能到达影像层面，加上临床表现在时间维度上的随访信息，过去很少人对这一连串的信息进行挖掘和连接。面对这样的信息孤岛问题，汇医慧影的做法是把基因组学、影像组学、蛋白组学、以及时间的影像随访信息作为整体来分析。
柴象飞透露，下一步汇医慧影将利用长期积累的深度学习的方法和传统医学处理的方法，对大量原有数据进行处理和分析，植入自己的硬件设备中，让硬件设备拥有智能化的效果。同时更多维度的数据进行分析之后，让这些影像的信息不单单是在诊断的维度中，而是能走入到*疗的过程中。
汇医慧影成立于2015年，目前已获数千万元A轮**。合作医院已经超过400家，已获得11个软件著作权，4个****。今年还申请了2个国家自然科学基金，以及2个**自然科学基金和2个科技部的**专项。
CEO柴象飞曾在美国斯坦福大学癌症中心，荷兰癌症研究所和比利时鲁汶大学放射科三家世界**的医学影像机构学习和就职，具有丰富的临床知识，掌握了医学影像的分割、存储、压缩和管理的核心技术。
