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用AI技術幫醫生處理、應用數據,曜立獲數千萬元Pre-A輪融資

日期:2019-02-25   人氣:  來源:互聯網
簡介:用AI技術幫醫生處理、應用數據,曜立獲數千萬元Pre-A輪融資 1月18日消息,智能醫療數據服務公司曜立宣布獲得來自元璟資本的數千萬元Pre-A輪融資。 曜立成立于2015年,它基于真實醫療場景和醫生的實際需求,以大數據和醫學理論為基礎,融合AI技術,為醫療健……

用AI技術幫醫生處理、應用數據,曜立獲數千萬元Pre-A輪融資

1月18日消息,智能醫療數據服務公司曜立宣布獲得來自元璟資本的數千萬元Pre-A輪融資。

曜立成立于2015年,它基于真實醫療場景和醫生的實際需求,以大數據和醫學理論為基礎,融合AI技術,為醫療健康領域提供數據服務及一站式解決方案。

由于醫療數據的獨特性和復雜性,目前海量的醫療數據分散在行業中,80%都沒能得到有效利用,導致醫生日常工作及科研管理中,仍需占用大量人工和時間整理數據。但隨著市場發展、技術推動和醫療信息化政策影響,庫卡機器人,醫療AI在醫院工作中逐步扮演起更重要的角色。基于對行業現狀的理解,曜立從多個單病種醫療數據切入,采用AI算法為科室提供SaaS產品并搭建數據平臺,最終實現臨床管理質量控制、科室管理質量控制的提升。

目前,曜立以自主研發的Willow?系列應用軟件為基礎,工業機器人維修,為醫療機構、醫藥企業和醫療保險等機構定制數據集成處理方案,目前已經在心內科、血液科、婦科三個科室得到有效應用。其中,WillowLite整合HIS和科室各類子系統為同一前端,將原本復雜難找的數據自動分類、歸檔、提取和索引,節省了醫生75%的數據搜集時間。

傳統場景下,日常醫生都需要手動錄入病例和撰寫醫療報告。現在通過曜立WillowInform和WillowReport系統,醫生可以在短時間內自動生成結構化病例,并且按照標準格式一鍵上傳至衛生系統。客戶每次使用Willow?前端應用時產出的醫療數據即是標準化數據,并且自動進入后端數據中心,數據中心內嵌自主研發算法,通過算法將匯聚的海量數據進行分析處理,輔助醫生進行科學研究,最終產出可以支持決策的有用數據。

由于現有數據解決方案主要集中在數據收集和清洗的單一處理階段,在應用層面相對薄弱。而曜立希望通過AI協助處理數據,從后段到前端做數據整合,從根本解決醫療健康領域的數據問題。

經過兩年多的發展,曜立在數據源獲取、數據平臺搭建、應用場景、客群獲取等環節形成一定的商業閉環,現在已在多家國內頂尖三甲醫院落地使用,包括超大型綜合醫院以及知名專科醫院。通過曜立Willow,專科科室的手術工作管理效率提升了近70倍,每月手術室節省時間9000分鐘。

曜立表示,隨著經驗體系的積累加深、算法和結論逐漸豐富,更深層次的分析應用也將被觸及,例如臨床輔助決策、藥物調查、精準醫療等更多醫療信息化的需求。目前,曜立也與國內相關領域中心協作組進行合作,借助Willow核心技術搭建科研數據平臺,助力產出更多醫療行業關鍵性的成果。本輪融資過后,公司將關注更深層次的醫療人工智能,加強核心技術突破,拓展市場業務并覆蓋更多地區的醫院和科室。

據了解,曜立團隊成員均來自于臨床醫學、通信、計算機、金融等綜合領域,清華、北大、威斯康辛大學等名校畢業,在人工智能與大數據領域沉淀多年實戰經驗,在垂直領域和跨行業資源層面積累較深。

近年來AI技術發展迅猛,醫療AI也經歷著飛速前進。統計顯示,2017年國內醫療人工智能公司累計融資已超過180億人民幣。

援引此前AI科技大本營的報道,目前醫療AI的應用途徑主要有以下幾類:

第一類:影像識別,比如分析X光片、B超圖等。技術屬于入門級,90%獲得融資的公司集中在這一領域。

第二類:問題分診疾病,通過詢問問題,診斷患者得了什么病。大多數是通過做自然語言處理,學習病例、教材、文獻,到最后判斷出來有什么問題。

第三類:基因、微生物研究,通過采集、分析人的基因數據,KUKA機器人示教器維修,進行更細微、更精確的醫療診斷。

第四類:新藥研發,可以通過數據篩查、對比,提高新藥研發的效率,以及中醫藥有效成分的分析。

第五類:食物營養成分研究,通過精確分析食物營養成分,幫助合理膳食和疾病預防。

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