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機器人
人工智能拐點已至，國內外AI 醫療創業案例掃描
人工智能，正在掀起一場技術創新的風暴。
AlphaGo輕鬆“智”取圍棋一哥柯潔，隻是完成了一個小目標。在各個領域，人工智能都在開疆拓土，以全新技術與打法，顛覆傳統，創造新的遊戲規則。
人工智能在醫療行業的布局，同樣風生水起。
人工智能+醫療。大家都在努力，通過各自領域、各自課題、各自項目、各自產品，來推動未來醫療的創新迭代。
動脈網推出人工智能+醫療為主題的電子書，旨在梳理人工智能在醫療領域取得的成就，推動醫療產業鏈向更新、更深的路徑拓進。
2017年被認為是人工智能應用元年，亦是人工智能發展的拐點。
國家政策的有力支撐，也為人工智能+醫療提供了優渥土壤。據動脈網數據庫整理，自1992年以來，我國共發布了200多條地方性政策和80多條國家級政策，2016年相關AI政策發布量高達100餘條，政策量變，帶動人工智能的質變。
目前，全球人工智能+醫療“基礎+技術+應用”完整的產業結構基本形成，大公司逐步完善在基礎層和技術層的布局，創業公司則紮堆於應用層麵。
應該說，人工智能在醫療領域，研發與轉化的匹配度更高，商業化進程更快，也更容易獲得資本的垂青。
不過，任何行業都有壁壘，懂得人工智能的玩法，卻未必能夠駕馭人工智能在醫療行業的應用，這方麵，失敗創業者也不在少數。
為了幫助大家更好地認知大勢、認識對手、認清自己，動脈網內容與產品團隊經過三個月策劃、采訪、編撰，為您呈上相對權威與完善的人工智能+醫療係列電子書。
人工智能+醫療係列電子書國內篇
《人工智能+醫療國內案例：八大創新領域應用》電子書，全麵概況了“人工智能+醫療”在國內的應用，動脈網通過對該行業深入采訪欣喜地發現，我國在這一創新領域的發展迅速，醫療中的多數環節，都有對標的人工智能創業公司。
目錄
01. 醫學影像應用案例
02. 虛擬助手應用案例
03. 醫療大數據應用案例
……
1、醫學影像應用案例
DeepCare
公司介紹
DeepCare是一家專注於醫學影像的識別和篩查的科技公司，是一家將人工智能技術用於醫療影像識別和早期篩查的科技公司。其特殊之處在於，使用的技術是人工智能。
專注於研發醫療影像檢測、識別、篩查和分析技術，通過融合機器視覺、深度學習，和大數據挖掘技術，致力將快捷，準確，低費的醫學影像識別技術提供給便攜式醫療器械廠商和廣大基層診療中心。
DeepCare網站首頁
產品介紹
DeepCare的人工智能輔助篩查係統，對宮頸細胞塗片、乳腺癌淋巴結轉移的診斷準確度已經分別達到90%和92.5%以上，其中，在宮頸癌篩查中的鱗狀上皮內高度病變，係統的識別率能達到99%以上。
DeepCare可以幫助合作的醫療器械廠商低成本實現自動識別功能，將這些設備普及到鄉鎮一級的基層社區診所，降低使用門檻，讓慢病管理更方便，快捷，準確。
商業畫布
客戶細分：醫療機構、醫療器械廠商
價值主張：致力於將深度學習和醫療影像相結合，全麵革新未來的重大疾病篩查和診斷
核心資源：人工智能圖像識別算法API開發服務
關鍵業務：將人工智能用於醫療影像的識別和篩查
競爭對手：推想科技、雅森科技、萬裏雲
累計投融資：600萬人民幣
曆史投資方：峰瑞資本、中關村發展集團
2、虛擬助手應用案例
達闥科技
公司介紹
成立於2015年初,是全球首家雲端智能機器人運營商,專注於實現雲端智能機器人運營級別的安全雲計算網絡、大型混合人工智能機器學習平台、以及安全智能終端和機器人控製器技術研究。
產品介紹：建立和運營雲端機器人服務
產品服務
商業畫布
客戶細分：機器人領域
價值主張：願在2025年為每一位家庭提供家庭機器人
核心資源：全球首款基於雙芯片和虛擬化技術的雲端智能連接終端(AI Mobile),將雲端的人工智能應用通過該設備來激活適配的機器人。
關鍵業務：建立和運營雲端機器人服務
競爭對手：
GreyOrange
邦鼓思電子科技
Blue River Technology
累計投融資：1億3000萬美元
曆史投資方：軟銀中國、富士康、博將資本、啟明星辰、中關村發展集團、深創投、華登國際投資、凱旋創投、中科樂創、融誠科技、SoftBank capital軟銀海外
3、醫療大數據應用案例
迪英加科技
公司介紹
杭州迪英加科技有限公司是一家從事軟件和信息谘詢服務公司。創始人為美國終身教授和國家千人計劃入選專家。從事數字病理的科研工作長達15年。主要提供基於人工智能用於精準醫療的醫學影像大數據分析解決方案，力圖解決中國病理醫生人才巨大缺口所帶來的問題及分級診療問題。
產品介紹
人工智能輔助診斷係統和數字病理遠程會診係統，可以在普通計算機上以5-10秒鍾內處理和分析數據大小超過1G的全場掃描數字病理圖像，同時對幾種癌症的良性和惡性判別準確率高達99%以上。
商業畫布
客戶細分：醫療機構、醫生
價值主張：您指尖的圖像分析專家
核心資源：提供基於人工智能用於精準醫療的醫學影像大數據分析解決方案
