上個月晚，差評君收到了一條訊息。
這條訊息來自於我們的老朋友，coolwulf 姜浩。
而內容，則是有關於 coolwulf 的新專案——NeuralRad。
用他的話說，這是「 史上首個免費使用的器官和腫瘤分割雲服務 」。
只要上傳 CT 或核磁影像，就能讓 AI 在幾分鐘的時間裏，自動辨識影像、分割全身器官。
針對腦部，還有單獨的勾畫腦部腫瘤功能。
如果是老差友，應該對 coolwulf 這個名字不陌生。
coolwulf 本名姜浩，還記得 2022 年那會兒，我們對這位曾就讀於南京大學物理系，並取得了密芝根大學核工程和放射科學系博士學位的大佬進行了報道。
他不但在主修的影像醫學領域頗有建樹，私下裏，也是個技術力爆表的「 業余程式設計師 」。
在 2018 年，那個 AI 技術剛剛興起的時候。
coolwulf 就用 50 張 1080ti，搭了個 GPU 運算集，用來訓練乳癌影像檢測的大模型。
並用幾年的時間，先後完成了乳癌檢測、腦腫瘤勾畫等 AI 專案。
重點是，他的專案通常都自掏腰包，完全免費。
這種共享的技術精神，也許就是對程式設計師社區裏「 開源 」定義最好的詮釋。
直到前不久，仍有人在我們的影片下面留言感謝。
說是 coolwulf 的免費網站，幫助他確認了癌變資訊。
最後及時手術救治，將癌癥遏制在了較為容易治療的早期階段。
一個免費的腫瘤分割雲平台
如今時隔兩年，coolwulf 再次有了新突破。
但說句實話，第一次聽到這個訊息時，差評君有點懵。
因為這種癌癥相關的研究，可能只有腫瘤科的臨床物理師來了，才了解其作用和意義。普通人大概率會和我一樣，聽的一頭霧水。
所以，為了讓我這個門外漢能聽懂，coolwulf 還特地拉個影片會議，共享螢幕給我科普了一上午。
並經過近一個月的時間溝通，以及咨詢多名醫生，終於算是清晰明了了。
與兩年前不同的是，這次 coolwulf 帶來的新平台 NeuralRad，更新了全身器官分割功能。
最多只需要十分鐘左右，就可以用不同顏色標註，自動分割出全身器官。
在醫生做放療計劃時，為了讓正常的器官組織避開射線，這是個很不錯的輔助功能，各個器官在標記後一目了然，省時省力。
而且，平台還能對每個脊椎下的單個骨節標註，在治療如脊髓癌時，可以大大提高手術準確性。
而且之前在腦瘤上的成果，coolwulf 也進行了升級，且一並整合了進來。
對於腦部核磁影像，這個平台可以自動勾畫腫瘤，大大降低了檢測出假陽性的概率。
減少假陽性情況的工作流程
下方二圖範例中，實線為 AI 勾畫，虛線為醫生手動勾畫。二者差距十分細微，後期校對起來也很方便。
省事程度，大概就好比「 寫一份作業 」與「 批改作業 」之間的區別。
在 AI 的自動勾畫下，即便是沒有任何醫學基礎的患者，也能在 3D 影像裏清晰看到自己腦中的腫瘤位置、大小和數量，相當直觀。
再結合每次放療後的核磁結果，患者也能知道哪裏的腫瘤被消除、數量減少。
某些情況下，這能大大加深醫患之間信任感，雙方都平等地對病情知悉。
目前，平台還處在 Beta 期，很多功能有待完善，coolwulf 也在不斷更新，幾乎幾天就會多個新功能。
這個平台也已經被國際原子能總署（ IAEA ），選定為 IAEA 2023 年醫學物理學人工智能研討會專案。且一經上線，coolwulf 就收到了來自世界各地的合作、問候郵件。
其中不僅包括了各個國家的腫瘤放射醫生，也包括了 IAEA、哈佛醫學院等頂尖國際物理醫學組織。
