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Zebra:基于人工智能和大数据的医学成像信息平台

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热度100票  浏览1次 时间:2018年11月02日 14:35
工业绞盘

医疗影像将成为人工智能与医疗结合中最先发展的领域。Zebra公司的医学影像平台能帮助研究人员快速开发出成像算法并从中获取重要信息。

图像识别是深度学习等人工智能技术最先突破的领域,已经广泛用于图片搜索、自动驾驶和人脸识别等另由于。而在医疗健康领域,目前看来医疗影像也会是人工智能与医疗结合中最可能先发展起来的领域。Zebra公司的医学影像平台具备先进的处理能力,让研究人员可以根据大规模数据集,迅速开发出成像算法并获得相关重要信息。

公司名片

公司简介

Zebra Medical Vision Ltd公司创立于2014年,总部设在以色列的基布兹-谢法伊姆。Zebra公司一直致力于创造全球最大的医学成像信息平台,Zebra将机器学习、计算机视觉和大数据融合到医学成像平台中,推动了医学成像技术的创新发展,为患者带来了更快、更好、更精准的医疗护理服务。

Zebra公司为研究人员提供全球最大的开放式临床研究平台,让研究者能够加速开发先进的诊断解决方案。该平台具备先进的GPU计算能力,支持各类研究工具,不同研究组织也可以通过平台进行合作,共同创建工具。

Zebra公司为患者提供基于机器学习平台的SaaS医学影像诊断分析服务Profound,让患者能够在家中快速获取准确的医学影像分析报告。据悉这款名为“Profound”的医学影像分析软件的准确率高达90%。

公司CEO

Elad Benjamin

Elad Benjamin是Zebra公司的联合创始人兼首席执行官。Elad在医疗健康、医疗设备和大型企业管理领域拥有丰富的经验。Elad曾就职于Algotec Systems公司担任产品管理副总裁,及在Carestream Health和Lumenis公司担任过总经理和副总裁等职务。2006年Elad创办了Vascular Preision公司,并研发了大型动脉切开手术使用的独特血管闭合装置。

商业模式画布

关键业务

Zebra医疗影像信息平台

Zebra医疗影像信息平台将机器学习、计算机视觉(图像识别技术)和大数据融合在了一起,希望创造全球最大的医学成像信息平台,为人们带来更快、更好、更精准的医疗护理服务。

Zebra平台提供了一个基于云的研发环境,提供的机器学习算法和图像识别技术将帮助研究人员获取大量的研究资料和各类数据分析工具。同时其在线分析诊断产品将帮助用户分析医疗图像,了解患者的风险状况,检测或预测疾病,协助医生建立诊断护理方案。

Zebra平台最大的特点是:

深度学习

深度学习是机器研究中的一个新领域,它通过模拟人脑进行分析学习和解释数据,目前在金融、通信、汽车、语言处理和计算机视觉等领域应用广泛,它能够帮助计算机分析大量的数据,并自动对数据进行分析和预测。

Zebra平台为了实现计算机准确读取医学影像,将庞大的医学影像数据库与深度学习相结合,构建了一个自动检测和诊断的先进算法,帮助用户快速扫描医学影像,准确获得诊断结果。

完备的数据库

通常机器学习和深度学习的技术基础是大量的高质量数据,Zebra的平台已经积累并建立了全球最大的医疗成像和临床数据的匿名数据库。Zebra平台将利用数以万计的成像和临床记录数据,创建高性能算法,帮助改善患者的治疗体验。

