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用AI辅助医学影像诊断分析 视见医疗获联想创投2000万首轮融资
发布时间:2017-07-26 12:44:44 | 浏览次数:

7月14日,Xtecher获悉,视见医疗已经完成近2000万人民币首轮融资,由联想创投领投。本轮资金将用于技术研发、产品商业落地。此前,视见医疗曾获香港创新科技署数百万港币资助。


视见医疗,成立于2017年初,由香港中文大学医学影像计算分析实验室孵化,创始团队为香港中文大学王平安教授及其博士团队和联想集团前高管,是一家致力于应用计算机影像分析和人工智能技术,为精准医疗影像辅助诊断提供高性能的产品、服务及整体解决方案的高科技公司。


创始人兼首席科学家陈浩表示,经过几轮技术发展和医院信息化建设,医疗影像大数据已初具产业化落地的可能性,这是团队创业的出发点之一,公司也希望利用技术创新实现社会价值,解决中国医生人才紧缺及医疗资源分配不均衡所带来的问题。


目前,医疗数据中有80%来自于医学影像,70%的临床诊断需借助医学影像,2015年中国影像检查人次达14.4亿,医学影像支出突破4000亿,预计到2020年将增至6000亿至8000亿。与之相比,病理医生供给量和诊疗效率已难以应对如此巨大的市场需求,目前中国病理医生缺口在4-6万左右,亟待填补,但独当一面的病理医生成长周期往往达10年之久。


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通过将人工智能应用于医学影像大数据分析,能够提供客观、定量化的结果,有效提高医生诊疗效率和准确性,减轻医生压力。结合远程医疗还能改善顶级医院人满为患,基层医院医生少,漏诊、误诊率高的问题。


具体到产品层面,视见医疗所搭建的是一套“医学影像辅助诊断系统+远程诊断云平台+辅助诊断算法模块供应商+医学影像大数据处理中心”较为完整的服务体系。


那么,它们分别解决了什么痛点?


与国内大多数人工智能医疗影像公司主要从事放射影像研究不同,视见医疗在放射影像、放疗影像和病理影像均有涉足,已率先推出AI放射辅助诊断系统、AI放疗辅助勾勒系统和AI病理辅助诊断系统。


功能上,系统可自动对病灶进行标注,并自动完成病灶定性诊断、定量分析及三维建模,以及提供治疗策略、病情发展预测等,从而帮助医生更加高效、准确地完成病症诊断和治疗方案设计。


陈浩表示,目前三套系统的诊断准确率,在某些特定病症上已经达到和多年临床医生相当的水平,而且处理速度要快很多。考虑使用人群和商业落地难易程度,系统主要针对乳腺癌、宫颈癌、胃癌、肝癌、肺癌等高发癌进行开发设计,后期将依据技术成熟度逐步扩展至其他病种。现阶段,AI辅助诊断系统已在华北和华南多家医院投入使用。


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在实际临床效果上,以肺癌为例,早期肺癌的典型症状是肺部结节,其尺寸小、对比度低、形状异质化高,医生通常需要人工阅读病人大量的CT图像来检查肺部是否存在结节,读片量通常在200-600张左右,耗费了大量时间。借助视见医疗的系统,通过深度学习技术,机器会自动对低剂量CT放射影像进行分析检测,达到敏感性90%以上,假阳性2个以下的效果,而且处理时间不到1分钟,极大地减轻了医生重复性工作负担。


要实现上述效果并不容易,因为相比其他“人工智能+”项目,医疗影像的特殊之处在于,其存在很高的技术门槛,并且市场对智能化的需求切实存在。


针对这一现象,以及基于团队在计算机医学影像分析、人工智能技术和数据可视化等领域的多年积累,视见医疗面向PACS系统厂商、影像设备厂商、第三方云平台推出了算法和辅助诊断模块开发服务。


