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| 本文作者： 張馳 | 2016-11-24 19:52 | 專題：2016 影響因子 | 年度科技特輯 |
圖像識(shí)別是深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)最先突破的領(lǐng)域，已經(jīng)廣泛用于圖片搜索、自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別。而在醫(yī)療健康領(lǐng)域，目前看來醫(yī)療影像也會(huì)是人工智能與醫(yī)療結(jié)合中，最可能先發(fā)展起來的領(lǐng)域。
簡(jiǎn)單而言，醫(yī)療影像智能分析是指運(yùn)用人工智能技術(shù)識(shí)別及分析醫(yī)療影像，幫助醫(yī)生定位病癥分析病情，輔助做出診斷。目前醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%來自醫(yī)療影像，這些數(shù)據(jù)大多要進(jìn)行人工分析，如果能夠運(yùn)用算法自動(dòng)分析影像，再將影像與其它病例記錄進(jìn)行對(duì)比，就能極大降低醫(yī)學(xué)誤診，幫助做出準(zhǔn)診斷。
將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療影像已經(jīng)成了一個(gè)熱門創(chuàng)業(yè)方向，國外早已出現(xiàn)了一批將人工智能用于醫(yī)療影像的明星公司，如Enlitic、Butterfly Network、VisExcell、VoxelCloud等。在醫(yī)療智能領(lǐng)域深耕最久的IBM，也在今年8月斥資10億美元收購了醫(yī)療影像處理與加工公司Merge，欲將其技術(shù)整合進(jìn)IBM Watson認(rèn)知智能系統(tǒng)。
國內(nèi)也不甘落后，特別是今年以來，我們陸續(xù)見到了一批初創(chuàng)公司成立，如Deepcare、推想科技、圖瑪森維等。同時(shí)，以醫(yī)療影像云平臺(tái)起家的公司也逐漸涉足人工智能領(lǐng)域，比如醫(yī)渡云與匯醫(yī)慧影。
國內(nèi)目前從事醫(yī)療影像智能分析的公司不多，雷鋒網(wǎng)根據(jù)公開資料，從眾多醫(yī)療科技公司中，整理了十多家較為明確涉足將人工智能用于分析醫(yī)療影像，從而提高診斷效率和精確性的公司。從這些公司的情況，我們可以一窺國內(nèi)在這一領(lǐng)域的現(xiàn)狀。
調(diào)查無法覆蓋所有公司，如欲補(bǔ)充和交流可與我聯(lián)系（zhangchi@leiphone.com）。
國內(nèi)人工智能+醫(yī)療影像公司一覽
| 公司名稱 | 成立時(shí)間 | 最近融資 | 投資人 | 地區(qū) | 技術(shù)及產(chǎn)品 | ||
| 雅森科技 | 2006年 | A輪3000萬元 | 未知 | 北京 | 基于PET/SPECT/fMRI/US等醫(yī)療影像定量分析，用數(shù)學(xué)模型和人工智能技術(shù)，提高診斷精確性。 | ||
健培科技 | 2012年 | 5000萬元，輪次未知 | 未知 | 杭州 | 擁有醫(yī)療影像云平臺(tái)，醫(yī)療影像輸出、智慧醫(yī)療和智能診斷為主，其他大數(shù)據(jù)支撐設(shè)備及平臺(tái)建設(shè)為輔的醫(yī)療系統(tǒng)；提供病例檢索和醫(yī)療影像智能診斷服務(wù)，幫助醫(yī)生進(jìn)行定位病癥、分析病情和指導(dǎo)手術(shù)；另外還開發(fā)有激光熱敏醫(yī)用膠片。 | ||
| 銳達(dá)影像 | 2012年 | Pre-A輪 1000萬元 | 中路資本、快創(chuàng)營 | 上海 | 開發(fā)有影像平臺(tái)，同時(shí)探索不同領(lǐng)域的智能化，目前已有的乳腺輔助檢測(cè)、虛擬結(jié)腸鏡等，都是初步的專業(yè)領(lǐng)域技術(shù)。 | ||
| 醫(yī)渡云 | 2013年 | A輪2億元 | 未知 | 北京 | 擁有醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、挖掘、利用，輔助開展新型臨床、科研、醫(yī)院管理等服務(wù)，涉及的臨床數(shù)據(jù)包括影像數(shù)據(jù)和病例等文本數(shù)據(jù)。 | ||
