Bay Labs将人工智能引入超声诊断帮助解决发展中国家医疗难题

2016-08-27 20:38:07来源: 动脉网 关键字:人工智能  超声诊断  医疗难题

   随着人工智能在各领域的应用逐步展开,笔者将对海内外AI+医疗健康领域就典型案例、投融资情况、产业内布局作出系列报道,供业内投资人、创业者参考。

  本篇为读者介绍的是一家智能创业公司,它的目标就是要对机器学习技术进行开发、改进、测试,用深度学习来提高超声技术的临床使用率和诊断准确率,为AI+医疗健康领域创业的典型案例之一。

  现今,全世界每年在超声波医疗设备上花费58亿美元。超声波医学影像技术优点众多,包括影像的实时获取、扫描的无创特性、设备价格低廉、并且没有任何已知副作用(超声波属非电离辐射)。然而,超声诊断技术的良莠不齐对其应用和发展形成了巨大阻碍。因此,在实际治疗中用得更多的反而是那些价格更高、对身体伤害更大的电离辐射类医疗成像诊断技术。有一家深度学习软件开发服务公司:Bay Labs,它的目标就是要对机器学习技术进行开发、改进、测试,用深度学习来提高超声技术的临床使用率和诊断准确率。

  

  Bay Labs,致力于提升医疗影像的品质、价值和使用普及度

  Bay Labs公司于2013年11月12日成立,总部在加州旧金山。目前,Bay Labs最主要的业务是开发和销售一种用深度学习技术诊断风湿性心脏病的软件。2015年2月4日,Bay Labs获Eleven Two Capital投资 160万美元;后又获得来自Khosla Ventures风投公司的250万美元种子轮投资;深度学习专家Yann LeCun(Facebook AI研究部门的主管)、Nicolas Pinto和Jack Culpepper同样也对Bay Labs进行了投资。

  目标:人工智能技术普及超声诊断

  实现超声波扫描影像的人工智能诊断,比单纯的医疗图像识别需要投入更多的研究,处理起来也麻烦得多。因为超声波成像具有动态特性, Bay Labs的系统在用深度学习方法对一份资料进行智能医学判断的时候,相当于是从视频当中分析超声波影像的特点。

  不过Bay Labs恰好在这方面有自己的一套应对办法:他们用智能视频分析的办法,能够对一个超声扫描视频进行细化研究,并且为用户建模,关注每一份超声资料的特殊性,使超声波成像技术在影像获取和编辑、病情分析的全过程都得到极大的简化。创始人之一Cadieu说,之后不少医院可能都会引进他们的超声波医疗影像诊断技术,因为它可以大大降低超声诊断的成本。

  

  心脏超声成像

  奖项:商业前景无限

  Bay Labs两度获得美国小企业创新研究计划(SBIR)的奖项。在SBIR一期——视频内容撷取和视频推荐中的语义分析技术项目中,Bay Labs使用神经网络技术,评估自动化视频内容撷取系统的技术可行性,将视频自动摘取成特定主题的精简集合,从而改善视频泛滥的状况,获得了14.9万美元的奖励。而在SBIR二期——超声波引导定位系统项目中,Bay Labs实现了用深度学习改善超声波诊疗技术,获得了SBIR 74.1万美元的奖励。

  从获奖这个角度看来,Bay Labs在图像、视频的识别处理技术领域,以及深度学习在超声波医疗影像的应用领域,确实获得了一定的外部认可。

  创始团队:丰富科研背景

  公司有三位创始人,Kilian Koepsell、Charles Cadieu和Johan Mathe。创始人的科研背景可谓相当丰富,几人对神经科学和计算机科学的热忱,可以从他们长篇的研究履历中窥见一斑。

  

  Bay Labs三位创始人Kilian Koepsell(左)、Charles Cadieu(中)和Johan Mathe(右)

  Kilian Koepsell的研究履历超过20年,他的科研生涯可以追溯到1997年。他在德国马普引力物理研究所、剑桥大学国王学院、红杉神经科学研究院做过博士后,研究的领域涉及对称群理论、神经科学和深度学习。他还两次创办公司:White Matter Technologies公司,对人类视觉系统进行仿生模拟,用图像、视频压缩编码算法开发心理物理学评价平台;IQ Engines有限公司,开发的图片识别平台“Glow”可以识别场景、物体、地标、文字和人物,2013年被雅虎收购。之后Koepsell 还在一个叫FiveStars的顾客身份识别平台工作,研究怎么用大数据、预测分析方法、云基础自动化营销实现线下销售点的个性化交易。

 

  Charles Cadieu曾在加州大学伯克利分校、MIT做过博士后研究员,在Koepsell创办的IQ Engines做过研究科学家。他研究的方向主要是视觉信息处理、计算机神经科学以及深度学习技术。Johan Mathe是一位“疯狂科学家”,曾在谷歌工作,研究领域包括最优化、应用数学、嵌入式开发、信号处理、物理学。他的工作是“创造疯狂的事物,并想着法子尽快找到它们的失败和不足之处。”

  未来:新技术投入医疗善举

  Bay Labs公司现在的重心更多是集中在帮助医疗条件落后的地区上。在风湿性心脏病的诊疗水准相对落后的发展中国家,尤其是在超声波医师较少的乡村地带,医疗诊断人才十分短缺。在这些医疗资源紧缺的地区,深度学习技术辅助解释超声波影像的方法也就更能发挥作用。公司已经开始和杜克大学医学中心的心脏超声专家David Adams合作,他经常到发展中国家去支医,给护士讲解心脏声谱图的基础知识。

  

  致力于改善发展中国家超声波医疗诊断现状

 

  Adams说,在不久的卢旺达之行以及今年晚些时候的肯尼亚之行中,他都会带上Bay Labs的超声诊断软件。

关键字:人工智能  超声诊断  医疗难题

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/medical_electronics/article_201608276818.html
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