國際原子能總署（ International Atomic Energy Agency；IAEA ）是一個同聯合國建立關系，並由世界各國政府在原子能領域進行科學技術合作的機構。總部設在奧地利的維也納。組織機構包括大會、理事會和秘書處。
百度百科
IAEA 發來的合作郵件
coolwulf 向哈佛醫學院的回信
最近兩年，隨著 AI 技術的爆發，類似的 AI 影像醫療技術，正在以超越我們普通人想象的速度發展，全世界每年可能有上百個相關研究立項。
在這樣的人工智能浪潮下，coolwulf 的專案並非獨樹一幟。
但這件事的意義，卻絕不止於此。
更需要AI的第三世界國家
幾天前，差評君還聯系到了一位巴基斯坦-白沙瓦的物理治療師——Syed。
他所在的白沙瓦人口約 60 萬，緊鄰阿富汗。
這裏有著相當多的歷史景觀，經濟發展水平不算高，但也是重要的中亞交通貿易重鎮，有著巴基斯坦最勤勞的人民。
而與大部份巴基斯坦西北部地區一樣，這裏恐怖襲擊頻發，長期受到叛亂影響，一度譽為「 世界最危險的城市之一 」。
Syed 對差評君說，目前他所在地區最大的問題，是醫患比例極為緊張。
幾乎每家醫院都在超負荷應對病患，同時也會接收大量來自阿富汗的病人，這一比例甚至高達 60%。
在醫療器材、人員本就緊缺的情況下，白沙瓦的醫療條件並不樂觀。
但去年 11 月，他參加了 IAEA Workshop（ 國際原子能研討會 ）。
並在會上了解到了 coolwulf 完全免費的 NeuralRad 平台，從此他便與 coolwulf 保持了郵件聯系。
目前，Syed 已經試用了一段時間，他表示 OAR 勾畫能大大縮減他為患者手動勾畫腫瘤的時間，讓制定治療計劃更順暢。
這在分秒必爭癌癥治療中，效果很明顯，就是救治更多病人。
Syed 醫生使用 NeuralRad 平台
然而，像白沙瓦這樣醫療設施落後的國家和地區，還有很多很多。
比如非洲，僅有 48% 的人能得到醫療服務。
印度的醫生與患者數量比例，也達到了驚人的 8 ：10000。相似水平下，更是還有緬甸、伊拉克、南非等第三世界國家。
不僅如此，這些地區的醫生水平也參差不齊。
像是 NeuralRad 中的器官分割功能，其實對於我們國家大部份經驗豐富的放療醫師來說，都不是必要的。
但對於很多醫生水平欠缺的國家，這功能就十分受用，只需幾分鐘，就能省下他們近一天的時間。
同時，據 coolwulf 了解：
「 現在有很多國家，甚至不能同時讓 Treatment Machine（ 放療治療機器 ）和 CT 同時工作。
因為電力不足。
這對中國或美國來說也許很難想象，但這些國家的醫院沒有算力足夠的硬件，也沒有資金去購買 AI 服務軟件，更缺乏對 AI 知識的了解，就連醫生用的電腦都沒法保證效能。 」
因此，為了讓那些醫療條件相對落後、就醫困難的第三世界國家，也能乘上科技的便利。
coolwulf 決定讓 NeuralRad 平台，和他之前的幾個專案一樣，完全免費。
「 至於收費根本不現實，（ 他們 ）也負擔不起 」，coolwulf 說。
不過，如果光是免費，也還遠遠不夠。
畢竟大部份 AI 相關的醫療硬件，都需要面對不小的本地運算壓力，而這些器材條件，也是很多國家無法負擔的地方。
於是 coolwulf 還自己搭建了雲端伺服器，這讓使用者只需要上傳 CT 檔到瀏覽器，等待雲端處理完畢，就能無壓力執行。
