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人工智能+医疗影像公司大盘点:今年又是“元年”?

[日期:2016-11-25] 来源:雷锋网   作者: [字体: ]

    图像识别是深度学习等人工智能技术最先突破的领域,已经广泛用于图片搜索、自动驾驶、人脸识别。而在医疗健康领域,目前看来医疗影像也会是人工智能与医疗结合中,最可能先发展起来的领域。

    简单而言,医疗影像智能分析是指运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。目前医疗数据中有超过90%来自医疗影像,这些数据大多要进行人工分析,如果能够运用算法自动分析影像,再将影像与其它病例记录进行对比,就能极大降低医学误诊,帮助做出准诊断。

    将人工智能应用于医疗影像已经成了一个热门创业方向,国外早已出现了一批将人工智能用于医疗影像的明星公司,如Enlitic、Butterfly Network、VisExcell、VoxelCloud等。在医疗智能领域深耕最久的IBM,也在今年8月斥资10亿美元收购了医疗影像处理与加工公司Merge,欲将其技术整合进IBM Watson认知智能系统。

    国内也不甘落后,特别是今年以来,我们陆续见到了一批初创公司成立,如Deepcare、推想科技、图玛森维等。同时,以医疗影像云平台起家的公司也逐渐涉足人工智能领域,比如医渡云与汇医慧影。

    国内目前从事医疗影像智能分析的公司不多,雷锋网(公众号:雷锋网)根据公开资料,从众多医疗科技公司中,整理了十多家较为明确涉足将人工智能用于分析医疗影像,从而提高诊断效率和精确性的公司。从这些公司的情况,我们可以一窥国内在这一领域的现状。

    调查无法覆盖所有公司,如欲补充和交流可与我联系 ([email protected])。

    国内人工智能+医疗影像公司一览

公司名称 成立时间 最近融资 投资人 地区 技术及产品
雅森科技 2006年 A轮3000万元 未知 北京 基于PET/SPECT/fMRI/US等医疗影像定量分析,用数学模型和人工智能技术,提高诊断精确性。

健培科技

2012年

5000万元,轮次未知

未知

杭州

拥有医疗影像云平台,医疗影像输出、智慧医疗和智能诊断为主,其他大数据支撑设备及平台建设为辅的医疗系统;提供病例检索和医疗影像智能诊断服务,帮助医生进行定位病症、分析病情和指导手术;另外还开发有激光热敏医用胶片。

锐达影像 2012年 Pre-A轮 1000万元 中路资本、快创营 上海 开发有影像平台,同时探索不同领域的智能化,目前已有的乳腺辅助检测、虚拟结肠镜等,都是初步的专业领域技术。
医渡云 2013年 A轮2亿元 未知 北京 拥有医疗大数据平台,对医疗数据进行集成、挖掘、利用,辅助开展新型临床、科研、医院管理等服务,涉及的临床数据包括影像数据和病例等文本数据。
智影医疗 2014年 A轮 未知 深圳 拥有基于数字影像医学的健康分析管理平台,提供早期癌症筛查、疾病辅助诊断,及健康指数分析。
汇医慧影 2015年 A轮数千万元 蓝驰创投、水木易德投资 北京 提供医疗影像云平台和阅片外包服务,并通过建立人体器官模型和神经网络技术,识别病灶,涉及胸部X光,脑核磁肿瘤,胸部CT。

医众影像

2015年

未知

未知

北京

拥有医疗影像数据云平台,同时建立影像诊断数据结构化知识库。目前可对大量历史影像诊断报告进行智能的结构化、标准化处理,可辅助医生诊断。

睿佳医影RayPlus 2015年 未知 未知 武汉 结合图像处理和云计算,为医生提供基于影像的计算机辅助诊疗工具RayPlus,特点是满足专科医生的特异性辅助诊断需求。
DeepCare 2016年 天使轮600万 峰瑞资本 北京

将深度学习用于医疗影像,削减读片时间,降低误诊的概率,目前主攻的方向是胸肺部CT的智能影像诊断。

推想科技 2016年 天使轮1100万 英诺天使基金、金臻云创投 北京 深度学习技术分析和识别医疗影像上的病变,推荐治疗方案,协助医生诊断,目前主要用于胸肺疾病的诊断。
连心医疗 2016年 天使轮300万 未知 北京 主要提供肿瘤数据平台搭建和医疗数据分析,其中涉及医疗影像处理、分割、配准等,并引导放疗优化。
图玛深维 2016年 天使轮150万美元 真格基金、经纬中国 北京 将深度学习引入到计算机辅助诊断系统中,可应用于各类医学图像分析诊断、显微镜下的病理图像分析、以及发现DNA结合的蛋白质的序列特异性并协助基因组诊断等。
迪英加 2016年 未知 未知 成都 提供基于人工智能,用于精准医疗的医疗影像大数据分析解决方案,例如基于病理图片分析的癌症诊断和分级等。

