“ 這才是程序員該有的樣子！”

“ 樓主真的太強了，技術拯救世界”

“ 與他相比，我感覺自己寫的代碼毫無意義。。。”

這幾條網友評論，出自程序員的聚集地——V2EX 論壇中的一個帖子。

當你第一次看到這些留言，可能覺得他們未免有點中二，但對于那些曾被帖子拯救過的人和家庭來說，這樣的評價，名副其實。

因為帖子的作用是：檢測乳腺癌。

2018 年，一位名叫 coolwulf 的樓主開了個帖子，說自己做了一個網站。用戶只要上傳自己的 X 光影像圖片，就能讓 AI 為自己快速診斷乳腺癌病情，腫瘤識別的準確率，也已經達到 90%。

簡單來說，就是讓人工智能幫你“看片子”，準確率還幾近媲美專業醫生，并且完全免費。

眾所周知，乳腺癌治愈率雖高，但因為早期癥狀不明顯，所以很容易錯過最佳治愈時機，往往發現時就已是晚期。

但，一個靠譜的腫瘤檢測AI，卻可以讓大量無法及時就醫的病人，提早得知病情。即便最后需要醫生確診，但在很多醫療資源緊張的地區，這已經彌足珍貴。

同時，乳腺癌發病率也是所有癌癥中最高的▼

很快，coolwulf 這篇帖子，就獲得了罕見的數百條回復。評論區里，有人正在等待醫生的檢測結果，焦急難耐；

也有網友家人罹患乳腺癌，對此充滿了未知和恐懼。而 coolwulf 的項目，讓他們看到了希望。

隨之而來的，當然還有大伙對項目和 coolwulf 本人的好奇。AI 檢測乳腺癌，靠譜么？巨量的臨床數據和硬件算力，又從何而來？更重要的是，這位愿意將其免費開放的超級大神，究竟是誰？

對于許多問題，coolwulf 本人并沒有一一回復。甚至很快便事了拂衣去，深藏功與名，很少再出現了。誰知，就在 2022 年，他英雄歸來，還帶來了更重磅的「腦癌項目」，而且神秘依舊。

為了撥開 coolwulf 身上的迷霧，差評君聯系到了遠在美國中部的他。經過幾輪采訪后，今天，就讓我們一起來聽聽 coolwulf 的故事——coolwulf，原名姜浩。

學生時代，分別于南京大學物理系、密歇根大學核工程和放射科學系，攻讀本科和博士學位。他評價自己的職業生涯，言簡意賅：“ 雖然主業是影像醫學，但業余時間也是個做做開源項目的程序員”。

coolwulf 姜浩（ 右一 ）▼

如果羅列一下他本人的履歷，甚至會讓人懷疑，他是不是有什么超能力。coolwulf 的父母并不是醫療從業者，但從小就培養起了他對編程的興趣。所以，coolwulf 在學業閑暇時，就愛寫點代碼。在那個還沒有 GitHub 的年代，他常常會把自己的項目放在 sourceforge 這種老牌程序員社區。

他曾在 2001 年左右，加入了一個叫 Mozilla Foundation 的開源項目中。這個組當時有兩個初始項目，其中一個是他貢獻代碼的K-Meleon（ 一款瀏覽器，早年在國內還挺火的 ）。

而另一個項目，代號 Pheonix，也就是我們熟悉的火狐瀏覽器前身。還因為這事，他十幾年前就被媒體采訪過。

coolwulf 在 2009 年也寫過一個網站，能幫大伙低價訂到酒店。在北美的留學生，應該有不少人用過。而這些，都只是他業余時間，興趣使然搞出來的。

完成影像醫療的學業后，他接連在布魯克、西門子擔任研發總監，指導影像領域的產品開發。沒過幾年，又和現德克薩斯西南醫學中心的終身教授——盧衛國，創立了兩家針對放療市場的軟件公司，開始從事癌癥放療和人工智能技術的產品研發。

總之，縱觀 coolwulf這大半生，應該就是我們口中的“學神”，沒跑了。PS：老哥不僅學業副業兩開花，在南大時候，還是籃球隊的主力控球后衛。

coolwulf 領導開發的布魯克PhotonIII▼

可能，他繼續這樣發展下去，會成為一個距離我們很遙遠的科研企業家。但下面這件事，既是 coolwulf 人生的轉折點，也是將他與萬千家庭、生命距離拉近的起始點。

他年僅 34 歲的南京大學校友，由于錯過了乳腺癌最佳治療期，不幸離世，只留下一個 4 歲的兒子。在親眼目睹了生死，以及被病痛摧毀的家庭后，coolwulf 惋惜不已。同時，他也了解到，不少乳腺癌患者往往都缺乏檢測途徑，很容易耽誤就診。

校友家庭舊照▼

于是 coolwulf 誕生了用 AI 來檢測 X 光片的想法，他也剛好有對口的專業經驗。不過，想做一個能準確檢測腫瘤的 AI 可不是件容易事。

coolwulf 先在佛羅里達大學的官網下載了 DDSM、MIAS數據集。但由于數據年代久遠，影像資料還都是膠片翻拍的，所以又專門寫了個程序，把所有信息轉為可用形態。

然后，他為了取得巴塞羅那大學的非公開資源——乳腺癌數據集，還特地寫了封郵件求得許可。這期間，也要持續閱讀大量的文獻，撰寫對應的模型代碼。

當時 coolwulf 發送的請求郵件▼

然而這還不夠，要正式訓練這個模型，往往需要非常高的硬件算力。所以，他又自掏腰包，在本地搭建了一個——50 張 Nvidia GTX 1080 Ti 組成的 GPU 運算集。

