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漢能創投領投,AI影像公司「醫準智能」獲4500萬元A輪融資

時間:2018-11-06

近日,北京醫準智能科技有限公司(以下簡稱“醫準智能”)在資本市場日漸趨冷的環境下,用一個半月的時間完成了4500萬元的A輪融資。此輪融資由漢能創投領投



醫準智能創始人呂晨翀在動脈網對他的采訪中表示,醫準智能在A輪融資后將加速AI影像多病種新產品的研發,拓展銷售和渠道伙伴,進一步加速AI系統在醫院的商業落地。同時,醫準智能將致力于以人工智能為技術手段,輔助醫生減少工作壓力,提高診斷效率和質量,為解決我國醫療資源分布不均、優質醫療資源無法下沉等問題貢獻一份綿薄之力。


突破國際性算法難題,乳腺癌AI檢測產品落地


粉紅十月,女性腫瘤發病率第一的乳腺癌問題受到社會廣泛關注。但事實上,由于亞洲女性腺體致密,所以X射線天然對比度差,絕大多數基層醫生的對乳腺鉬靶的病灶檢出率不到80%。面對巨大的篩查患者基數和海量影像數據,一款能夠輔助醫生提高乳腺鉬靶診斷質量和效率的AI產品非常有價值。


然而乳腺類AI產品的發展并非一帆風順,由于腺體和病灶組織受壓迫變形、病灶種類多,尺寸范圍大等諸多技術難點,乳腺鉬靶AI一直沒有成熟的產品落地。


尤其是軸位(CC位)和側斜位(MLO位)空間配準的技術難點是一個國際性難題,至今為止沒有任何一篇論文在這個難點上提出過有效的方法。醫生通常診斷時會同時看軸位和側斜位兩幅圖像,以此來判斷病灶及其良惡性程度,但是AI不具備人類這種聯想的能力。


醫準智能投入了12位頂級機器學習算法工程師,在11項算法和工程技術上進行了原創和突破,全球首創“雙通道神經網絡模型”成功解決了軸位和側斜位空間匹配問題。使得檢測結果的假陽性大幅降低,良惡性判斷的準確率達到了94%,達到了頂級醫生的水平。這一成果引起了諸多國外頂級AI研究機構的關注,研發團隊多次獲邀出席海外主題演講。


另外,醫準智能和頂級乳腺鉬靶閱片專家深度合作,原創研發出“聚焦神經網絡模型”,即應用一個算法模型檢測多種病灶。相比于單病種單模型來說檢出率更高,假陽性率更低,模型運行速度更快。


2018年6月,醫準智能的第一臺乳腺鉬靶AI檢測系統在北大腫瘤醫院裝機使用,隨后其AI產品在中國醫學科學院腫瘤醫院裝機使用。至今為止,醫準智能的乳腺鉬靶AI檢測系統已裝機用戶數十家,醫生對該產品評價良好。


目前醫準智能已經實現乳腺的全病種覆蓋,93%以上的病灶檢出率,BI-RADS分級、腺體類型分析、鈣化數量統計、良惡性分析,病灶長短徑和面積計算等多種功能深受醫生喜愛。


不斷挑戰新病種,加速多產品落地


超聲的乳腺、甲狀腺等AI檢測同樣具有極高的臨床價值與廣闊市場。現階段很多超聲AI產品都是從動態視頻中截取靜態圖像進行識別,然后做病灶檢測。但這并不符合超聲醫生工作的習慣。超聲醫生習慣于邊打超聲探頭邊在視頻上看病灶。


醫準智能從國內和海外的實驗室抽調了理論功底最強的研發人員進行全新的算法理論研究,使用動態識別方法,加速乳腺超聲AI檢測的臨床落地。


與此同時,醫準智能已經在肺部智能檢測產品方面取得了一個CFDA二類注冊證


醫準智能的肺結節智能檢測系統深受用戶喜愛,尤其是在高檢出率下,依然能保持每個患者2個結節以內的低假陽性率。其中對磨玻璃結節的高檢出率更是得到數家頂級用戶的廣泛贊譽。目前已有十幾家用戶選擇付費購買智能檢測服務。


11月中旬,醫準智能將發布廣受用戶期待的“多時期肺結節隨訪對比功能”。該功能可以將患者不同時期的肺結節CT片進行AI自動搜索,同一部位結節提取、對比、分析,最后生成肺結節體積倍增曲線和密度變化曲線,該產品可幫助醫生監測結節的形態變化。


漢能創投管理合伙人王威先生告訴動脈網的記者:“醫準智能的核心算法成員來自于北京大學智能科學系,是第一支獲得全球肺結節檢測大賽LUNA16冠軍的亞洲隊伍。他們用一年時間就打造了兩款用戶口碑非常好的AI產品。此外,創始人呂晨翀在GE與西門子醫療集團工作超過11年,長期深耕醫療行業賦予了他對于AI醫療影像領域深刻的洞見,也積累了大量行業資源,而這也是實現產品快速落地的關鍵。過去一年中,醫準智能在數次關鍵決策中都選對了路徑,做出了多次漂亮的彎道超車,這也是醫準智能吸引我們的地方。”


醫準智能依靠頂級的人工智能算法團隊和在醫療行業深耕十幾年的銷售團隊,通過自主創新,實現醫療AI的商業落地。明年上半年,醫準智能將啟動B輪融資。

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