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一位来自南京的学霸，高价抢购了50块显卡创建了一个免费的AI（人工智能）乳腺癌检测系统，准确率几乎媲美专业医生。网友们纷纷表示“给大佬点赞”，评论说“这才是GPU编程的最佳使用方式”。扬子晚报紫牛新闻记者了解到，这位学霸名叫姜浩，毕业于南京大学，多年前因为得知一位南大师妹患乳腺癌去世深感遗憾，于是萌发了设计制作AI乳腺癌检测系统的想法。这个免费的检测系统上线后服务了很多用户，他还因此收到了许多感谢邮件。2022年，姜浩“英雄归来”，又带来了一个新项目：“AI脑瘤立体定向放疗项目”。近日，接受扬子晚报紫牛新闻记者采访时，他表示，近年来他一直在将注意力从癌症检测转移到实际治疗方面，“因为我想做一件比较有意义的事情。”

“从小学到大学，没出北京西路”

4年前，一位网名“coolwulf”的网友在一个程序员网络社区发帖，介绍了自己做的乳腺癌检测项目。

乳腺癌早期症状不明显，所以很容易错过最佳治疗时机，利用AI进行检测，可以让患者提早得知病情。他的这个项目准确率超过90%，而且是免费的乳腺癌检测项目。

这个项目上线后，很多人使用，并且给出积极的反馈。不过“coolwulf”并没有止步于此，近年来一直将注意力从癌症检测转移到实际治疗上。蛰伏4年后，近日他再次发帖，介绍了自己开发的“AI脑瘤立体定向放疗项目”。

这位业余程序员叫姜浩，来自南京，原来就住在西康路，小学上的是琅琊路小学，中学在29中就读，后来到南京大学物理系学习。他的妻子也是南京人，从南师附中毕业，和他是南京大学物理系的同学。因为从家到几个母校，都在北京西路范围内，“家里人开玩笑说，我从小学到大学，没出北京西路。”

2002年，姜浩从南京大学毕业，之后到美国密歇根大学攻读核工程和放射科学专业的博士。

来自南京的姜浩

在上世纪90年代或者21世纪初，到医院拍X光片的时候，还要使用感光胶片。姜浩的导师拉里·安托努克发明了医学平板探测器。现在到医院拍X光片，只要站在这个平板探测器前面照一下，很快电脑屏幕上就可以看到结果，如今世界各地的医院已经离不开这个设备。姜浩在密歇根大学主要就是从事医学平板探测器的研究，从此和癌症检测与治疗结了缘。

抢购50块显卡训练AI

他学的是物理专业，但是从9岁的时候就开始接触计算机。“我从小就对写计算机代码比较感兴趣，9岁开始接触第一台电脑，当时是一台苹果II型电脑。我记得当时打开电脑之后，如果没有放软盘，引导进去是一个Basic语言系统，我小时候就在里面编程。那时候还没有互联网，计算机杂志上面刊登了一些代码，花一个小时敲进去，能玩5分钟的游戏。所以我从小就开始写程序。”

2000年左右，互联网开始流行，姜浩对浏览器感兴趣，就写了很多开源软件，还加入了Mozila Foundation的开源项目。曾经有一款比较流行的浏览器K-Meleon，就是姜浩和几个程序员写的。而他参与的另一个项目，是很多网友更为熟悉的火狐浏览器的前身。他自嘲说：“可能是因为密歇根州的冬天特别长，闲着也是闲着，就捣鼓一些开源软件。”

姜浩参与开发的立体定向放疗设备Zap

2008年博士毕业之后，姜浩起初在密歇根大学放射肿瘤系工作，跟着导师做影像学研究，开发全世界最先进的医学平板探测器。后来他去了西门子等企业，带领研发团队做医学平板探测器。

做乳腺癌检测项目，起因是一位南大校友罹患乳腺癌去世。

姜浩说，那是他的一位南大师妹，2017年的时候不幸去世，年仅34岁，留下一个4岁的儿子，非常可惜。

他知道，乳腺癌对于年纪越轻的患者越凶险，如果在1期的时候能够及时发现，患者的5年存活率可以达到99%，如果到3期或者4期发现，此时癌细胞已经转移了，治疗就会非常困难。

以往检测乳腺癌，需要有经验的医生察看分析X光片，姜浩对于影像学和计算机都极为熟悉，就想把两者结合起来，做一个AI检测乳腺癌的项目。

2017年的时候，这样的项目基本上还没有人做，一切都是开创性的。他开始利用业余时间做，没想到复杂程度超出预计，“从数据到模型训练，再到硬件配置，都是很复杂的一个过程。”

他找到的数据因为年代久远，影像资料还都是胶片翻拍的，只好自己写程序，将它们转为AI可用形态。他还写邮件联系巴塞罗那大学的非公开资源——乳腺癌数据集，请求许可使用。同时，他也要查阅大量的文献，撰写AI深度学习模型代码。

AI模型在训练的时候需要非常高的硬件算力，普通电脑无法满足，他开了脑洞，他自掏腰包，买了50张显卡，组成GPU运算集成这项任务。

当时正是虚拟币挖矿火热的时候，显卡是挖矿必不可少的设备，因此受到热炒，正常情况下几百美元一块的显卡，当时涨到1100美元，而且还不容易买到。他想了不少办法，找亲戚朋友帮忙，不停在网站蹲点刷新，终于买到50张显卡。最近他再次使用这些显卡时，发现它们的价格依然坚挺，和4年前比起来没有太大变化，这让他感到又好玩又好笑。