要說這 50 張顯卡，也屬實來之不易。因為，買的過程中得和礦商黃牛斗智斗勇。coolwulf 當時是找來朋友，用了很多張信用卡，不停在網站蹲點刷新，才搞到手。事情到這兒，終于算是完成了網站的前期準備。

是的，除了游戲和挖礦，

顯卡還有更多用途▼

這個免費的 AI 檢測乳腺癌網站，coolwulf 前后大概花了三個月的業余時間，忙得時候直接睡在辦公室，最后終于在 2018 年上線。

他和差評君說，由于后臺不保存數據，所以并不清楚具體有多少人使用過。但在那段時間，他收到了很多患者的感謝郵件，不少都來自國人。而且，用戶真的用網站檢查出了腫瘤，尤其對于醫療資源緊張地區的人們，相當于從死神手里搶下時間。

第一位哥們照片搞錯了，

重新檢測后發現了腫瘤 ▼

幾年前，相關技術還尚未普及，所以 coolwulf 的項目算是個啟蒙。網站也因此獲得了業內的廣泛關注，期間不乏復旦大學外科等國內外醫療機構，用郵件的方式向他表達感謝，并愿意提供資金、技術支持。

畢竟，整件事 coolwulf 都是自費，這可不是一筆小數目。

復旦大學癌癥中心發來的郵件▼

至于為什么不將網站商用、收點錢，這個問題差評君也問了。

coolwulf 的回答語氣淡然，卻不置可否：“癌癥病人以及他們的家庭，承受了太多，相信每個人都想幫助他們，而我剛好有這個能力”就這樣，他謝過了許多人的經濟援助，僅憑一己之力包攬所有。

除了網站，當時還有個桌面版的檢測軟件▼

時間到了 2021 年，對 coolwulf 來說，也迎來了人生第二個關鍵的轉折點。他同事的表哥身患腦腫瘤，情況不太樂觀，并采用了「全腦放療」進行治療。不幸的是，這位患者在全腦放療幾個月后，腦腫瘤再次復發，但此時已沒有任何治療手段，只能等待死亡降臨。

全腦放療，是一種通過放射線，對患者腦腫瘤進行大范圍消殺的療法，不僅會消除癌細胞，連正常腦細胞也會造成傷害，以此減少病灶發生。

用不太嚴謹的話說，全腦放療，更像是一種“無差別攻擊”。因此，考慮到腦部的耐受度，全腦放療通常只能做一次。

經過此事后，徹底改變了 coolwulf 的看法，并決定突破一個業內難題——不再讓 AI 停留在檢測階段，而是真正投入實際治療。

要知道，全腦放療是如今最普遍的腦腫瘤治療方案。在美國，每年就有 20 萬人接受全腦放療。那么，是不是多腫瘤腦癌患者，就一定要鋌而走險，選擇全腦放療呢？

其實也不盡然，因為還有另一種的療法——立體定向放療。與全腦放療的大范圍照射相比，立體定向放療的射線更集中，可以在不傷及正常組織的情況下，精準切除病變組織。

像我們熟悉的伽馬刀，就是立體定向放療的一種。這種療法副作用低，對患者的傷害也更小，并可以多次使用。

在學術界也基本統一認為，立體定向放療能提供給患者更好的生活質量，同時，療效也更為顯著。唯一的問題就是，立體定向放療，會導致醫療資源變得更加緊俏。

因為一旦采用這種方案，腫瘤醫生就要精確勾畫，標注每一個腫瘤；物理師也得對每一個腫瘤，做精確的治療計劃，救治一位患者將耗費大量時間。

所以，在病人腫瘤數量過多時，醫生幾乎都傾向于選擇全腦放療，而不是立體定向放療。

但 AI 影像技術，興許就可以用來分擔醫生的工作量。于是，為了讓更多腦癌患者都能用上立體定向放療，coolwulf 又一次投入研發。

只是這次面臨的問題，顯然更具挑戰性，再不是僅憑他一人就能做到的。所以他找到了美國西南醫學中心、斯坦福大學，尋求合作。

在眾人的幫助和努力下，歷經多年，終于在不久前開發出了以下三種 AI 模型：自動勾畫 / 標記腦轉移瘤病灶的模型；基于 SVM-放射組學，能快速減少假陽性的模型；基于優化輻射劑量圖，能快速分割多個病灶到不同治療療程的模型。

三種模型相輔相成，對應到醫生的工作流程中，能大幅減少使用立體定向放療時的工作量。

這個項目，目前已經在 2022 年 AAPM 春季臨床會議上發表，再一次取得了業內的廣泛認可。

coolwulf 與合作學者們，也正在加快步伐，試圖讓整個立體定向放療社區都能投入使用。而在采訪中，coolwulf 多次提到，能有今天這個成果，絕不是他一個人的功勞。

他希望，差評君能把合作者的名單都公布出來，因為這里的每個人，都是默默和癌癥戰斗的英雄。

近些年的癌癥死亡率，相比于 30 年前，已經下降了 30%。照這么發展下去，也許未來的某一天，癌癥將不再是絕癥。

但這并不是件船頭橋頭自然直的事，而是有無數個像 coolwulf 他們這樣的人，在深淵中挑燈前行。文章最后，就借用 Reddit 下一位國外網友的評論，用作結尾吧：

“不是所有英雄，都披著披風”。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的这名“业余”程序员 曾用50张1080Ti对抗癌症的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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