2500万美元A轮融资:病理图像+人工智能

据悉,癌症诊断技术研发商Paige.AI于近日完成2500万美元A轮融资,由曾投资过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。

众所周知,病理学是癌症诊断的奠基学科,然而大部分的病理诊断目前仍依靠传统的人工判断。这种诊断方式用时长,且容易出现误诊。

比如,一次乳腺活检中,病理学家通常需要对约60张病理图像进行审查,才能确定患者有无患病,每张图像都超过2000万像素,信息量极大,但只有几张图像与患病区域真正相关。尽管病理图像的数字化已存在十余年,但医疗机构并未形成一套完善的数字化诊断流程,这些数字化图像较难派上用场。

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Paige.AI则针对这一过程研发相关的人工智能技术,让癌症诊断能够流程化,帮助医生缩小图像范围,提高诊断效率和准确度,并且能够降低诊断成本。计算机科学家将利用人工智能和临床工作流程结合,分析已有的病理图像,对治疗的概率模型、医疗方案和模式识别等问题进行计算。因此,病理学家可以将大部分时间用于解释已有数据并制定详细的诊疗计划,而不是看着图像一个个数细胞。

Paige.AI表示,其目标是让基础医学人工智能化,让病理学和诊断的原则从定性转向量化。在短期内,开发一系列癌症诊疗模块;长期来看,将人工智能引入整个诊疗及治疗模型。

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不过,人工智能的训练离不开大型数据库。公司近日发表的公告称,Paige.AI已经和美国纪念斯隆·凯特琳癌症中心(Memorial Sloan Kettering Cancer)签订全面许可协议,获得其计算病理学数据的独家使用权。凯特琳癌症中心数据库是世界上最大的肿瘤病理档案库之一,过去五年中致力于将病理图像数字化,拥有过去60年间的数百万张病理图像。据华尔街日报,目前凯特琳癌症中心是Paige.AI的唯一客户,但公司之后会继续寻求与其他癌症中心的合作。

现阶段Paige.AI将专注于乳腺癌、前列腺癌以及其他主要癌症的研究,并将于2018年推出首款产品——病理图像浏览应用。这一应用独立于设备,除了向病理学家提供应用模块之外,还能集成到实验室信息系统中,从而在临床工作流程中实现无缝应用。

 

 

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