騰訊杰出科學家鄭冶楓全職加入西湖大學

2024年7月的最后一天，48歲的鄭冶楓第一次以大學教授的身份，站在了教室的講臺上。

這是首期西湖大學人工智能暑期公開課舉辦的第三天。作為當天上午的主講人之一，身著灰色Polo衫、踩著一雙休閑帆布鞋，鄭冶楓早早來到了現場，接棒倫敦大學學院程濤教授，在大屏上打開了PPT，靜靜等待時鐘走至上課時分。

前一周最后一個工作日，他剛剛在深圳辦理完離職手續，與相處了6年的“老東家”騰訊匆匆道別，在“騰訊杰出科學家、天衍實驗室主任”的身份上圈了一個休止符，也與自己橫跨中美、近20年的產業界職業生涯揮手再見。

全職加入西湖大學，IEEE Fellow、AIMBE Fellow、醫學人工智能科學家鄭冶楓受聘工學院教授，將在此創立醫學人工智能實驗室。

一位產業界的“熟面孔”，將以學界“新選手”的姿態，從西湖再出發。

01

令鄭冶楓猝不及防的，是家鄉的“熱”情。

自1993年江山高考理科狀元的成績被清華大學錄取后，鄭冶楓背起行囊，踏上了一路向北、晃蕩二十幾個小時的火車。往后的整整三十年，他再也沒有機會長時間在浙江逗留。所以從理論上來說，這些天，游子終于重到了故土的懷抱。

2023年夏天，鄭冶楓與家人游覽江山江郎山風景區

“真熱啊”，如果說記憶里還殘留著一周前在粵港澳大灣區吹過的海風，四十度的高溫就會立馬把他拉回到當下的現實。他行色匆匆地行走在云谷的校園中，記下途經的建筑物和門牌號，辨識新同事、新同學的面孔。

脖子上掛著簇新的校園卡繩，神態中閃現著找路的猶疑，和這位身型清瘦的教授擦肩而過，人人會毫不猶豫認為這是一名剛剛加入西湖的“新人”。但要是坐在他課堂中，這種判斷會有些難——一旦開講，鄭冶楓揮灑自如，畢竟，在醫學人工智能的研究領域，他已經扎根了近二十年。

顧名思義，“醫學人工智能”是將人工智能技術應用到醫療行業的方向。“人工智現在很火，這不是因為它的理論多漂亮，而是因為實際起到的作用，一個技術最終還是要落到各個垂直行業的。”鄭冶楓說。他在暑期公開課上開講的那堂、以教授身份主講的“第一課”，主題是“Revolutionizing Healthcare with Artificial Intelligence”，以人工智能革新醫療。

這位科學家的研究方向和成果，幾乎就是現在的“醫學人工智能在做什么”的另一種作答方式。急人之所急，解人之所憂，概括來講，他希望利用AI技術，幫助醫生和患者解決具體的問題。

醫生閱片工作量太大，怎么辦？鄭冶楓是最早一批將機器學習引入醫學影像分析的開創者。無論是X光還是CT超聲，這類影像檢查后，醫生們都需要進一步跟進解讀，分析是否有征兆癥狀。但人總歸會疲勞，每天幾百份的報告下來，存在漏檢、誤讀的可能，如果有AI來幫助醫生閱片、進行輔助診療，有望提高效率、減少錯漏可能。

看病不知道該掛哪個科室，怎么辦？自然語言處理（NLP）在此處有了用武之地。面對如今越來越細分的科室，患者不必再冒著浪費時間的風險試錯，掛號前，可以先線上問問醫院的對話機器人，獲得合適的科室建議。醫生也可以用這項技術進行“預問診”，在和患者見面前，先通過諸如問卷的形式，收集病情、家族病史等輔助信息。

病歷、出院報告書寫復雜，耗時耗力，怎么辦？人工智能大模型能幫助解決。它有點像對話機器人的升級版，可以幫助醫生生成病歷；對于更為復雜，涉及到患者入院后在醫院所產生的所有醫療行為和數據的出院報告，AI能夠從可能多達五六百頁的記錄中，形成“一頁紙”的總結，給出包括用藥、回訪、注意事項在內的報告，將極大提高醫生的工作效率。