| 智影醫(yī)療 | 2014年 | A輪 | 未知 | 深圳 | 擁有基于數(shù)字影像醫(yī)學(xué)的健康分析管理平臺(tái)，提供早期癌癥篩查、疾病輔助診斷，及健康指數(shù)分析。 | ||
| 匯醫(yī)慧影 | 2015年 | A輪數(shù)千萬元 | 藍(lán)馳創(chuàng)投、水木易德投資 | 北京 | 提供醫(yī)療影像云平臺(tái)和閱片外包服務(wù)，并通過建立人體器官模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，識(shí)別病灶，涉及胸部X光，腦核磁腫瘤，胸部CT。 | ||
醫(yī)眾影像 | 2015年 | 未知 | 未知 | 北京 | 擁有醫(yī)療影像數(shù)據(jù)云平臺(tái)，同時(shí)建立影像診斷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫。目前可對(duì)大量歷史影像診斷報(bào)告進(jìn)行智能的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，可輔助醫(yī)生診斷。 | ||
| 睿佳醫(yī)影RayPlus | 2015年 | 未知 | 未知 | 武漢 | 結(jié)合圖像處理和云計(jì)算，為醫(yī)生提供基于影像的計(jì)算機(jī)輔助診療工具RayPlus，特點(diǎn)是滿足專科醫(yī)生的特異性輔助診斷需求。 | ||
| DeepCare | 2016年 | 天使輪600萬 | 峰瑞資本 | 北京 | 將深度學(xué)習(xí)用于醫(yī)療影像，削減讀片時(shí)間，降低誤診的概率，目前主攻的方向是胸肺部CT的智能影像診斷。 | ||
| 推想科技 | 2016年 | 天使輪1100萬 | 英諾天使基金、金臻云創(chuàng)投 | 北京 | 用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析和識(shí)別醫(yī)療影像上的病變，推薦治療方案，協(xié)助醫(yī)生診斷，目前主要用于胸肺疾病的診斷。 | ||
| 連心醫(yī)療 | 2016年 | 天使輪300萬 | 未知 | 北京 | 主要提供腫瘤數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建和醫(yī)療數(shù)據(jù)分析，其中涉及醫(yī)療影像處理、分割、配準(zhǔn)等，并引導(dǎo)放療優(yōu)化。 | ||
| 圖瑪深維 | 2016年 | 天使輪150萬美元 | 真格基金、經(jīng)緯中國 | 北京 | 將深度學(xué)習(xí)引入到計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中，可應(yīng)用于各類醫(yī)學(xué)圖像分析診斷、顯微鏡下的病理圖像分析、以及發(fā)現(xiàn)DNA結(jié)合的蛋白質(zhì)的序列特異性并協(xié)助基因組診斷等。 | ||
| 迪英加 | 2016年 | 未知 | 未知 | 成都 | 提供基于人工智能，用于精準(zhǔn)醫(yī)療的醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)分析解決方案，例如基于病理圖片分析的癌癥診斷和分級(jí)等。 | ||
以上資料及數(shù)據(jù)由雷鋒網(wǎng)根據(jù)公開資料整理，如有遺漏，歡迎補(bǔ)充
據(jù)統(tǒng)計(jì)，在美國醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的年增長率為63%，而放射科醫(yī)生數(shù)量年增長率僅為2%；根據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)的數(shù)據(jù)，國內(nèi)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)和放射科醫(yī)師的增長數(shù)據(jù)分別為30%和4.1%。如果能借助人工智能的方式解讀影像，以輔助診斷，可以有效其中的彌補(bǔ)缺口。而國內(nèi)醫(yī)護(hù)人員短缺的情況，只會(huì)比美國更甚，而且影像科醫(yī)師在醫(yī)院的收入與地位不高。
