2018年1月，醫療AI科學家鄭冶楓博士加盟騰訊優圖實驗室。鄭冶楓博士此前在西門子美國研究院從事智能醫學影像分析，專注于深度學習在醫學影像上的應用研究。作為醫療AI領域的權威專家，鄭冶楓博士的加入將助力提升優圖實驗室醫療AI技術水平，推動AI+醫療跨界融合。

自2012 年成立以來，騰訊優圖實驗室一直致力于深耕計算機視覺領域。2017年，騰訊優圖實驗室借助圖像識別、深度學習等技術優勢，在肺癌、胃癌和糖尿病性視網膜病變早篩上取得顯著進展，并通過騰訊首個醫療AI產品“騰訊覓影” 進入大規模的臨床預試驗。2017年底，騰訊以醫療影像開放平臺入選“首批國家人工智能開放創新平臺名單”，成為人工智能“國家隊”，標志騰訊已成未來AI+醫療的發展風向標。

騰訊公司副總裁梁柱表示：“目前，優圖AI技術已經廣泛應用在各領域。而AI在醫療領域的研究意義重大，騰訊優圖實驗室作為騰訊覓影核心人工智能技術的提供方，在肺癌、糖網及胃癌篩查已取得了突破性的進展。未來我們將繼續承擔社會公益責任，不計成本持續投入。同時，騰訊優圖實驗室也將廣納賢才，不斷提升醫療AI技術水平，為醫患提供更高效、更精準的智能醫療服務。”

對于此次加盟騰訊優圖實驗室，鄭冶楓博士表示：“我很榮幸能夠加入騰訊優圖實驗室。騰訊優圖實驗室在人工智能上具有深厚的積累，一直深耕于圖像識別領域的研發及應用探索。人工智能與醫學的跨界融合將給未來醫療領域帶來更多的變化，也相信還有很大的潛力等待我們去發掘。我期待與騰訊優圖攜手并進，讓技術應用落地惠及更多病患，真正實現技術從實驗室走向臨床。”

鄭冶楓博士于1998年畢業于清華大學電子工程系并保送本系研究生，之后在美國馬里蘭大學(University of Maryland, College Park)電子與計算機工程系攻讀博士學位。畢業后，鄭冶楓博士加入西門子美國研究院，專注于智能醫學影像分析。任職期間，鄭冶楓博士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，并于2011年獲得美國專利授權。投影空間學習法不僅被廣泛應用于西門子的醫療產品中，也被授權給西門子的多個戰略合作伙伴（包括Biosense Webster，Depuy Synthes，和smith &nephew）。該方法被廣泛應用于心臟功能分析、左心房心律不齊手術導航、主動脈瓣膜置換（TAVI）手術導航系統中。

鄭冶楓博士至今共出版學術專著3本，在行業頂尖雜志和會議上發表論文100多篇，被引用4000多次。共有將近70個美國專利申請和授權；很多專利也同時在多個國家（包括中國，德國，日本）獲授權。目前，鄭冶楓博士還兼任IEEE生物醫學信息雜志副主編（影響力因子3.45），國際電氣與電子工程師協會（IEEE）高級會員，以及美國醫學和生物工程學會(American Institute for Medical and Biological Engineering)的會士（Fellow）。