专注癌症诊断及决策,人工智慧医疗公司“Paige.AI”完成 2,500 万美元 A 轮融资

专注癌症诊断及决策,人工智慧医疗公司“Paige.AI”完成 2,500 万美元 A 轮融资

人工智慧正席卷整个医疗保健领域,许多新创公司的落地场景包括重大疾病预测、放射学和药物开发等领域,美国Paige.AI则选择从癌症诊断入手。

癌症诊断技术研发商Paige.AI近日完成2,500万美元A轮融资,曾投资过Facebook、被誉为美国风投第一人的吉姆‧布雷耶(Jim Breyer)领投,数位匿名投资者跟投,包括一家位于加州门罗帕克的投资机构。

尽管Paige.AI宣布融资时才同时宣布公司成立,但据华尔街日报报道,知情人士称其2017 年就已注册。

病理学是癌症诊断的基础学科,然而大部分病理诊断仍靠传统人工判断。这种诊断方式用时长,且容易出现误诊。比如乳腺活检,病理学家通常需要审查约60张病理影像,才能确定患者有无患病,每张影像都超过2,000万像素,资讯量极大,但只有几张影像与患病区域真正相关。尽管病理影像数位化已有十余年,但医疗机构并未形成一套完善的数位化诊断流程,这些数位化影像较难派上用场。

专注癌症诊断及决策,人工智慧医疗公司“Paige.AI”完成 2,500 万美元 A 轮融资 AI与大数据 图2张

▲病理影像示意图。

Paige.AI则针对这过程研发相关人工智慧技术,让癌症诊断能流程化,帮助医生缩小影像范围,提高诊断效率和准确度,并降低诊断成本。电脑科学家将利用人工智慧和临床工作流程结合,分析已有的病理影像,对治疗的机率模型、医疗方案和图形辨识等问题进行计算。因此,病理学家可将大部分时间用于解读已有资料并制定详细的诊疗计划,而不是看着影像一个个数细胞。

Paige.AI表示,目标是让基础医学人工智慧化,让病理学和诊断原则从定性转向量化。短期内开发一系列癌症诊疗模组;长期来看,将人工智慧引入整个诊疗及治疗模型。

不过,人工智慧的训练离不开大型资料库。据 Paige.AI 近日发表的新闻稿,已和美国纪念史隆‧凯特琳癌症中心(Memorial Sloan Kettering Cancer)签订全面许可协定,获得其计算病理学资料的独家使用权。凯特琳癌症中心资料库是世界上最大的肿瘤病理档案库之一,过去 5 年致力于将病理影像数位化,拥有60年份数百万张病理影像。华尔街日报指出,目前凯特琳癌症中心是Paige.AI的唯一用户,但公司之后会继续寻求与其他癌症中心合作。

现阶段Paige.AI将专注乳腺癌、前列腺癌及其他主要癌症研究,并于2018年推出首个产品──病理影像浏览应用。这一应用独立于装置,除了提供病理学家应用模组,还能整合到实验室资讯系统,进而在临床工作流程达到无缝应用。

团队方面,Paige.AI目前有5名员工,此后计划利用部分融资扩充团队。创始人及首席执行长Thomas Fuch为凯特琳癌症中心数位和计算病理中心主任、康奈尔大学威尔医学院教授,曾任职葛兰素史克药厂和NASA;病理学研究负责人David Klimstra30年外科病理学诊断经验;电脑科学家Peter Schffler为瑞士苏黎世联邦理工学院博士,有十年机器学习、病理学、放射学相关经验。

总地来说,人工智慧在医疗方面的应用有 3 部分:辅助诊断、决策支援系统、手术支援系统,Paige.AI专注前两个部分。内地有腾讯投资的“觅影”主攻癌症早期诊断,阿里和万里云的“Doctor You”AI系统和一脉阳光等主攻医学影像诊断,云知声、科大讯飞、惠医惠影等主攻语音病例诊断;国外还有GrailFreenome、沃森肿瘤(Watson for Oncology)等公司关注癌症诊断。

(本文由 36Kr 授权转载;图片来源:Paige.AI)

延伸阅读:

  • DeepMind 再强化医疗 AI 功能,可同时诊断 3 种常见眼部疾病
  • IBM 研究团队用人工智慧预测精神疾病,准确率高达 83%
  • 病理“数位化”,Proscia 用 AI 提升病理诊断精确度
  • 每年消化 5 万篇新研究,“华生”帮人类打赢抗癌战

   特别声明    本页内容仅供参考,版权终归原著者所有,若有侵权,请联系我们删除。