Zebra 深耕放射影像 AI,再獲 3,000 萬美元融資

作者 | 發布日期 2018 年 06 月 15 日 9:15 | 分類 AI 人工智慧 , 生物科技 , 醫療科技 follow us in feedly

以色列醫療影像新創公司 Zebra Medical Vision,利用深度學習構建醫學照影診斷輔助系統,於 6 月宣布其 Textray 深度學習 AI 研究成果,該深度學習 AI 可辨識 40 種常見臨床病理發現,目的希望可以輔助臨床診斷以減輕放射科醫師的負擔。



胸部 X 光攝影(chest X-ray,CXR)是最常用於篩檢許多心臟和肺部疾病的放射學檢查,但也缺乏能夠為 CXR 影像提供快速準確的輔助診斷系統。Zebra 透過手動標記構建一套近 100 萬張的影像研究訓練集,TextRay CXR AI 在經過約 200 萬幅來自正面和側面掃描及臨床報告的匿名醫療影像數據進行訓練,並建構深度學習模型,目前已可辨識出 40 種不同的常見臨床結果。

▲ 與放射科醫師進行比較的 12 項診斷項目與診斷結果。(Source:Jonathan Laserson et al., 2018)

Zebra 已將 12 項診斷項目與一組放射科醫師診斷結果進行比較,其中除了肋骨骨折(rib fracture)和肺門(hilar prominence)的影像判讀外,其他 10 項結果與放射科醫生間具高度一致性,且在膈膜上升(elevated diaphragm)、肺水腫(pulmonary edema)、主動脈異常(abnormal aorta)的診斷上,放射科醫生更同意 TextRay 演算法的判讀結果。

事實上,Zebra 自 2014 年成立以來,已利用數百萬張醫學影像,並運用其深度學習技術,產出斷層掃描(CT)醫學影像分析產品──AI1(也稱 All in 1),該產品已於 2017 年 6 月獲得其 CE Mark,並陸續透過於骨密度、壓縮性骨折、脂肪肝、冠狀動脈鈣化、肺氣腫等不同用途的 CT 影像輔助判讀。

Zebra 不斷擴大其 AI1 產品線,在 2018 年 AI1 也相繼獲得可用於檢測顱內出血、不同類型的腦出血及乳房 X 光攝影的 CE Mark。迄今 Zebra 以深度學習所開發出的 CT 影像輔助診斷醫材產品 AI 1 已有 7 項用途獲得 CE Mark,在澳洲、紐西蘭、巴西、拉丁美洲和亞洲多個國家也獲得上市核准。

Zebra 也宣布獲得由 aMoon Ventures 領投 3,000 萬美元的 C 輪融資,並有 Aurum、Johnson&Johnson Innovation-JJDC、Intermountain Health 和 Google 首席科學家 Fei Fei Lee 和 Richard Socher 等策略性投資者跟投,而之前的投資者 Khosla Ventures、NVIDIA、Marc Benioff、OurCrowd 和 Dolby 創投資金也加入此輪融資,使公司總投資額達到 5,000 萬美元。

集邦科技生技產業助理分析師陳欣儀表示,AI 在醫療影像應用的議題近來火熱,其中又以 AI 輔助放射科醫師診斷影像最受矚目,但觀看其技術發展速度事實上並不如市場預期的快,除了影像設備的多樣性、影像資料完整性、影像在儲存 / 輸出 / 傳輸方式的差異、格式差異、如何獲得足夠且有用的數據、標記品質等問題,也成為 AI 演算法開發的瓶頸與檢測結果品質的挑戰。

Zebra 預計將推出一系列針對肺癌、乳癌、肝癌、心血管和骨骼疾病診斷的下一代 AI 演算法產品。陳欣儀也指出,Zebra 正與 Google 合作,Google Cloud 提供其 AI1 雲端技術服務,對於 Zebra 而言,部署在 Google Cloud 可兼具大量運算與快速分享的特性,或能更快地擴展其業務,Google 則可透過雲端的附加服務,提供醫院更具可擴展性和儲存安全性的平台,不僅以此建構具醫療保健服務的雲端平台,也可與微軟和 Amazon 的雲端平台有差異性的區隔。

(首圖來源:Flickr/Yale Rosen CC BY 2.0)