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| 本文作者： 老王 | 2017-04-25 01:12 |
雷鋒網(wǎng)按：近日，黃仁勛與評委小組共評選出 3 個類別的 14 家 AI 創(chuàng)業(yè)公司。這些初創(chuàng)公司是從 Nvidia Inception 項目中 2000 多家 AI 公司中篩選而來，被選中的獲勝者將可參加 5 月 10 日的 Nvidia GPU技 術(shù)大會，并領(lǐng)取 150 萬美元現(xiàn)金。
雷鋒網(wǎng)了解到，評委小組包括 Fidelity Investments 投資經(jīng)理加文·貝克(Gavin Baker)、高盛半導(dǎo)體投資銀行全球主管塔米·凱利(Tammy Kiely)、軟銀 Shu Nyatta，Coatue Management 高級董事總經(jīng)理托馬斯·拉芬特(Thomas Laffont)以及微軟創(chuàng)投加速器全球 CTO 普拉什特·沙爾馬(Prashant Sharma)。
目前，Nvidia 從 600 多家參賽者中篩選“最具社會影響力”的 5 家 AI 初創(chuàng)公司，且均為醫(yī)療公司。
1.Genetesis（心臟病檢測公司）
Genetesis 成立于 2013 年 9 月，該公司有 15 名員工，目前已獲得達拉斯小牛隊老板馬克·庫班、CincyTech、Wilson Sonsini、Danmar Capital和 43North 等機構(gòu) 190 萬美元的投資。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計，美國每年有 1000 萬人次因胸部疼痛進行急診，光就診費用高達 66 億美元。但存在的問題是，75% 的胸部疼痛都與心臟無關(guān)，急診室很難區(qū)分出與心臟有關(guān)的疼痛類別。
這直接導(dǎo)致大約 5％ 的患者沒有診斷出心臟病，被送回家中，另有 2% 的病人病死在家中。除此之外，浪費的開支約為 4.94 億美元。
大多情況下，醫(yī)生必須使用心電圖(EKG)機器來進行協(xié)助，但結(jié)果并不確定，所以患者必須還要經(jīng)過 6 小時的肌鈣蛋白測試。即便如此，診斷結(jié)果仍無法保證，患者還需做更多測試。整個過程耗時數(shù)小時，而醫(yī)生們也會對病人進行更長時間的觀察。
Genetesis 正在利用深度學(xué)習(xí)、傳感器以及物理學(xué)來正確診斷胸痛癥狀。Shrivastava 介紹到：針對這一痛點，Genetesis 開發(fā)了一個基于生物磁性成像系統(tǒng)的測試，該系統(tǒng)可以監(jiān)測從胸部自然散發(fā)出來的弱磁場。然后生成一張心臟的 3D 地圖，從而告訴醫(yī)生患者是否患有心臟病。護士和技術(shù)人員可以用無創(chuàng)的方式對病人在 90 秒內(nèi)進行評估，決定患者是否需要進一步醫(yī)治。
Genetesis 正接受急救室胸部疼痛治療的全球挑戰(zhàn)。該系統(tǒng)使用 GPU 加速 AI 來診斷，生物磁成像技術(shù)也可應(yīng)用于大腦、肝臟和胎兒等其他方面的測試，為患者創(chuàng)建數(shù)千個 1 毫米分辨率的 3D 地圖。
Lunit 成立于 2013 年 8 月，來自韓國，擁有 30 名員工。目前已獲得 Formation 8、SoftBank Ventures、Mirae-Asset Venture Investment、Intervest 和 Kakao’s K-Cube Ventures 等投資機構(gòu)共計 520 萬美元的資金，現(xiàn)已與韓國的主要醫(yī)療領(lǐng)先機構(gòu)達成合作。
Lunit 正在開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)診斷軟件，專攻難以檢測的疾病。
在美國，每年將花費 100 億美元進行乳腺癌檢測，在篩查檢查中，大約有 20％ 的肺癌和乳腺癌會被漏診。Lunit 則正在嘗試利用 3D 成像和深度學(xué)習(xí)來進行乳腺檢測，醫(yī)生使用 Lunit 的技術(shù)，正確診斷率從 84％ 提高到 86％。在測試中，Lunit 也已經(jīng)擊敗來自 IBM 和 微軟等團隊。
Lunit CEO 帕克指出，未來 Lunit 將會吸收更多的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。之后業(yè)務(wù)還將擴大到其他醫(yī)療領(lǐng)域，也可用來檢測其他類型的癌癥。
Insilico Medicine 于 2014 年 1 月在巴爾的摩成立，公司擁有 30 名員工，投資方包括 MannBioinvest、Deep Knowledge Ventures，累計獲得 500 萬美元投資。
