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本文作者: 張馳 | 2017-01-16 23:21 |
最近知名研究機構(gòu)CB Insights公布了一份"AI 100"名單,其中列出了100家在過去幾年中在人工智能技術(shù)應(yīng)用有突出表現(xiàn)的公司,其中包括自動駕駛、機器人、物聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療等領(lǐng)域的公司。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,入選的中國公司有:碳云智能、Rokid機器人、出門問問和優(yōu)必選等。包括碳云智能在內(nèi),醫(yī)療健康領(lǐng)域共有11家公司。
從這些公司所做的事來看,醫(yī)學(xué)影像分析和藥物發(fā)現(xiàn)是人工智能在醫(yī)療上重點征服的領(lǐng)域。這或許是因為視覺是人工智能較為成熟的領(lǐng)域;而藥物開發(fā)又是一個漫長的過程,往往長達(dá)10年,如果應(yīng)用人工智能,或許能大大縮短這一過程。雷鋒網(wǎng)對上榜的公司介紹如下:
這家公司有一個臨床AI平臺,可以便捷和大規(guī)模地將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于健康領(lǐng)域。平臺的基礎(chǔ)是一個綜合且不斷增長的醫(yī)學(xué)知識網(wǎng)絡(luò),也正是它讓臨床應(yīng)用變得可能。另外,醫(yī)療健康領(lǐng)域中還有大量未處理的數(shù)據(jù),公司的自然語言處理技術(shù)可以深入理解臨床文本,利用機器學(xué)習(xí)提示患者風(fēng)險,如疾病的嚴(yán)重程度和再入院等。這些信息都是通過傳統(tǒng)方式無法得到的,也讓真正以患者為中心的精確護理成為了可能。
CloudMedx通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析,為慢性疾病提供實時健康洞察,提升治療結(jié)果。
碳云想利用不斷增長的健康數(shù)據(jù),通過先進的數(shù)據(jù)挖掘和機器分析技術(shù),提供個性化的健康分析和健康預(yù)測。他想從生命開始就觀察、研究和指導(dǎo)一個人的健康?,F(xiàn)在已經(jīng)有不少公司在與它合作,包括研究機構(gòu)、制藥廠、體檢中心、醫(yī)院、保險公司和健康管理公司。
拓展閱讀:參見雷鋒網(wǎng)《碳云智能想做的,是規(guī)劃生命路線》一文
這家公司正在建一個醫(yī)療影像分析平臺。該平臺提供基于云的完全托管的研究和開發(fā)環(huán)境,包括訪問結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集,脫敏數(shù)據(jù)研究,存儲,GPU計算力和眾多研究工具。整套解決方案還能讓研究團隊協(xié)同工作。
對這家公司,雷鋒網(wǎng)也做過詳細(xì)介紹:《懷疑自己有???把醫(yī)學(xué)影像傳給Zebra試試》
這家公司較為知名,它是一家致力于改進醫(yī)療診斷的深度學(xué)習(xí)公司。公司算法是由包括知名數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)從業(yè)人員和醫(yī)學(xué)專家的跨學(xué)科團隊設(shè)計的,可以提供更快、更準(zhǔn)確的醫(yī)療診斷。
Enlitic的技術(shù)會分析和學(xué)習(xí)大量非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù),包括放射和病理圖像、實驗室結(jié)果、基因組學(xué)、病歷和電子健康記錄。利用數(shù)百萬記錄,Enlitic的深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助放射科醫(yī)生提高準(zhǔn)確性,降低成本,并提升早期檢測,從而改善結(jié)果。
這家公司主要開發(fā)視覺感知技術(shù),根據(jù)其自身的數(shù)據(jù)驅(qū)動標(biāo)準(zhǔn),解釋醫(yī)學(xué)圖像并顯示異常區(qū)域。它在ImageNet 2015大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽的初創(chuàng)團隊中獲得了最高排名,也因此得到了國際關(guān)注。它還贏得了2016年的腫瘤增殖評估挑戰(zhàn)(TUPAC)第一名,排在后面的是IBM和微軟。
基于深度學(xué)習(xí)的專業(yè)知識,它主要做胸部X光檢查,乳房X線檢查,以及乳房組織病理切片的自動分級。
