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人工智能+医学影像:重大疾病的智能筛查和诊断

导读: DeepCare是一家专注于医学影像的识别和筛查的科技公司,其特殊之处在于,使用的技术是人工智能。

人工智能+医学影像:重大疾病的智能筛查和诊断

  公司联合创始人、CEO刘圣告诉动脉网,“我们想要做一个医疗影像的大数据+人工智能平台,让所有的医疗硬件软件都能人工智能化。”实具体来说,DeepCare专注于研发医疗影像检测、识别、筛查和分析技术,通过融合机器视觉、 深度学习,和大数据挖掘技术,致力将快捷,准确,低费的医学影像识别技术提供给便携式医疗器械厂商和广大基层诊疗中心。

  近年来,医学影像与人工智能的结合在国内外渐趋火热。在这样的大背景下,DeepCare走进了市场,与医疗硬件厂商合作,为他们提供统计及预诊断的人工智能算法,把医疗设备智能化起来。

  根据CFDA发布的《2015年度食品药品监管统计年报》,截至2015年11月底,我国实有第一类医疗器械生产企业5080家,第二类械企9517家,第三类械企2614家。这其中,国家实施生产许可管理的第二类和第三类械企总共有12000多家。实际上,这些企业都是DeepCare的潜在客户。

  “像GE、飞利浦、西门子这种大型设备制造商制造的设备都自带智能图像识别技术。但对于中小设备制造商而言,他们无法维持深度学习的算法团队,只能要么放弃这项功能,或者是外包给算法开发公司。” 刘圣表示,对于中小设备制造商来说,外包团队不仅难找,费用也不低。一般外包的费用要30万-50万,而DeepCare则采取的是类似SaaS(software as a service,软件即服务)的模式,每年客户按照使用的模块进行付费,每个模块只要3万-5万,如子宫颈癌症检查有3个模块,包括淋巴细胞、上皮细胞,红白细胞等,总体下来比外包公司更便宜, 服务质量也更有保证。

  刘圣介绍道,付费方式可以是钱,也可以用数据抵付。也就是说如果每年提供一定数量的数据,DeepCare的客户就可以免费或以很低的价格来使用算法模块。目前DeepCare已经和上海一家子宫颈癌抹片检测公司、苏州一家手持眼科仪器公司、重庆一家尿液检查机构和北京一家医疗影像云软件公司取得合作,为他们提供模块化的算法服务。”

  总体来说,DeepCare产品的宗旨有两个,一是将硬件人工智能化,二是将软件人工智能化。

  硬件人工智能化指的是,DeepCare可以帮助合作的医疗器械厂商低成本实现自动识别功能,将这些设备普及到乡镇一级的基层社区诊所,降低使用门槛,让慢病管理更方便,快捷,准确。

  而软件的人工智能化等于是专家的一个虚拟小助手。首先,在医学影像方面目前,软件的人工智能化可以实现CT片的筛查,将每个病人里有可疑病灶的图片为医生做预筛查。其次,软件的人工智能化可以自动生成部分诊断报告,医生可以在此基础上改进,以节省医生的时间。医生每次的改进,系统算法都会自我学习,不断进步。此外,软件的人工智能化可以帮助影像科及临床医生真正的把数据用起来,提供“以图搜图”的功能,让医生可以快速利用影像,找到以前治疗过的相似病人,为医生作出诊断及决定治疗方案提供更多更全面的数据分析。

  联合创始人、CEO刘圣毕业于哈佛大学商学院,前麦肯锡资深咨询师,硅谷连续创业者。在美国硅谷两次在互联网及新能源领域创业;联合创始人、CTO丁鹏博士毕业于达特茅斯大学,曾在多个计算机视觉的顶级公司工作,有多年的人工智能的研究背景。

  此外,团队其他成员则分别是医学影像处理、人工智能等领域专家, 在医疗影像领域有十多年的研究经验。

  据了解,DeepCare已经获得来自峰瑞资本的600万人民币天使轮融资,目前估值5000万人民币。

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