据介绍,视见团队目前累计在CVPR、ICCV、AAAI、MICCAI、TMI、MIA等顶级期刊和会议上发表三十多篇论文,三次获得最佳论文奖,拥有4项发明专利,并在超过15项国际医学影像识别挑战赛中获得冠军,涵盖病理科、放射科、内窥镜、超声等多个领域。


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例如,视见医疗自主开发的基于核磁共振的前列腺自动分割系统,可以实现Dice分数86%以上,与临床医生分割水平相当,在PROMISE12数据集上,视见团队打败其余23组参赛团队,包括工业和学术界队伍,取得第一名。在这一过程中,团队的深度学习算法也得到了实际验证。


在技术之外,医疗影像另一大挑战是需要应对庞大的数据处理量,以病理切片为例,简单的一张病理切片可能就有1-3GB大小,比一部高清电影还大,其中蕴藏着海量信息,如何在医生可忍受的时间范围内,快速找到有价值的信息点?除了优化算法,视见医疗也通过构建高性能、大规模的计算集群,稳定的数据管理存储结构,来并行处理数据需求,以缩短等待时间。


从模式上看,目前视见医疗主要提供2B服务,客户包括公/私立医院、第三方独立影像检验中心及医学成像设备提供商,公司先后与四川大学华西医院、广州中山大学肿瘤医院、香港威尔斯亲王医院等20多家三甲医院,以及奥泰医疗等大型医疗设备与信息科技相关机构建立了商务合作关系。


就核心竞争力而言,陈浩认为主要表现在三个方面:团队崇尚以数据说话,有较强的商业落地能力;成员80%以上是博士,研发实力不容小觑;核心团队有医疗背景,对医疗行业熟悉。


他解释称,人工智能医疗影像的商业化落地,在国内还处于早期阶段,大家都在摸索,谁能形成技术、市场、渠道等综合实力,是出奇制胜的关键,也是构建商业闭环最重要的前提。而视见医疗自成立初期,就是按照这套标准在“搭班子、建团队”,思路十分清晰,并且有很强的执行力。


目前,公司有员工20多人,在香港、深圳设有研发中心,北京为市场中心。联合创始人兼荣誉董事长王平安教授,是教育部长江学者,香港中文大学计算机科学与工程学教授,虚拟现实、可视化图像学研究中心主任,中科院先进院人机交互实验室主任,在计算机辅助医学、三维医学图像有近22年的丰厚积淀,已发表学术论文240余篇,其中在国际一流期刊发表学术论文80余篇,谷歌论文引用量6300+,出版专著一部;创始人、董事长兼首席科学家陈浩,香港中文大学计算机科学与工程系博士,曾获香港政府博士奖学金,荷兰UMC访问学者,本科毕业于北京航天航空大学并获得金质奖章,研究方向包括医学影像计算、机器学习、计算机视觉等,博士期间发表数十篇顶级会议和期刊论文;联合创始人兼CEO王峰,上海交大本科,中欧08级EMBA,前联想集团副总裁,曾负责联想集团全国PC和手机销售渠道,具备丰富的企业管理、渠道销售、市场营销经验。


而联想创投之所以选择投资视见医疗,看中的也正是其在技术、团队以及产学研等方面的优势。联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强表示:“智能互联网升级传统医疗将是大势所趋。机器智能代替人类在医疗领域做决策,会大大优于人类做决策,更加高效、更加精准。视见医疗科技,拥有全行业领先的人工智能辅助医疗技术;其技术专家团队更是有长达20多年的计算机医学影像技术积累,并与多家顶级医院达成战略合作。视见医疗科技最初是由联想创投加速器发掘并孵化的,作为战略投资方,我们不仅为其推荐了多位资深管理者,还促成视见医疗与联想大数据、联想智慧医疗、联想大客户等联想生态链达成紧密合作,完成了医院精准大数据软硬件系统解决方案。我们相信,视见医疗科技将有机会成为中国医疗领域的革新者和赋能者。”


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