上个月晚，差评君收到了一条消息。
这条消息来自于我们的老朋友，coolwulf 姜浩。
而内容，则是有关于 coolwulf 的新项目——NeuralRad。
用他的话说，这是“ 史上首个免费使用的器官和肿瘤分割云服务 ”。
只要上传 CT 或核磁影像，就能让 AI 在几分钟的时间里，自动识别图像、分割全身器官。
针对脑部，还有单独的勾画脑部肿瘤功能。
如果是老差友，应该对 coolwulf 这个名字不陌生。
coolwulf 本名姜浩，还记得 2022 年那会儿，我们对这位曾就读于南京大学物理系，并取得了密歇根大学核工程和放射科学系博士学位的大佬进行了报道。
他不但在主修的影像医学领域颇有建树，私下里，也是个技术力爆表的“ 业余程序员 ”。
在 2018 年，那个 AI 技术刚刚兴起的时候。
coolwulf 就用 50 张 1080ti，搭了个 GPU 运算集，用来训练乳腺癌影像检测的大模型。
并用几年的时间，先后完成了乳腺癌检测、脑肿瘤勾画等 AI 项目。
重点是，他的项目通常都自掏腰包，完全免费。
这种共享的技术精神，也许就是对程序员社区里“ 开源 ”定义最好的诠释。
直到前不久，仍有人在我们的视频下面留言感谢。
说是 coolwulf 的免费网站，帮助他确认了癌变信息。
最后及时手术救治，将癌症遏制在了较为容易治疗的早期阶段。
一个免费的肿瘤分割云平台
如今时隔两年，coolwulf 再次有了新突破。
但说句实话，第一次听到这个消息时，差评君有点懵。
因为这种癌症相关的研究，可能只有肿瘤科的临床物理师来了，才了解其作用和意义。普通人大概率会和我一样，听的一头雾水。
所以，为了让我这个门外汉能听懂，coolwulf 还特地拉个视频会议，共享屏幕给我科普了一上午。
并经过近一个月的时间沟通，以及咨询多名医生，终于算是清晰明了了。
与两年前不同的是，这次 coolwulf 带来的新平台 NeuralRad，更新了全身器官分割功能。
最多只需要十分钟左右，就可以用不同颜色标注，自动分割出全身器官。
在医生做放疗计划时，为了让正常的器官组织避开射线，这是个很不错的辅助功能，各个器官在标记后一目了然，省时省力。
而且，平台还能对每个脊椎下的单个骨节标注，在治疗如脊髓癌时，可以大大提高手术准确性。
而且之前在脑瘤上的成果，coolwulf 也进行了升级，且一并整合了进来。
对于脑部核磁图像，这个平台可以自动勾画肿瘤，大大降低了检测出假阳性的概率。
减少假阳性情况的工作流程
下方二图示例中，实线为 AI 勾画，虚线为医生手动勾画。二者差距十分细微，后期校对起来也很方便。
省事程度，大概就好比“ 写一份作业 ”与“ 批改作业 ”之间的区别。
在 AI 的自动勾画下，即便是没有任何医学基础的患者，也能在 3D 图像里清晰看到自己脑中的肿瘤位置、大小和数量，相当直观。
再结合每次放疗后的核磁结果，患者也能知道哪里的肿瘤被消除、数量减少。
某些情况下，这能大大加深医患之间信任感，双方都平等地对病情知悉。
目前，平台还处在 Beta 期，很多功能有待完善，coolwulf 也在不断更新，几乎几天就会多个新功能。
这个平台也已经被国际原子能机构（ IAEA ），选定为 IAEA 2023 年医学物理学人工智能研讨会项目。且一经上线，coolwulf 就收到了来自世界各地的合作、问候邮件。
其中不仅包括了各个国家的肿瘤放射医生，也包括了 IAEA、哈佛医学院等顶尖国际物理医学组织。
国际原子能机构（ International Atomic Energy Agency；IAEA ）是一个同联合国建立关系，并由世界各国政府在原子能领域进行科学技术合作的机构。总部设在奥地利的维也纳。组织机构包括大会、理事会和秘书处。
百度百科
IAEA 发来的合作邮件
coolwulf 向哈佛医学院的回信
最近两年，随着 AI 技术的爆发，类似的 AI 影像医疗技术，正在以超越我们普通人想象的速度发展，全世界每年可能有上百个相关研究立项。
在这样的人工智能浪潮下，coolwulf 的项目并非独树一帜。
但这件事的意义，却绝不止于此。
更需要AI的第三世界国家
几天前，差评君还联系到了一位巴基斯坦-白沙瓦的物理治疗师——Syed。
他所在的白沙瓦人口约 60 万，紧邻阿富汗。
这里有着相当多的历史景观，经济发展水平不算高，但也是重要的中亚交通贸易重镇，有着巴基斯坦最勤劳的人民。
而与大部分巴基斯坦西北部地区一样，这里恐怖袭击频发，长期受到叛乱影响，一度誉为“ 世界最危险的城市之一 ”。
Syed 对差评君说，目前他所在地区最大的问题，是医患比例极为紧张。
几乎每家医院都在超负荷应对病患，同时也会接收大量来自阿富汗的病人，这一比例甚至高达 60%。
在医疗设备、人员本就紧缺的情况下，白沙瓦的医疗条件并不乐观。
但去年 11 月，他参加了 IAEA Workshop（ 国际原子能研讨会 ）。
并在会上了解到了 coolwulf 完全免费的 NeuralRad 平台，从此他便与 coolwulf 保持了邮件联系。
目前，Syed 已经试用了一段时间，他表示 OAR 勾画能大大缩减他为患者手动勾画肿瘤的时间，让制定治疗计划更顺畅。
