这名“业余”程序员，曾用50张1080Ti对抗癌症（组图）

“ 这才是程序员该有的样子！ ”

“ 楼主真的太强了，技术拯救世界 ”

“ 与他相比，我感觉自己写的代码毫无意义。。。 ”

这几条网友评论，出自程序员的聚集地——V2EX 论坛中的一个帖子。当你第一次看到这些留言，可能觉得他们未免有点中二，但对于那些曾被帖子拯救过的人和家庭来说，这样的评价，名副其实。因为帖子的作用是：检测乳腺癌。

2018 年，一位名叫 coolwulf 的楼主开了个帖子，说自己做了一个网站。用户只要上传自己的 X 光影像图片，就能让 AI 为自己快速诊断乳腺癌病情，肿瘤识别的准确率，也已经达到 90%。简单来说，就是让人工智能帮你“ 看片子”，准确率还几近媲美专业医生，并且完全免费。

众所周知，乳腺癌治愈率虽高，但因为早期症状不明显，所以很容易错过最佳治愈时机，往往发现时就已是晚期。但，一个靠谱的肿瘤检测 AI，却可以让大量无法及时就医的病人，提早得知病情。即便最后需要医生确诊，但在很多医疗资源紧张的地区，这已经弥足珍贵。

同时，乳腺癌发病率也是所有癌症中最高的 ▼

很快，coolwulf 这篇帖子，就获得了罕见的数百条回复。评论区里，有人正在等待医生的检测结果，焦急难耐；也有网友家人罹患乳腺癌，对此充满了未知和恐惧。而 coolwulf 的项目，让他们看到了希望。

随之而来的，当然还有大伙对项目和 coolwulf 本人的好奇。
AI 检测乳腺癌，靠谱么？巨量的临床数据和硬件算力，又从何而来？更重要的是，这位愿意将其免费开放的超级大神，究竟是谁？

对于许多问题，coolwulf 本人并没有一一回复。
甚至很快便事了拂衣去，深藏功与名，很少再出现了。谁知，就在 2022 年，他英雄归来，还带来了更重磅的「脑癌项目」，而且神秘依旧。

为了拨开 coolwulf 身上的迷雾，差评君联系到了远在美国中部的他。经过几轮采访后，今天，就让我们一起来听听 coolwulf 的故事。

coolwulf，原名姜浩。学生时代，分别于南京大学物理系、密歇根大学核工程和放射科学系，攻读本科和博士学位。他评价自己的职业生涯，言简意赅：“ 虽然主业是影像医学，但业余时间也是个做做开源项目的程序员 ”。

coolwulf 姜浩（ 右一 ） ▼

如果罗列一下他本人的履历，甚至会让人怀疑，他是不是有什么超能力。coolwulf 的父母并不是医疗从业者，但从小就培养起了他对编程的兴趣。所以，coolwulf 在学业闲暇时，就爱写点代码。在那个还没有 GitHub 的年代，他常常会把自己的项目放在 sourceforge 这种老牌程序员社区。

他曾在 2001 年左右，加入了一个叫 Mozilla Foundation 的开源项目中。这个组当时有两个初始项目，其中一个是他贡献代码的 K-Meleon（ 一款浏览器，早年在国内还挺火的 ）。而另一个项目，代号 Pheonix，也就是我们熟悉的火狐浏览器前身。还因为这事，他十几年前就被媒体采访过。

coolwulf 在 2009 年也写过一个网站，能帮大伙低价订到酒店。在北美的留学生，应该有不少人用过。而这些，都只是他业余时间，兴趣使然搞出来的。

完成影像医疗的学业后，他接连在布鲁克、西门子担任研发总监，指导影像领域的产品开发。没过几年，又和现德克萨斯西南医学中心的终身教授——卢卫国，创立了两家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。总之，纵观 coolwulf 这大半生，应该就是我们口中的“ 学神”，没跑了。PS：老哥不仅学业副业两开花，在南大时候，还是篮球队的主力控球后卫。

coolwulf 领导开发的布鲁克 Photon III ▼

可能，他继续这样发展下去，会成为一个距离我们很遥远的科研企业家。但下面这件事，既是 coolwulf 人生的转折点，也是将他与万千家庭、生命距离拉近的起始点。他年仅 34 岁的南京大学校友，由于错过了乳腺癌最佳治疗期，不幸离世，只留下一个 4 岁的儿子。在亲眼目睹了生死，以及被病痛摧毁的家庭后，coolwulf 惋惜不已。同时，他也了解到，不少乳腺癌患者往往都缺乏检测途径，很容易耽误就诊。

校友家庭旧照 ▼

于是 coolwulf 诞生了用 AI 来检测 X 光片的想法，他也刚好有对口的专业经验。不过，想做一个能准确检测肿瘤的 AI 可不是件容易事。coolwulf 先在佛罗里达大学的官网下载了 DDSM、MIAS数据集。但由于数据年代久远，影像资料还都是胶片翻拍的，所以又专门写了个程序，把所有信息转为可用形态。然后，他为了取得巴塞罗那大学的非公开资源——乳腺癌数据集，还特地写了封邮件求得许可。这期间，也要持续阅读大量的文献，撰写对应的模型代码。

当时 coolwulf 发送的请求邮件 ▼

然而这还不够，要正式训练这个模型，往往需要非常高的硬件算力。所以，他又自掏腰包，在本地搭建了一个——50 张 Nvidia GTX 1080 Ti 组成的 GPU 运算集。