Profound在线分析软件

Profound是Zebra公司研发出的新型机器学习在线软件,它能够从CT扫描图像中自动读取数据、分析信息并生成医疗报告,准确性高达90%

基于机器学习算法的Profound软件的出现,旨在打破医疗界CT图像诊断的障碍,让患者能够在家里快速获取准确的CT图像分析。

患者可以在Profound网页上免费使用这项服务,只需提交CT扫描图像,Zebra的平台便可以读取CT扫描的数据图像并做出诊断,整个过程最多只需20分钟。

目前Profound在线软件可以自动检测骨质疏松症、乳腺癌、肺气肿、脂肪肝、心脏病、冠状动脉钙化、压缩性骨折和主动脉瘤等疾病。

Zebra表示不久后会加入乳腺X光片分析等其他检测算法。

合作伙伴

Zebra公司自2014年以来,已经与全球领先的研究人员和组织合作参与医疗图像检测的算法开发工作。主要合作伙伴分为发展合作伙伴和商业合作伙伴,发展合作伙伴将与Zebra一起创建医学影像数据算法,商业合作伙伴将可以拥有Zebra提供的基于云的医学影像分析平台。目前主要的合作伙伴如下:

2015年11月,Zebra公司与USARAD控股有限公司达成了战略合作伙伴关系,Zebra公司将为其提供自动影像分析平台和工具,用于用户骨质疏松性骨折的风险评估。

2016年2月,Zebra公司与DELL(戴尔)公司达成合作协议,戴尔公司将把戴尔云服务器中的临床档案数据提供给Zebra公司,这份数据中包括了超过110亿份医学图像和近1亿5900万例的临床研究。这份协议将帮助Zebra公司更好地创建成像机器学习算法。

2016年5月,Zebra公司与Intermountain Healthcare公司达成合作协议,将合作建设Zebra的医疗影像分析平台,加强创建更好的算法,分析更多种疾病来改善病人的治疗体验。

市场和竞争对手分析

当计算机可以像训练有素的放射科医生一样分析CT、X光和MRI扫描图像中与健康相关的结构性异常时,很多目前长期存在的问题都将迎刃而解。但是这需要极为复杂的软件算法和计算能力来分析图像数据,于是近年来在医护领域,计算机视觉和机器学习变得越来越有价值。

目前这个领域的创业公司也有很多,如IBM Watson、Enlitic和Avalon AI公司。

Enlitic 是一家致力于运用人工智能及机器学习等前沿技术来辅助医疗诊断的科技公司,采用最先进的深度学习算法对医学图像、诊断书、临床试验等大量医疗数据进行挖掘,实现了快速、准确、可行的健康诊断。Enlitic希望从医学影像中找出癌症等恶性肿瘤。

Avalon AI公司是一家创办于2015年的人工智能创业公司,他们利用深度学习技术开发计算机医学影像诊断工具,目前对老年痴呆的预测准确率已经达到了75%。而与Zebra公司不同的是,Avalon AI公司目前最大的问题是数据的短缺,Avalon AI的资料库中只有8万份扫描图像数据,还无法投入医学诊断。

融资情况

截止目前Zebra公司共经历了2轮融资,从6位投资者那里获得了约2000万美元的融资。主要包括:

2015年4月,Zebra公司获得了800万美元的融资,由Khosia Ventures领投,其他投资者包括DeepFork Capital和Marc Benioff。

2016年5月,Zebra公司获得了1200万美元的A轮融资,由山间医疗保健公司作为战略投资者,其他投资者包括Dolby Family、Marc Benioff和科斯拉风险投资公司。

美通社报道中曾提到,2020年的时候全球将会有10亿人进入中产阶层,中产阶层对医疗质量的要求更高。而在全球老龄化的大趋势下,医学成像分析的需求将会迅速增长。仅凭现有的放射设备和资源(包括放射科医生)很难达到要求,因此自动化的医学影像诊断分析设备是将是解决问题的关键。

“Zebra的平台将帮助人们根据大数据创建精确诊断医学图像的算法工具,真正为患者带来切实的好处”Zebra公司首席执行官Elad表示“Zebra的平台将以大量来自世界各地医院和诊所匿名病人的数据为基础,致力于检测并分析特定疾病,改变医生诊断和治疗疾病的方式。”

来自鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心的放射学教授Gabriel Krestin则称“Zebra 是当今唯一能够同时提供工具以及必要的数据集和研究环境的平台,而且规模还如此之大。医疗服务组织最终将借此把医学成像应用于大规模临床分析和患者管理。”

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