關鍵業務：開展基於深度學習的數字病理切片人工智能分析和診斷、實現癌症定量分析、降低閱片成本和提高診斷精確度，為醫院提供數字病理遠程閱片和會診的全套數字病理解決方案。
競爭對手：
Butterfly Network
心醫國際
萬裏雲
累計投融資：1500萬人民幣
曆史投資方：將門創投
人工智能+醫療係列電子書國外篇
歐美國家人工智能起步較早，動脈網推送的《人工智能+醫療海外案例：八大創新領域應用》電子書，從醫院流程管理、智能硬件應用、醫學影像診斷、新藥跟蹤、健康觀測、疾病風險預測等章節，立體呈現了人工智能在國外的發展態勢。
目錄
01. 醫院管理應用案例
02. 智能硬件應用案例
03. 醫學影像診斷應用案例
……
1、醫院管理應用案例
Qventus
公司介紹
Qventus原名AnalyticsMD，是一家提供醫院智能決策分析係統技術的初創公司，成立於2013年，總部位於加州帕羅奧圖，由Mudit Garg、Brent Newhouse以及Ian Christopher三位創始人共同創辦，團隊具有豐富的醫療健康以及大數據處理領域經驗。
Qventus的算法根據臨床指標分析醫院數據，Qventus基於機器學習的預測技術可以預測醫院患者數量，並提供優化資源的建議（如員工，床位和房間）。
產品介紹
AnalyticsMD開發的DecisionOS從醫院自身的EMR係統提取大數據（兼容大部分主流醫院的EMR係統，數據經過加密處理符合HIPAA），通過機器算法處理，係統自動分析、監測和預估，給臨床醫生提供最合理的建議，幫助他們在合適的時間內給病人提供最合適的治療和服務。
醫生不需要再去反複研究那些繁雜的病例報告等數據。結果是，無論在病人的安全性、滿意度和醫療成本控製上，都有效得到解決。
Qventus的產品解決方案
通過大規模的機器學習預測，經過分析後的一些指標，如病人的停留時間和數量，可視化的數據將提供給醫護人員更多輔助。根據每家醫院服務病人的相關數據，分析出如病房或手術室不足等問題的原因，從而幫助管理者優化醫院的資源配置。
商業畫布
客戶細分：醫療機構
價值主張：提高醫院效率，患者體驗和臨床醫師滿意度。
關鍵業務：醫院虛擬“空中交通管製”，提高醫院運行效率。
核心資源：將數據轉化為行動，建立一個邏輯層次，打破部門之間的孤島，幫助醫院回應不斷變化的環境。
競爭對手：
welltok
Qualaris Healthcare Solutions
Amara Health Analytics
RightCare Solutions
累計投融資：累計融資$13.8M
曆史投資方：
Mayfield Fund
Norwest Venture Partners
StartX
Y Combinator
Fenox Venture Capital
2、智能硬件應用案例
BioBeats
公司介紹
BioBeats將生命體征轉換為定製音樂，讓用戶音樂進行冥想，跑步或者抗擊疾病。他們從生物識別數據中了解用戶，並幫助用戶適應更有吸引力，更健康的生活。BioBeat采用機器學習技術幫助用戶管理健康和減輕壓力。
商業畫布
客戶細分：普通人群、企業用戶
價值主張：幫助管理您的健康和生產力。
核心資源：生物識別及心理測量的反饋結合獨特的機器學習算法，基於臨床輔導技術提供個性化壓力和生產力管理工具。
關鍵業務：企業和個人健康解決方案
競爭對手：PhysIQ、Scanadu Scout
累計投融資：$3.23M
曆史投資方：
Plug and Play Accelerator
AXA Strategic Ventures
IQ Capital Partners
White Cloud Capital
3、醫學影像診斷應用案例
Zebra Medical Vision
公司介紹
Zebra Medical Vision正在建立一個醫學影像洞察平台。該公司提供了一個平台，提供基於雲的，完全托管的開發環境，提供大型結構化數據集，數據存儲，GPU計算並且支持多種研究工具。該解決方案還使研究小組可以協作並建立聯合辦公。
商業畫布
客戶細分：醫療機構
價值主張：為人類提供自動，準確，及時的醫學圖像診斷
核心資源：醫學影像和臨床資料最大的匿名數據庫之一
關鍵業務：骨骼、肝、肺、腦及心血管的影像分析
競爭對手：
Imagen Technologies
Enlitic、IBM Waston
Arterys
合作夥伴：英偉達、特拉維夫大學
累計投融資：$20M
曆史投資方：
NVIDIA GPU Ventures
Deep Fork Capital
Dolby Family Ventures
Intermountain Healthcare
Khosla Ventures
希望這些深耕人工智能的創新公司，能夠帶給你啟發。未來，人工智能+醫療，還有更多的機會，等待有心人去挖掘。
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最後更新：2017-10-08 06:13:01