意味著，硬件使用的成本幾乎為 0。
CT 檔雲端處理提示
為了完成「 僅靠瀏覽器 」這一苛刻條件，coolwulf 還用了在網頁端執行效率更高的 Web Assembly，並從頭開始自學了 Rust 語言，重寫了整個前端程式碼。
盡管程式語言互通，上手容易些，但依然要花費不少時間。
各語言 WEB 端執行效率對比
目前，與 coolwulf 取得聯系的醫生，來自不限於印度、黎巴嫩、塔什幹、巴基斯坦等醫療資源緊缺國家。
這些地區或醫療器材落後，或醫患比例過大，甚至一直受戰亂影響，都十分迫切需要提升工作效率的趁手工具。
而現在，包括這些國家在內，乃至於中美等國家，都陸續有醫院正在或嘗試將 NeuralRad 融合進日常工作流中。
在 coolwulf 看來，雲端是未來，而瀏覽器是當下承載未來的一個埠。
他的設想中，以後的醫院都能利用 AI 大幅降低人工成本，同時也不需要有本地運算的硬件負擔。
如此一來，全世界的平均醫療水平就會再往上提高一個 Level。
即便是落後國家，也一樣。
coolwulf 向差評君展示工作室硬件之一 PS：從 1080Ti 換成了 4090 和3090 顯卡
見證一個以AI為「手術刀」的時代
算起來，這應該是差評第三次報道癌癥相關的影像 AI 技術。
從開始 coolwulf 的乳癌、腦癌專案，到前陣子上海張醫生團隊的胰臟癌和胸部平掃專案，再到這次的 NeuralRad 平台，短短兩三年時間，我們算是和差友們一起見證了這個領域的萌芽和起步階段。
也許那些醫學上的專屬名詞很難懂，AI 的套用和程式碼看得人眼暈。
但冥冥之中，我們也能瞥見到一個曾經想都不敢想的未來。
那就是面對癌癥這個人類的世紀之敵時，醫生們也可以像鋼鐵俠般，在全身的智能科技加持下，展現出超人般的能力。
那個處處需要人力，因為時間成本導致醫患比例出現問題的時代，終究會成為過去，且那個時代正在以肉眼可見的速度逐漸遠去。
差評君與國內幾位影像、放療科醫生簡單聊過。
目前很多三甲醫院已經使用了蠻長一段時間的 AI 技術平台，並取得了不錯的實際效果，很多病人都是在 AI 輔助下接受更高效的治療。並且，現在很多國內的醫學院也都把 AI 醫療增設成了醫學生的課堂教學。
如今，如 coolwulf 這樣投身於 AI 影像領域的人也越來越多，技術一定也會越來越成熟。
而我們，正處於這個高速發展的階段中。
值得慶幸的是，這次的發展也少了些壁壘。
差評君所了解到的很多專案，都讓那些技術並不發達的地區，依然能享受到科技帶來的變革。
比如 coolwulf 的完全免費和雲端使用，是其中一例。
走在國內 AI 醫療前沿的阿裏達摩院，也與安提瓜和巴布達衛生部達成合作，提供 AI 醫療產品與「 平掃 CT+AI 」的科學方法，對一系列癌癥等慢性病癥進行早期篩查。
平等地擁抱所有人，差評君覺得這才是科技發展中最重要的一環。
至於 coolwulf 以後的打算，是希望 NeuralRad 成為像 Figma 那樣的多人協同工具，能允許腫瘤醫生、物理放療師、劑量醫師、護士同時操作軟件，讓治療過程更加效率（ 目前已大致達成目標 ）。
以及用大量的臨床實驗數據，訓練出一個能提供多種治療癌癥方案的模型，並提供每種方案成功率、對放療機器的選擇（ 如伽瑪刀、射波刀或直線加速器 Truebeam ）等，以便於醫生快速找到最優辦法。
而更多不一樣的嘗試，還有很多人在做。
對此，差評君只想說：
如果有未來，那我希望它能快點來。