醫(yī)藥研發(fā)是一項龐大的工程，數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2014 年只有 46 種新藥被推出，每種藥物的研發(fā)費高達 26 億美元，全球研發(fā)這些藥物的費用是 1500 億美元，與此同時，新藥研發(fā)的失敗率為 92%。
Insilico Medicine 正在利用 AI 的技術(shù)解決藥物發(fā)現(xiàn)、生物標(biāo)記發(fā)展和衰老研究等問題，提升每個人的生命周期質(zhì)量（QALY ）。目前，每提升一個單位 QALY，將花費 6 萬美元，而這將由新藥物的研發(fā)所引導(dǎo)。Insilico Medicine 可以用生物標(biāo)記衡量一個人的年齡，有幾千個“l(fā)eads”用于治療疾病的分子模型，它們通過在生物體模型中驗證來提煉相應(yīng)藥物。
Insilico Medicine 通過驗證新藥的方式來實現(xiàn)上述目標(biāo)，同時向藥品公司發(fā)放許可證，如果得到認證，公司就會收到付款。這種工作的許可證為從 200 萬美元到 3800萬 美元不等，具體取決于發(fā)展程度。
“我們發(fā)現(xiàn)成功機會較高的藥物，加速制藥公司的藥物開發(fā)。我們希望能夠戰(zhàn)勝最大的挑戰(zhàn)：與年齡有關(guān)的疾病?！?br/>
4.SigTuple（醫(yī)療數(shù)字化）
SigTuple 成立于 2015 年 7 月，擁有 30 多名員工。公司已獲得 Accel Partners、IDG、Endiya Partners、Pi Ventures、VH Capital 以及 Axilor Ventures 共計 640 萬美元的融資。
人們面對多種疾病，需要進行大量的醫(yī)學(xué)測試。印度初創(chuàng)公 SigTuple 希望通過用 AI 來地提高各種篩選過程的速度、準確性和一致性，讓醫(yī)生為更多的病人服務(wù)，減少錯誤。
SigTuple CEO 羅希特·庫馬爾·潘迪(Rohit Kumar Pandey)說到，公司通過提供智能的篩選方案來革新醫(yī)療行業(yè)。SigTuple 專注于疾病、醫(yī)學(xué)專家和設(shè)備等領(lǐng)域，該公司可以通過使用 AI 來分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并通過遠程診斷血液、尿液和精液測試來擴大服務(wù)規(guī)模，讓醫(yī)生能夠遠程為患者評估。
SigTuple 開發(fā)了一款名叫 Shonit 的設(shè)備，它可以獲得血液測試結(jié)果并對其進行數(shù)字化。當(dāng)下印度的血液檢測成本約為 4 到 10 美元，而 Shonit 每次檢測僅收取 40 美分至 80 美分的費用，大大降低了成本。
潘迪指出，血液檢測的解決方案目前正在進行測試。該公司將測試數(shù)據(jù)數(shù)字化，并將其放在云端，利用 AI 進行數(shù)據(jù)分析后，將結(jié)果傳回給醫(yī)生，打通了云端到遠程醫(yī)療終端。
現(xiàn)階段 SigTuple 僅投入了大約 30 萬美元，但收入不菲，該公司預(yù)計明年將在印度創(chuàng)造 100 萬美元的收入。隨著時間推移，還將拓展海外市場。
Bay Labs 成立于 2014 年 7 月，該公司擁有 15 名員工，投資方包括 Khosla Ventures 和 Data Collective Venture Capital，融資金額不詳。
據(jù)悉，當(dāng)時的約翰·麥瑟(Johan Mathe)醫(yī)生預(yù)感到自己可能患有心臟病，于是他用聽診器花了 5 年的時間來觀察，最終驗證了自己確實有心臟雜音?；ㄙM如此長的時間，有沒有辦法使超聲波直接實時傳送到你的全科醫(yī)生？這個想法促使他創(chuàng)建了 Bay Labs。
眾所周知，心臟的超聲波圖像分析難度較大，如果能夠更容易地識別出這些圖像，將會對其所幫助。為此，Bay Labs 在英偉達的 GPU 上運行自己的 AI 軟件，實時進行訓(xùn)練，以便更好地識別超聲波圖像。它還可以幫助技術(shù)人員引導(dǎo)超聲波探測器導(dǎo)到準確的位置，從而獲得更高質(zhì)量的患者數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)現(xiàn)實，它的解決方案要比常規(guī)速度快 20 倍，成本為之前的 1/8，將每次掃描的費用從 400 美元降至 50 美元，而且每年可以掃描 5 倍以上的病人。
麥瑟表示：“超聲波是無侵入性的，我們想讓它和聽診器一樣有用?！?/p>
更多關(guān)于 Nvidia Inception 項目的內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)將持續(xù)報道。
via venturebeat
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