有不法團伙組織騙取醫保資金怎么辦？當下，我國醫保資金緊張，數據挖掘技術能夠從海量的報銷記錄中找到異常報銷記錄，鎖定騙保團伙的不軌行為……

作為最早一批將機器學習引入醫學影像分析的開創者，鄭冶楓長期在工業界從事醫學人工智能產品的研發，迄今已擁有500多件專利，其中美國專利90多件。

“醫學人工智能，是一個快速發展的領域，我估計10-15年人工智能將具備醫生診療的正確率，能夠得到大量應用。”鄭冶楓說。

02

被科幻迷奉為經典的小說《沙丘》中說到，未來是寬廣的，有著各種各樣的結局，但向未來前進的過程中，時間會成為一道窄門，只允許一種結局。

鄭冶楓走向一扇扇“門”，手里握著的是名為“隨機”的羅盤。他學過一門叫作《隨機過程》的課，這是一門計算機領域的專業課，也像在描摹他的人生。

鄭冶楓成長于一個雖物質上算不上富裕，但氛圍非常寬松的雙職工家庭，從小拿第一名是家常便飯、中學時成績沒有出過年級前三。填報高考志愿時，他以排除法的方式，給自己挑出了清華本科的專業：電子工程；之后，又順利取得了保送本系研究生的資格。

從一個浙江的小縣城，走入中國頂尖的學府清華大學，給“小城男孩”打開了視野，也帶來了不小的沖擊。

2001年在清華上學期間，鄭冶楓和太太（時任女友）合影

2024年清華校慶時與導師丁曉青教授合影

鄭冶楓發現，他不能再“那么輕松”地用“小聰明”讀書了：同窗的既有能代表中國參加國際物理奧賽的同學，也有好幾個省的高考狀元，平均分在及格線以下的考試，也總有人拿滿分。

鄭冶楓沒有和我們贅述他是如何適應的，事實上，可能連他的父母也并不知道這些插曲，畢竟，他們一向來不怎么插手孩子的學習。

唯一來自家庭的“影響”，可能是父親的一條意見。鄭冶楓回憶說：“我爸爸一直說，既然你擅長讀書，成績也好，那就盡量多讀點，不要那么早出來社會工作。”

2001年，鄭冶楓從清華研究生畢業，前往美國馬里蘭大學攻讀電氣與計算機工程系的博士。這是一所在美國計算機視覺領域排名前茅的學府，將能延續鄭冶楓在本碩期間在圖像處理、文本圖像識別（OCR）方面的學習和經驗。

看起來水到渠成？實際上，在千禧年初，人工智能遠沒有今天那么走熱。那時候個人手機剛剛開始普及，當紅“炸子雞”是通訊專業，鄭冶楓沒有免俗，也申請了一些美國院校的通訊專業，并且拿到了offer。但冥冥中，他還是選擇了計算機。

同樣的偶然，發生在他與醫學的相會上。博士即將畢業時，鄭冶楓開始尋找正式工作的機會。那時，家里兩個孩子已呱呱墜地，這位新手父親亟需找到一份在經濟上能夠在異國他鄉支撐起小家庭的工作。與此同時，他也不甘心放棄碩博7年間所學的知識和技能，希望能夠延續原來的方向。

鄭冶楓的簡歷同時飛向了谷歌和微軟這樣標準的IT巨頭，也飛向了工業界頂尖企業西門子。

有一組數字，鄭冶楓很感慨。今年6月下旬，他在美國西雅圖參加了計算機視覺領域的頂會CVPR 2024年的會議，參與人數達到了一萬兩千人。而在20年前，這個數值是一千兩百人，“有十倍的差距，對吧？”

最終，他在一堆offer中選擇了西門子美國研究院，也在這里，走上了“醫學+AI”的方向。

03

提到西門子，人們最先想到的可能是家里的家電，像是冰箱、洗衣機、洗碗機。但作為全球電子電氣工程領域的領先企業，這家成立于1847年的跨國公司，版圖遠遠不止于此。

在醫療影像設備領域，它是赫赫有名的三巨頭之一，業內人士嘴里高頻提及的“GPS”，指代的正是西門子（Siemens）與通用（GE）、飛利浦（Philips）。

加入西門子后，鄭冶楓專注從事智能醫學影像分析方面的研究。他所擅長的人工智能，終于在CT、B超、X光機等設備的軟件上有了用武之地，和企業的優勢方向完全契合，也滿足了他本人對做研究的興趣。于是，他在西門子這一待就是十二年，從一位青澀的實習生，一路成長為向實驗室負責人匯報的chief scientist。