要说这 50 张显卡，也属实来之不易。因为，买的过程中得和矿商黄牛斗智斗勇。coolwulf 当时是找来朋友，用了很多张信用卡，不停在网站蹲点刷新，才搞到手。事情到这儿，终于算是完成了网站的前期准备。

是的，除了游戏和挖矿，显卡还有更多用途 ▼

这个免费的 AI 检测乳腺癌网站，coolwulf 前后大概花了三个月的业余时间，忙得时候直接睡在办公室，最后终于在 2018 年上线。他和差评君说，由于后台不保存数据，所以并不清楚具体有多少人使用过。但在那段时间，他收到了很多患者的感谢邮件，不少都来自国人。而且，用户真的用网站检查出了肿瘤，尤其对于医疗资源紧张地区的人们，相当于从死神手里抢下时间。

第一位哥们照片搞错了，重新检测后发现了肿瘤 ▼

几年前，相关技术还尚未普及，所以 coolwulf 的项目算是个启蒙。网站也因此获得了业内的广泛关注，期间不乏复旦大学外科等国内外医疗机构，用邮件的方式向他表达感谢，并愿意提供资金、技术支持。毕竟，整件事 coolwulf 都是自费，这可不是一笔小数目。

复旦大学癌症中心发来的邮件 ▼

至于为什么不将网站商用、收点钱，这个问题差评君也问了。coolwulf 的回答语气淡然，却不置可否：“ 癌症病人以及他们的家庭，承受了太多，相信每个人都想帮助他们，而我刚好有这个能力 ”就这样，他谢过了许多人的经济援助，仅凭一己之力包揽所有。

除了网站，当时还有个桌面版的检测软件 ▼

时间到了 2021 年，对 coolwulf 来说，也迎来了人生第二个关键的转折点。他同事的表哥身患脑肿瘤，情况不太乐观，并采用了「全脑放疗」进行治疗。不幸的是，这位患者在全脑放疗几个月后，脑肿瘤再次复发，但此时已没有任何治疗手段，只能等待死亡降临。

全脑放疗，是一种通过放射线，对患者脑肿瘤进行大范围消杀的疗法，不仅会消除癌细胞，连正常脑细胞也会造成伤害，以此减少病灶发生。

用不太严谨的话说，全脑放疗，更像是一种“ 无差别攻击 ”。因此，考虑到脑部的耐受度，全脑放疗通常只能做一次。

经过此事后，彻底改变了 coolwulf 的看法，并决定突破一个业内难题——不再让 AI 停留在检测阶段，而是真正投入实际治疗。

要知道，全脑放疗是如今最普遍的脑肿瘤治疗方案。在美国，每年就有 20 万人接受全脑放疗。
那么，是不是多肿瘤脑癌患者，就一定要铤而走险，选择全脑放疗呢？其实也不尽然，因为还有另一种的疗法——立体定向放疗。与全脑放疗的大范围照射相比，立体定向放疗的射线更集中，可以在不伤及正常组织的情况下，精准切除病变组织。像我们熟悉的伽马刀，就是立体定向放疗的一种。这种疗法副作用低，对患者的伤害也更小，并可以多次使用。

在学术界也基本统一认为，立体定向放疗能提供给患者更好的生活质量，同时，疗效也更为显著。唯一的问题就是，立体定向放疗，会导致医疗资源变得更加紧俏。因为一旦采用这种方案，肿瘤医生就要精确勾画，标注每一个肿瘤；物理师也得对每一个肿瘤，做精确的治疗计划，救治一位患者将耗费大量时间。所以，在病人肿瘤数量过多时，医生几乎都倾向于选择全脑放疗，而不是立体定向放疗。

但 AI 影像技术，兴许就可以用来分担医生的工作量。于是，为了让更多脑癌患者都能用上立体定向放疗，coolwulf 又一次投入研发。只是这次面临的问题，显然更具挑战性，再不是仅凭他一人就能做到的。所以他找到了美国西南医学中心、斯坦福大学，寻求合作。

在众人的帮助和努力下，终于在不久前开发出了以下三种 AI 模型：自动勾画 / 标记脑转移瘤病灶的模型；基于 SVM-放射组学，能快速减少假阳性的模型；基于优化辐射剂量图，能快速分割多个病灶到不同治疗疗程的模型。三种模型相辅相成，对应到医生的工作流程中，能大幅减少使用立体定向放疗时的工作量。

这个项目，目前已经在 2022 年 AAPM 春季临床会议上发表，再一次取得了业内的广泛认可。coolwulf 与合作学者们，也正在加快步伐，试图让整个立体定向放疗社区都能投入使用。而在采访中，coolwulf 多次提到，能有今天这个成果，绝不是他一个人的功劳。他希望，差评君能把合作者的名单都公布出来，因为这里的每个人，都是默默和癌症战斗的英雄。

近些年的癌症死亡率，相比于 30 年前，已经下降了 30%。照这么发展下去，也许未来的某一天，癌症将不再是绝症。但这并不是件船头桥头自然直的事，而是有无数个像 coolwulf 他们这样的人，在深渊中挑灯前行。

文章最后，就借用 Reddit 下一位国外网友的评论，用作结尾吧：

“ 不是所有英雄，都披着披风 ”。