影像需求與醫(yī)生數(shù)量的錯(cuò)位，也導(dǎo)致醫(yī)生負(fù)荷過重，影響診斷效果，而這其中就有人工智能發(fā)揮的空間。而美國哈佛醫(yī)學(xué)院參與進(jìn)行的智能診斷臨床試驗(yàn)顯示，人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行乳腺癌診斷可以將誤診率從4%降低到0.5%。不斷增長的需求與技術(shù)的進(jìn)步，基本可以解釋醫(yī)療影像領(lǐng)域人工智能類公司的崛起。
從成立時(shí)間上看，今年或許可以不免俗，被認(rèn)為是人工智能+醫(yī)療影像的“元年”（純主觀判定）。根據(jù)上表中的統(tǒng)計(jì)，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務(wù)，智能業(yè)務(wù)也多在今年開始拓展。
相比之下，國內(nèi)也并不落后，上文提到的幾家國外公司中，僅Butterfly Network成立較早，是在2011年，其余公司也僅兩歲左右。
從地域上劃分，13家公司中有8家位于北京，其余位于上海、深圳、杭州等地，這倒是與人工智能公司的總體地域分配相符。
在國外，醫(yī)療影像智能分析公司發(fā)展較早，目前部分公司已經(jīng)較為成熟，處于A輪融資階段較多，個(gè)別獲得B輪融資。
比如，Enlitic在去年獲得了1000萬美元A輪融資，該公司使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助放射科醫(yī)生分析醫(yī)療影像；Butterfly Network則在2014年的8000萬美元A輪融資后，去年再獲得1億美元B輪融資，這是一家醫(yī)療成像技術(shù)公司，通過一種新型醫(yī)學(xué)成像設(shè)備，建立數(shù)以千計(jì)圖像的數(shù)據(jù)庫，然后使用人工智能的方式分析新的臨床治療手段。
相比之下，國內(nèi)公司總體上以天使輪為主，特別是新興初創(chuàng)公司，只有部分成立數(shù)年的公司已進(jìn)行到A輪。目前融資額最高的是醫(yī)渡云，A輪2億元，且其在2015年底還領(lǐng)投了糖尿病管理平臺(tái)微糖數(shù)的千萬美金B(yǎng)輪融資，財(cái)大氣粗。
以下是今年國內(nèi)這一領(lǐng)域融資事件一覽：
2016年2月，推想科技獲得1100萬元天使輪融資，投資方是英諾天使基金和臻云創(chuàng)投；
2016年6月，DeepCare獲得600萬元天使輪融資，投資方是峰瑞資本；
2016年7月，連心醫(yī)療獲得300萬元天使輪融資；
2016年8月，雅森科技3000萬元A輪融資；
2016年10月，圖瑪深維獲得150萬美元天使輪融資，投資方是真格基金與經(jīng)緯中國；
2016年10月，匯醫(yī)慧影獲得數(shù)千萬元A輪融資，投資方是藍(lán)馳創(chuàng)投。
從公司的發(fā)展路徑看，醫(yī)療影像智能診斷的公司大致可以分為兩類。
第一類公司主要以人工智能技術(shù)，提供影像分析與診斷服務(wù)，其中以DeepCare、推想科技、圖瑪深維、雅森科技等為代表，且一般成立時(shí)間較短。
比如，DeepCare主要研發(fā)醫(yī)療影像檢測(cè)、識(shí)別、篩查和分析技術(shù)，為醫(yī)療器械廠商和基層醫(yī)療中心提供影像識(shí)別服務(wù)，對(duì)新錄入數(shù)據(jù)庫的病例，它可以進(jìn)行算法匹配，尋找出影像數(shù)據(jù)相似的案例；雅森科技則專注醫(yī)療影像分析應(yīng)用，基于醫(yī)療影像定量分析，用數(shù)學(xué)模型和人工智能技術(shù)提高診斷精確性。
第二類公司原先提供醫(yī)療影像云服務(wù)，而后將服務(wù)延伸到智能診斷領(lǐng)域，其中以匯醫(yī)慧影、醫(yī)眾影像、醫(yī)渡云為代表，成立時(shí)間一般為二到三年。