這是一家軟件驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)公司。它用計算平臺來確定潛在的候選藥物,通過臨床前研究降低風(fēng)險,并通過行業(yè)合作把候選藥物推廣到臨床。該平臺迄今已經(jīng)應(yīng)用到了80多種疾病,合作的研究機構(gòu)包括斯坦福大學(xué),芝加哥大學(xué)和西奈醫(yī)院,并已經(jīng)為關(guān)節(jié)炎、多發(fā)性硬化癥和癌癥等發(fā)現(xiàn)了有前途的新藥物。
與twoXAR一樣,這家公司想想用人工智能發(fā)現(xiàn)新的潛在藥物。
它為基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計,構(gòu)建了首個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。公司正在幫研究人員解決諸如癌癥、多發(fā)性硬化癥和糖尿病等慢性疾病,埃博拉和瘧疾等易被忽視的全球性疾病,抗生素抗性細(xì)菌等復(fù)發(fā)性疾病,以及肉毒桿菌神經(jīng)毒素這樣的生物恐怖威脅。
Atomwise訓(xùn)練的深度3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以自主學(xué)習(xí)空間和化學(xué)特征,并預(yù)測哪些分子可能是有效的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會被應(yīng)用于整個藥物發(fā)現(xiàn)流程,以優(yōu)化最初的潛在有效藥物,并對它們進行調(diào)整,以避免毒性問題。公司可以每天分析數(shù)百萬分子,這比其他物理測試技術(shù)快幾個數(shù)量級,能讓找到治愈方式的時間縮短幾個月,甚至是數(shù)年。
這家公司想解決這樣一種問題:人類不可能單獨處理所有可能推動科學(xué)研究的信息,畢竟現(xiàn)在每30秒就有一篇科學(xué)論文被發(fā)布,以至于只有一小部分科學(xué)信息可以形成“可用的”知識。
所以它想用AI和深度學(xué)習(xí)技術(shù),分析大量的復(fù)雜科學(xué)信息。這家公司想改變知識創(chuàng)造的方式,它為那些動態(tài)可用的知識開發(fā)了一個大型的結(jié)構(gòu)化“數(shù)據(jù)湖”,可與人類專家協(xié)同使用。
這家公司對AI的第一個應(yīng)用,是在生物科學(xué)中加速藥物發(fā)現(xiàn)。它還想擴展到其他大型全球科學(xué)行業(yè),如獸醫(yī),營養(yǎng)品和材料科學(xué)。
這家公司成立于2015年,其構(gòu)建的計算系統(tǒng)可以改善診斷、治療和了解疾病的方式。要讓基因組測序所得結(jié)果真正有用,關(guān)鍵障礙是難以將個體遺傳改變與影響健康的生理結(jié)果相關(guān)聯(lián)。Deep Genomics希望改變這種狀況。
它的技術(shù)來自十多年的學(xué)術(shù)研究,整合了機器學(xué)習(xí)和基因組生物學(xué)。他們的任務(wù)是開發(fā)一個集成的計算系統(tǒng),它可以學(xué)習(xí)、預(yù)測和解釋DNA的變化(無論是天然的,還是治療性的),并改變關(guān)鍵的細(xì)胞過程。他們開發(fā)的新機器學(xué)習(xí)方法,可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中找到模式,并推斷出細(xì)胞如何讀取基因組并生成生物分子的計算機模型。以這種方式,這家公司提供了對遺傳變異的因果解釋,它適用于任何變體和任何疾病。
Freenome開發(fā)的軟件,能理解血漿中游離DNA(cfDNA)隨時間推移的變化模式。通過研究正常cfDNA的變化,F(xiàn)reenome開發(fā)了早期癌癥檢測方式,它在前列腺癌、肺癌、結(jié)腸直腸癌和乳腺癌中,勝過現(xiàn)有的血液檢測方法。
此外,公司還使用深度學(xué)習(xí)模型來區(qū)分疾病亞型,如去勢敏感性和支勢抵抗性前列腺癌??偠灾?,F(xiàn)reenome的軟件能在同一平臺進行疾病診斷和個性化治療推薦。Freenome目前融資550萬美元,投資人包括A16Z,F(xiàn)ounders Fund和DCVC。
公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO GabrielOtte曾表示,公司的系統(tǒng)可不斷調(diào)整識別基因組數(shù)據(jù)模式的能力,從而區(qū)分癌癥和非癌癥,以及癌癥亞型。
這家公司提供的是移動設(shè)備端的個人醫(yī)療服務(wù)。它可以讓用戶在幾分鐘內(nèi)安排與醫(yī)生見面,在手機上面對面聊天,以找出身體狀況,得到正確的建議。
在這家公司的應(yīng)用上,還可以通過聊天功能檢查任何癥狀,咨詢醫(yī)療問題,另外還能預(yù)訂一些檢測工具。這家公司的目標(biāo)是改變醫(yī)療健康的管理方式。
醫(yī)學(xué)影像公開課預(yù)告:
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