那段時光非常寧靜。西門子美國研究院坐落在普林斯頓，正是著名的普林斯頓大學坐落的那個小鎮，整個城鎮里分布著不少的研究所、制藥藥廠的實驗室，整體環境非常安靜，距離大都市費城和紐約又僅需一小時的車程。

西門子美國研究院的兩層小白樓

鄭冶楓的代表性研究成果正誕生于此時：投影空間學習法。這個方法將機器學習引入醫學影像，能在圖像中快速檢測和分割指定的器官。較之未應用機器學習的辦法，搜索量下降了百萬級別，僅需零點一秒就能在三維影像中準確預測器官的姿態。2011年，在美國獲得專利授權的當年，這項發明就摘得了托馬斯·艾迪生專利獎，被應用于西門子50多個項目中。

2011年托馬斯.愛迪生專利獎頒獎典禮

鄭冶楓至今都對這項技術刻骨銘心，不單因為榮譽和實用價值。技術獲得授權的那一年，他前往美國紐約長老會醫院和德國萊比錫大學附屬醫院，參與相關項目的臨床實驗。往日里，這位科學家與外部的來往，要么和同行，要么和醫生，這一年間，他難得地直面了技術最終落地的對象：患者。

他猶記得一個心臟瓣膜置換的手術。投影空間學習法被用于確定需替換的壞瓣膜的三維位置，從而將人工瓣膜將通過大腿根部微創的口子，一路輸送到指定的這個部位，完成置換。“病人就躺在床上。我當時挺緊張，如果微創手術不成功，就需要進行直接開腔手術了，死亡率是10%。”鄭冶楓回憶說。

那份直面生死的震撼，道出了醫學意義重大的社會價值，也成為了讓他至今堅守在這個領域的原因。

影像引導的主動脈瓣膜微創置換手術（黃色輪廓是主動脈和冠狀動脈口，由投影空間學習法從3維CT影像中自動提取，然后投影到實時的X光上，給微創手術提供指引）。

2017年秋天，鄭冶楓收到了騰訊海外招聘負責人的電話。感受到在美國公司的職業天花板，鄭冶楓選擇了回國、擔任騰訊天衍實驗室主任，拉起了“醫療+AI”的團隊。在過去的幾年間，他繼續發展醫學影像的技術，同時在自然語言處理、大模型、數據挖掘等方面多線開花。與側重輔助硬件設備的西門子不同，在騰訊這家互聯網企業，這位科學家得以更高自由度地發展軟件算法的研究；當然，也不得不帶著團隊切換到互聯網人雷厲風行的辦公節奏。

2022年11月公司司慶時，騰訊天衍實驗室成員合影

但在鄭冶楓心里，始終有一個很久前發過芽，未曾能夠如愿的教職夢。2018年，西湖大學正式獲得教育部批準設立、舉辦了成立大會。回到國內后，他也從各種渠道注意到了這座新型研究型大學的動向，他說：“我是浙江人，又是清華校友，所以很早就聽說西湖大學了。”

兩年后，他在西門子期間帶過的實習生之一、爾后的同行，楊林，全職加入了西湖大學工學院，成立了人工智能與生物醫學影像實驗室。這位昔日的同事向他發出了來西湖看看的邀請，并向校長施一公推薦了他。不到半個小時后，鄭冶楓就接到了來自施一公的電話。鄭冶楓終于下定決定離開產業界，在48歲的年齡，開始“教授”的新旅途。

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在人工智能炙手可熱的時候，從互聯網巨頭公司跳槽回高校，這在常人看來，是一個不可思議的轉折。但在鄭冶楓的眼里，這個年紀剛剛好，前路大有可為。

順應時代的機遇，他的理想是研發出醫療領域的通用人工智能。為此，他將在西湖展開多模態大模型的研究，志在把包括醫學影像、家族病史、基因數據、化驗報告等所有關于病人的圖像、數據、文字等多種形式的復雜信息進行集成，綜合生成診斷結果或治療方案。并且，這個模型將具備通用性，能夠適用于不同的病種，人們不再需要針對每種疾病單獨投入大量的資金和人力。

人才薈萃的生命科學學院，新鮮成立的醫學院，以及西湖大學醫學院附屬杭州市第一人民醫院，在鄭冶楓眼里，這些都是西湖得天獨厚的資源和條件，也因此成為了在學界起步的理想之地。

