Qure.ai为发现胸部和头部扫描异常的人工智能筹集了1600万美元

美国疾病控制与预防中心(Center for Disease Control and Prevention)的数据显示,2016年有超过1040万人感染了结核病,其中170万人死于由此引发的并发症,其中许多人来自诊所数量有限的发展中地区。这就是为什么Qure.ai开创了qXR,一种低成本的胸透产品,可以识别异常。该公司今天宣布已经融资了1600万美元的资金,其联合创始人兼首席执行官Prashant Warier表示,随着Qure.ai在全球寻求监管许可,这将推动增长。

Warier说:“我们很自豪地将我们的解决方案从研究阶段扩展到实际影响20个国家200多个地点的患者生活。我们的产品可以确保为患者提供挽救生命的治疗,即使是在偏远地区,所需时间也只是传统扫描判读所需时间的一小部分。这一轮融资将使我们能够进一步投资于研发,扩大我们解决方案的覆盖面,加速我们向每个人提供可获得和负担得起的医疗保健的使命。”

qXR中心的人工智能模型只需要“几毫秒”的时间来处理x光并识别多达15种常见异常,包括慢性阻塞性肺病、高危人群中的肺恶性肿瘤、某些心脏疾病,以及肺结核。为了训练模型,Qure.ai对15家医疗机构的肺结核病人进行了匿名的x光扫描,慢慢地建立起了一个包含250多万张图片的图库。

在安装方面,诊所有两种选择:一种是云托管设置,将扫描结果上传到Qure.ai的服务器,或者是本地托管的、使用现成硬件的本地解决方案。这两者都允许放射科医生使用一个工作流管理平台,该平台支持患者注册和跟踪,以及为这些访问安排的随访和x射线筛查。在仪表板上,管理员可以查看已登记的患者的概况,了解他们的异常情况的大小和位置,以及他们的细菌学检测结果和放射学报告。

Qure.ai还提供qER,这是一种由AI驱动的CT算法,可以识别出脑出血和骨折。它通过一个移动应用程序通知临床医生关键的头部扫描,该应用程序显示一个非诊断预览和预填充的放射学模板,其中大部分是通过算法检测、定位和量化大脑病理,包括脑内出血及其亚型、梗死、质量效应、中线偏移和颅骨骨折。

最新一轮融资由红杉印度(Sequoia India)牵头,参与的还有美国万通投资(MassMutual Ventures)的东南亚业务。Qure.ai公司成立于2016年,由人工智能解决方案公司Fractal Analytics孵化而成。该公司声称,来自20个国家和地区的60多万人参加了它的筛查。

Qure.ai是将计算机视觉应用于医疗保健挑战的几家初创公司之一。Paige.ai最近筹集了2500万美元,用于继续利用临床影像数据训练AI模型进行癌症诊断,Aidoc获得了2700万美元,用于AI辅助的头部、胸部、腹部和脊柱检查。Healthy.io利用机器学习来进行尿液分析。以及Sight Diagnostics(已经获得2780万美元的投资)利用一系列算法可根据不超过一针血的检查点来进行全血细胞计数(CBC)测试。

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