硬件设备凑齐之后，为了省钱，他自己当木工，用木料做成机箱。

50张显卡跑起来耗电量惊人，家里的电路无法支持，他找到一位开中餐馆的朋友，租用其地下室放置设备，把电路改成了 240V，AI乳腺癌检测系统终于能运行起来了。

他用了几个月的时间，训练好AI模型，把乳腺癌检测网站做出来，他在欧洲的InBreast数据上做了测试，准确度达到90%。

2017年曾经有个乳腺癌检测世界竞赛，美国肯塔基大学医院和中国的一家合作公司用这个竞赛中获得第二名的程序测试一个乳腺癌影像数据库，漏了10个案例，使用姜浩的系统进行测试，只漏了一个。

2018年，他的这个系统开始让人们免费使用。网友们纷纷表示“给大佬点赞”，评论说“这才是GPU编程的最佳使用方式”。由于这个系统不保存用户的数据，所以他不清楚有多少人使用过，但他曾经收到很多患者的感谢邮件，而且确实有人用这个系统检测出了乳腺肿瘤。

喜爱编程的姜浩

将AI转到癌症实际治疗

这个系统只是乳腺癌检测，姜浩希望更进一步，从AI癌症检测转移到AI辅助治疗上来。他最先关注的是脑瘤放射治疗，因为他的一位同事的亲人罹患脑肿瘤，采用了“全脑放疗”进行治疗，6个月内效果非常好，但是后来再次复发，最终失去生命，而且最后几个月非常痛苦。

姜浩说，以前如果多发性脑瘤患者有5个或10个以上的脑瘤，医生一般就会让他做全脑放疗。这种疗法对正常的脑组织也有很大伤害，一个患者基本上只能做一次全脑放疗，因为脑部器官受到的辐射量会达到极限，无法承受第二次。如果脑瘤复发，就再也没有其他治疗手段。姜浩说，仅在美国，每年就有20万病人要做全脑放疗，在中国可能数量更多。

姜浩有一位非常要好的师兄，专门从事放疗研究，开发立体定向放射外科治疗技术，可以将放射束非常准确地打到每一个肿瘤上，对于正常组织损伤非常小。

姜浩在调试放疗设备

然而很不幸，这位师兄在2017年因为意外事故去世了，“我就想帮他实现这个遗愿。”

立体放疗可以对每一个肿瘤进行精准标注，制定精准的治疗计划。但是医生在为多发性脑瘤患者进行立体放疗手术时，需要付出很多努力，因为每个病灶都需要正确地标记和追踪，工作量非常大，姜浩又想到使用AI技术帮助，“如果脑瘤数量多，一般要把它们分成几个不同的区域照射，分区的时候要考虑到怎么把辐射剂量最优化。以前这些都是手动做，非常耗时，而且很容易出错。如果医院用AI做这个工作流程，效率和准确性会大大提高。”

他和美国得克萨斯西南医学中心的终身教授卢卫国一同创立针对放疗市场的软件公司，开始从事癌症放疗和人工智能技术的产品研发。为了训练立体放疗的AI，他又用上了当初用50块显卡搭建的系统。

从 2019 年开始，他们与美国西南医学中心和斯坦福大学合作，开发了自动勾画 /标记和治疗脑瘤的AI模型，在梅奥中心等多个医院做了临床一期和二期试验，治疗了大约100个患者，其中一个患者的脑瘤数量超过100个。

以前医生几个小时才能完成的工作，通过这个AI立体放疗平台，可以在一两分钟之内把每个肿瘤自动勾画出来，并且帮助医生自动配置好治疗方案，使用最优化的辐射剂量来照射，自动管理这些患者多年来的治疗信息。

立体放疗可以多次进行，患者的5年存活率得到大幅改善，生活质量更有非常明显的进步。

今年3月，这项研究成果已经在 2022 年美国医学物理学家学会春季临床会议上由他们在斯坦福大学的合作者发表。

姜浩的目标是让这个系统获得美国FDA的认证，“2018年做的乳腺癌检测项目完全是免费的，没有通过FDA的510K认证，只能为用户提供参考。虽然在后台看到有不少用户使用，但是如何能够真正帮助到她们，实际上是我一直在考虑的问题。如果她们把结果拿给医生看，医生可能会说这个系统没有得到任何认证，他们无法认可。因此我意识到，如果真正想让更多的病人受益，一定要通过FDA的510K认证，不然医生是不会使用的。”

姜浩参加学术活动

他也在考虑像AI乳腺癌检测项目一样，做一个云端的AI立体放疗版本，更加方便各个医院使用。这套系统很大，可能近期会上线，并且也是免费的。

目前这个系统专注于脑瘤，姜浩打算将来扩展到心脏、头颈、肺部等地方，“我为什么想待在这个行业里？因为我想做一件比较有意义的事情。我会一步一步来，整个平台可以用于很多不同的疾病。立体放疗不一定能治愈癌症，但可以把它拖成慢性病，我们的愿景是通过这样的方式，能够让病人拥有更长的存活时间，提高生活质量。”

紫牛新闻记者｜宋世锋

原标题：《【紫牛头条】痛惜年轻校友患病离世，这位南大校友开发免费AI癌症诊疗系统，帮助了很多人》

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