不僅開展長期的研究剛剛好，帶博士生，可能也是剛剛好。鄭冶楓笑著說，他盤算了下，自己還能帶幾屆博士生。相比于科研，這件事對他來說更需要“學習”和“取經”。

在騰訊和西門子任職期間，他經常自發親自參與實習生的面試，也帶過博士生，對和這個群體的相處并不陌生。然而現在，他意識到身份變化帶來的關系變化：“現在更像是師徒了，是一個家庭的關系了，所以招博士生得非常‘慎重’，契合度高、默契好，大家都會很愉快。”

他將延續以往的管理風格，繼續做一個比較“放手”的人，希望能夠給學生們、乃至整個實驗室的團隊，提供方向性的指導和把握，但不會在小細節上來緊盯工作進度。“‘醫療+AI’本也是一個交叉領域，只要有一些計算機的經驗，有熱愛、喜歡和專注，學生出身的專業并不那么重要，甚至專業不一樣，反而會激發出新的點子。”鄭冶楓說。

正當壯年，再一次站在自己立足二十年的賽場上，鄭冶楓躊躇滿志。他邀請有志于這個領域的人一起加入，要有研究的熱情，也要有足夠的靜心和耐心，一起為人類不可避免的生老病死，帶去一點撫慰和曙光。

個人簡介

鄭冶楓，1975年生，浙江江山人，國際電氣和電子工程師協會會士（IEEE Fellow）、美國醫學和生物工程學會會士（AIMBE Fellow），1998年和2001年于清華大學電子工程系分別獲得本科和碩士學位，2005年博士畢業于美國馬里蘭大學電氣與計算機工程系。2006年至2017年在西門子醫療美國研究院工作。2018年至2024年在騰訊工作，擔任騰訊杰出科學家和天衍實驗室主任。他是IEEE醫學影像雜志副編，曾經擔任醫學影像AI的頂會MICCAI 2021大會程序委員會主席，和多個人工智能頂會的領域主席（包括NeurIPS, AAAI, IJCAI和MICCAI）。2024年7月全職加入西湖大學，受聘工學院教授，創立醫學人工智能實驗室。

學術成果

鄭冶楓博士長期在工業界從事醫學人工智能產品的研發。他是最早一批將機器學習引入醫學影像分析的開創者，在西門子工作期間發明了投影空間學習法，用于醫學影像中器官的快速檢測與分割。該發明于2011年獲美國專利授權，當年即獲托馬斯.愛迪生專利獎。相關的研究成果于2014年由Springer結集出版《醫學影像處理的投影空間學習法：器官的快速檢測與分割》。投影空間學習法被廣泛應用到西門子內部50多個的項目中，集成進多個產品（比如syngo.via Cardiac Function and Coronary Analysis用于CT冠脈分析, syngo AutoAlign用于MRI的規范化掃描, syngo eSieValve用于超聲心臟瓣膜分析，和syngo Aortic ValveGuide用于主動脈瓣膜置換的手術規劃和術中導航）。其中，syngo Aortic ValveGuide獲得2010年歐洲心胸外科手術年會（EACTS）的技術創新獎（Techno-College Innovation Award）。投影空間學習法也被授權給多家外部公司，比如Biosense Webster 和DePuy Synthes，集成進它們的產品。

在擔任騰訊天衍實驗室主任期間，鄭冶楓博士負責了科技部新一代人工智能開放創新平臺（醫療影像）的研發。該平臺獲得2023年世界互聯網大會（烏鎮）領先科技獎，多款醫學影像AI產品（比如CT肺炎和青光眼）獲得國家藥品監督管理局醫療器械三類注冊證。實驗室也積極探索醫學大數據分析在新型傳染病預警監測（獲得2022年中國國際大數據產業博覽會領先科技成果獎）和醫保基金監管（獲得2022年國家醫保局智慧醫保大賽第一名）中的應用。實驗室研發的醫學自然語言處理相關產品，比如智能導診、預問診、輔診、用藥助手、院務客服問答，落地1000多家醫院；醫學大語言模型在醫學知識查詢、病歷生成、醫患對話自動生成上取得不錯的效果，已經在多家頭部醫院落地應用。

鄭冶楓博士發明了500多件專利（其中美國專利90多件），發表論文300多篇，被引用21,000多次，h-index指數74。他曾于2003年獲得中國國家科技進步二等獎。

（原標題：騰訊杰出科學家鄭冶楓全職加入西湖大學主攻醫學人工智能）