这在分秒必争癌症治疗中，效果很明显，就是救治更多病人。
Syed 医生使用 NeuralRad 平台
然而，像白沙瓦这样医疗设施落后的国家和地区，还有很多很多。
比如非洲，仅有 48% 的人能得到医疗服务。
印度的医生与患者数量比例，也达到了惊人的 8 ：10000。相似水平下，更是还有缅甸、伊拉克、南非等第三世界国家。
不仅如此，这些地区的医生水平也参差不齐。
像是 NeuralRad 中的器官分割功能，其实对于我们国家大部分经验丰富的放疗医师来说，都不是必要的。
但对于很多医生水平欠缺的国家，这功能就十分受用，只需几分钟，就能省下他们近一天的时间。
同时，据 coolwulf 了解：
“ 现在有很多国家，甚至不能同时让 Treatment Machine（ 放疗治疗机器 ）和 CT 同时工作。
因为电力不足。
这对中国或美国来说也许很难想象，但这些国家的医院没有算力足够的硬件，也没有资金去购买 AI 服务软件，更缺乏对 AI 知识的了解，就连医生用的电脑都没法保证性能。 ”
因此，为了让那些医疗条件相对落后、就医困难的第三世界国家，也能乘上科技的便利。
coolwulf 决定让 NeuralRad 平台，和他之前的几个项目一样，完全免费。
“ 至于收费根本不现实，（ 他们 ）也负担不起 ”，coolwulf 说。
不过，如果光是免费，也还远远不够。
毕竟大部分 AI 相关的医疗硬件，都需要面对不小的本地运算压力，而这些设备条件，也是很多国家无法负担的地方。
于是 coolwulf 还自己搭建了云端服务器，这让用户只需要上传 CT 文件到浏览器，等待云端处理完毕，就能无压力运行。
意味着，硬件使用的成本几乎为 0。
CT 文件云端处理提示
为了完成“ 仅靠浏览器 ”这一苛刻条件，coolwulf 还用了在网页端运行效率更高的 Web Assembly，并从头开始自学了 Rust 语言，重写了整个前端代码。
尽管编程语言互通，上手容易些，但依然要花费不少时间。
各语言 WEB 端运行效率对比
目前，与 coolwulf 取得联系的医生，来自不限于印度、黎巴嫩、塔什干、巴基斯坦等医疗资源紧缺国家。
这些地区或医疗设备落后，或医患比例过大，甚至一直受战乱影响，都十分迫切需要提升工作效率的趁手工具。
而现在，包括这些国家在内，乃至于中美等国家，都陆续有医院正在或尝试将 NeuralRad 融合进日常工作流中。
在 coolwulf 看来，云端是未来，而浏览器是当下承载未来的一个端口。
他的设想中，以后的医院都能利用 AI 大幅降低人工成本，同时也不需要有本地运算的硬件负担。
如此一来，全世界的平均医疗水平就会再往上提高一个 Level。
即便是落后国家，也一样。
coolwulf 向差评君展示工作室硬件之一 PS：从 1080Ti 换成了 4090 和3090 显卡
见证一个以AI为“手术刀”的时代
算起来，这应该是差评第三次报道癌症相关的影像 AI 技术。
从开始 coolwulf 的乳腺癌、脑癌项目，到前阵子上海张医生团队的胰腺癌和胸部平扫项目，再到这次的 NeuralRad 平台，短短两三年时间，我们算是和差友们一起见证了这个领域的萌芽和起步阶段。
也许那些医学上的专属名词很难懂，AI 的应用和代码看得人眼晕。
但冥冥之中，我们也能瞥见到一个曾经想都不敢想的未来。
那就是面对癌症这个人类的世纪之敌时，医生们也可以像钢铁侠般，在全身的智能科技加持下，展现出超人般的能力。
那个处处需要人力，因为时间成本导致医患比例出现问题的时代，终究会成为过去，且那个时代正在以肉眼可见的速度逐渐远去。
差评君与国内几位影像、放疗科医生简单聊过。
目前很多三甲医院已经使用了蛮长一段时间的 AI 技术平台，并取得了不错的实际效果，很多病人都是在 AI 辅助下接受更高效的治疗。并且，现在很多国内的医学院也都把 AI 医疗增设成了医学生的课堂教学。
如今，如 coolwulf 这样投身于 AI 影像领域的人也越来越多，技术一定也会越来越成熟。
而我们，正处于这个高速发展的阶段中。
值得庆幸的是，这次的发展也少了些壁垒。
差评君所了解到的很多项目，都让那些技术并不发达的地区，依然能享受到科技带来的变革。
比如 coolwulf 的完全免费和云端使用，是其中一例。
走在国内 AI 医疗前沿的阿里达摩院，也与安提瓜和巴布达卫生部达成合作，提供 AI 医疗产品与“ 平扫 CT AI ”的科学方法，对一系列癌症等慢性病症进行早期筛查。
平等地拥抱所有人，差评君觉得这才是科技发展中最重要的一环。
至于 coolwulf 以后的打算，是希望 NeuralRad 成为像 Figma 那样的多人协同工具，能允许肿瘤医生、物理放疗师、剂量医师、护士同时操作软件，让治疗过程更加效率（ 目前已大致达成目标 ）。
以及用大量的临床实验数据，训练出一个能提供多种治疗癌症方案的模型，并提供每种方案成功率、对放疗机器的选择（ 如伽玛刀、射波刀或直线加速器 Truebeam ）等，以便于医生快速找到最优办法。
而更多不一样的尝试，还有很多人在做。
对此，差评君只想说：
如果有未来，那我希望它能快点来。