比如，匯醫(yī)慧影是一個(gè)獨(dú)立第三方的醫(yī)療影像咨詢平臺(tái)，早期專注基于云平臺(tái)的線上影像中心，從今年開始著重向人工智能領(lǐng)域發(fā)力，輔助影像的篩查；醫(yī)渡云主要提供醫(yī)療大數(shù)據(jù)和醫(yī)療云平臺(tái)解決方案，同時(shí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，挖掘臨床數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)。
從提供的產(chǎn)品與服務(wù)上看，醫(yī)療影像智能診斷公司又可分為兩類。第一類專注于醫(yī)療影像服務(wù)，比如影像云平臺(tái)及影像智能分析。
第二類是搭建醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，其中包涵了醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析處理，比如連心醫(yī)療、醫(yī)渡云。連心醫(yī)療專注于腫瘤大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建和醫(yī)療數(shù)據(jù)分析，其系統(tǒng)會(huì)對(duì)接治療過程中各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，其中就包括了醫(yī)療影像的處理、分割和配準(zhǔn)等，以此優(yōu)化放療。如上所述，醫(yī)渡云的臨床數(shù)據(jù)中還包括了病例這種文本數(shù)據(jù)。
人工智能應(yīng)用普及的三大推力是以深度學(xué)習(xí)為代表的新技術(shù)，計(jì)算力和海量數(shù)據(jù)，前兩者各行業(yè)通用，所以對(duì)于醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能公司來說，面臨的最主要問題可能是數(shù)據(jù)。比如，現(xiàn)在的醫(yī)療影像幾乎沒有對(duì)病灶進(jìn)行標(biāo)注，而這種系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)整理過程又十分專業(yè)，需要專業(yè)醫(yī)生配合，這也是醫(yī)療行業(yè)的獨(dú)特之處。
由于醫(yī)療數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)互連互通，國內(nèi)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)應(yīng)用還處于起步階段。這一點(diǎn)在國外也一樣，美國醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)共享困難，數(shù)據(jù)格式也難以統(tǒng)一。但隨著信息化的加強(qiáng)，未來會(huì)有越來越人工智能類公司出現(xiàn)，就像信息化系統(tǒng)促進(jìn)發(fā)展為影像的云平臺(tái)一樣。
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技術(shù)創(chuàng)新正在變革醫(yī)療與健康產(chǎn)業(yè)，雷鋒網(wǎng)持續(xù)關(guān)注醫(yī)療領(lǐng)域出現(xiàn)的軟硬件創(chuàng)新。目前我們?cè)谡心坚t(yī)療健康領(lǐng)域作者，負(fù)責(zé)采寫報(bào)道醫(yī)療科技領(lǐng)域的企業(yè)與牛人。簡(jiǎn)歷投遞至 zhangchi@leiphone.com。
PS：2016 年即將結(jié)束。當(dāng)我們回望這一年，無論艱難還是幸運(yùn)，這年仿佛過得飛快。「2016 影響因子」是雷鋒網(wǎng)在高速運(yùn)轉(zhuǎn)的科技行當(dāng)里，在不斷發(fā)生和被人忘記的事件中，試圖在各個(gè)領(lǐng)域篩選出那些我們認(rèn)為可能對(duì)當(dāng)下和未來產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的因素。2016 影響因子，就是 2016 年值得記錄的人、事、公司和技術(shù)。
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