    以上资料及数据由雷锋网根据公开资料整理,如有遗漏,欢迎补充

基本资料

    据统计,在美国医疗影像数据的年增长率为63%,而放射科医生数量年增长率仅为2%;根据动脉网的数据,国内医疗影像数据和放射科医师的增长数据分别为30%和4.1%。如果能借助人工智能的方式解读影像,以辅助诊断,可以有效其中的弥补缺口。而国内医护人员短缺的情况,只会比美国更甚,而且影像科医师在医院的收入与地位不高。

    影像需求与医生数量的错位,也导致医生负荷过重,影响诊断效果,而这其中就有人工智能发挥的空间。而美国哈佛医学院参与进行的智能诊断临床试验显示,人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可以将误诊率从4%降低到0.5%。不断增长的需求与技术的进步,基本可以解释医疗影像领域人工智能类公司的崛起。

    从成立时间上看,今年或许可以不免俗,被认为是人工智能+医疗影像的“元年”(纯主观判定)。根据上表中的统计,有今年就有5家公司成立;其余公司也集成在2012-2015年成立,但初期多提供影像云服务,智能业务也多在今年开始拓展。

    相比之下,国内也并不落后,上文提到的几家国外公司中,仅Butterfly Network成立较早,是在2011年,其余公司也仅两岁左右。

    从地域上划分,13家公司中有8家位于北京,其余位于上海、深圳、杭州等地,这倒是与人工智能公司的总体地域分配相符。

2016年融资状况

    在国外,医疗影像智能分析公司发展较早,目前部分公司已经较为成熟,处于A轮融资阶段较多,个别获得B轮融资。

    比如,Enlitic在去年获得了1000万美元A轮融资,该公司使用深度学习技术,帮助放射科医生分析医疗影像;Butterfly Network则在2014年的8000万美元A轮融资后,去年再获得1亿美元B轮融资,这是一家医疗成像技术公司,通过一种新型医学成像设备,建立数以千计图像的数据库,然后使用人工智能的方式分析新的临床治疗手段。

    相比之下,国内公司总体上以天使轮为主,特别是新兴初创公司,只有部分成立数年的公司已进行到A轮。目前融资额最高的是医渡云,A轮2亿元,且其在2015年底还领投了糖尿病管理平台微糖数的千万美金B轮融资,财大气粗。

    以下是今年国内这一领域融资事件一览:

  • 2016年2月,推想科技获得1100万元天使轮融资,投资方是英诺天使基金和臻云创投;

  • 2016年6月,DeepCare获得600万元天使轮融资,投资方是峰瑞资本;

  • 2016年7月,连心医疗获得300万元天使轮融资;

  • 2016年8月,雅森科技3000万元A轮融资;

  • 2016年10月,图玛深维获得150万美元天使轮融资,投资方是真格基金与经纬中国;

  • 2016年10月,汇医慧影获得数千万元A轮融资,投资方是蓝驰创投。

发展路径

    从公司的发展路径看,医疗影像智能诊断的公司大致可以分为两类。

第一类公司主要以人工智能技术,提供影像分析与诊断服务,其中以DeepCare、推想科技、图玛深维、雅森科技等为代表,且一般成立时间较短。

    比如,DeepCare主要研发医疗影像检测、识别、筛查和分析技术,为医疗器械厂商和基层医疗中心提供影像识别服务,对新录入数据库的病例,它可以进行算法匹配,寻找出影像数据相似的案例;雅森科技则专注医疗影像分析应用,基于医疗影像定量分析,用数学模型和人工智能技术提高诊断精确性。

    第二类公司原先提供医疗影像云服务,而后将服务延伸到智能诊断领域,其中以汇医慧影、医众影像、医渡云为代表,成立时间一般为二到三年。

    比如,汇医慧影是一个独立第三方的医疗影像咨询平台,早期专注基于云平台的线上影像中心,从今年开始着重向人工智能领域发力,辅助影像的筛查;医渡云主要提供医疗大数据和医疗云平台解决方案,同时利用机器学习的方式,挖掘临床数据中的文本数据和影像数据。

    从提供的产品与服务上看,医疗影像智能诊断公司又可分为两类。第一类专注于医疗影像服务,比如影像云平台及影像智能分析。

    第二类是搭建医疗大数据平台,其中包涵了医疗影像数据的分析处理,比如连心医疗、医渡云。连心医疗专注于肿瘤大数据平台搭建和医疗数据分析,其系统会对接治疗过程中各环节产生的数据,其中就包括了医疗影像的处理、分割和配准等,以此优化放疗。如上所述,医渡云的临床数据中还包括了病例这种文本数据。

    人工智能应用普及的三大推力是以深度学习为代表的新技术,计算力和海量数据,前两者各行业通用,所以对于医疗领域的人工智能公司来说,面临的最主要问题可能是数据。比如,现在的医疗影像几乎没有对病灶进行标注,而这种系统性的数据整理过程又十分专业,需要专业医生配合,这也是医疗行业的独特之处。

    由于医疗数据尚未实现互连互通,国内医疗影像数据应用还处于起步阶段。这一点在国外也一样,美国医疗行业数据共享困难,数据格式也难以统一。但随着信息化的加强,未来会有越来越人工智能类公司出现,就像信息化系统促进发展为影像的云平台一样。

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