深透醫療AI影像產品獲FDA認證,繼華為後中國產品“制霸”美國

以PET、MRI為代表的醫學圖像技術給了醫生更多重要的信息,讓現代醫療變得更加精準。然而這些設備價格昂貴,測試耗時長,僅僅能夠真正幫助一部分的病人。隨著AI技術走向應用端,這一領域正迎來革命性變化。

動脈網得知,由華人創立的硅谷公司Subtle Medical(深透醫療)的第一款產品SubtlePET剛剛獲得FDA認證。深透也就此成為了第一個獲此認證、產品真正走向美國市場的中國背景AI醫學影像企業。

人工智能革新PET

“通過SubtlePET及研發中的未來產品,我們希望能帶來低成本、短時長、高質量的AI影像,致力於幫助更廣大的病人群體。”深透醫療創始人、斯坦福電子工程學博士宮恩浩對動脈網記者表示。

顧名思義,SubtlePET是一個針對PET(正電子發射斷層掃描)的AI影像處理平臺,讓醫院和第三方影像中心可以更加迅速地完成PET(包括PET-CT及PET-MR)測試,在一天內服務更多的患者。PET是癌症治療、神經病學和心臟病學中的一個常用影像測試,可以通過掃描放射核素來看到患者分子層面的功能狀況。在美國,平均一次PET測試的價格約3000美元甚至更高,一般耗時30-60分鐘。

深透醫療AI影像產品獲FDA認證,繼華為後中國產品“制霸”美國

深透技術示意圖

SubtlePET在Hoag醫院進行了早期測試,醫院負責人、美國放射學會榮譽會員、醫學博士Michael Brant-Zawadzki表示:”SubtlePET對PET測試的加速高達四倍,仍能提供同等質量的醫學圖像。這大大提高了PET掃描測試的效率,也給患者更好的就醫體驗,與此同時還不會給醫療流程增加任何額外環節或負擔。使用SubtlePET很快就給我們醫院來帶了經濟價值與競爭力的提升。我很期待看到深透團隊帶來的更多開創性技術。”

深透的技術主要基於深度學習算法,可以無縫接入任何設備製造商生產的掃描機器及PACS醫學影像存檔及通信系統,在掃描過程中可以加強圖像質量,並且不會打斷或者影響醫學圖像獲取的流程。這也意味著,SubtlePET這項產品能給短時間掃描出的圖像帶來很大的質量提升,對於無法平靜完成測試的兒童或經常需要做PET測試患者來說,這個特性非常重要。

亮相RSNA,AI平臺提升成像速度,減少影劑使用

不同於其它公司對醫療圖像進行智能分析,斯坦福大學團隊創立的Subtle Medical(深透醫療)將重點放在了提升醫療設備的成像速度,減少放射劑量上。

MRI、PET等成像技術既貴且耗時,而其中90%的成本和大量耗時其實都是在機器成像過程中,深透醫療的技術正是從機器成像過程切入,通過AI技術提升圖像質量,讓醫療機構可以在更少的時間內給更多的患者做檢查、並減少放射劑量。

深透醫療在RSNA上展示了其AI影像處理平臺,影像數據從設備端出來以後直接進入深透醫療系統,處理之後,進入PACS影像工作站供醫師使用。據瞭解,深透醫療目前可以做到用AI技術加速MRI和PET成像過程4-10倍,並保證診斷級別的精確度。

除了使用AI增強成像速度與質量,深透醫療的創始人宮恩浩及其團隊成員還發表了關於減少MRI造影劑使用量的研究、獲得RSNA科研成果獎併成為10個RSNA官方宣傳研究項目之一。

在使用MRI設備進行成像的過程中,患者需要注射造影劑(比如釓),從而幫助提高成像質量。釓是在進行MRI檢測中會使用到的一種重金屬,一般而言在成像完成後會被排出人體外。但最近的研究發現,使用某些種類的釓進行成像檢查後,人體內仍會有微量殘留。這種殘留會帶來的影響現在還不清楚,但在最大限度提升MRI成像質量的同時,減少患者的潛在風險十分有必要。

宮恩浩的這項研究則可以用AI減少在MRI掃描中所用到的釓的劑量。他們在成像過程中使用了一種新的深度學習算法,結果顯示,即使使用較低劑量的釓,也可以得到與全劑量沒有明顯差異的MRI成像結果。

較低量的影劑使用還有很多尚未被認識到的臨床應用,現在通過AI的方式無疑可以獲得更多信息。

資深海外團隊

深透醫療創立於2017年,創始人宮恩浩為斯坦福電子工程學博士、專攻人工智能影像研究,也是一位成功的連續創業者;聯合創始人Greg Zaharchuk為斯坦福教授及知名放射科醫生,擁有多項專利。創始團隊還包括斯坦福大學電子工程系博士、前GE Healthcare 磁共振影像科學家張濤博士及來自加州理工和華盛頓大學、具有多年生物醫學成像技術研究經驗的朱立人博士。

創立一年內,深透醫療完成了種子輪及Pre-A輪融資,投資方包括美國老牌基金Bessemer Venture Partner、美國大數據基金Data Collective、真格基金、硅谷知名投資人 Jim Breyer、BV (Baidu Ventures,百度風投)和硅谷新秀基金Fusion Fund等。

SubtlePET是深透醫療正在攻關的各個AI新技術中,第一個獲得FDA認證、即將臨床使用的產品。與此同時,SubtlePET也獲得了歐洲CE(CONFORMITE EUROPEENNE)認證。“CE”標誌是一種安全認證標誌,被視為製造商打開並進入歐洲市場的必經之路。

“作為第一個獲FDA認證的用於醫學影像增強處理應用的AI解決方案,這次成就印證了我們團隊的實力、我們合作方的大力投入以及我們專注於圖像處理及工作流程的特點。這些特性讓我們和其他主要做計算機協助診斷或後期處理的AI公司有很顯著的差別。”宮恩浩說道。“這次FDA認證及CE標誌對於深透是一個重要的里程碑,但也只是第一步。我們會不斷提高技術和產品,成為醫院臨床影像的go to solution(第一選擇)。”

佈局全球

據悉,SubtlePET已在美國及海外的數個大學醫院及醫學圖像中心開展臨床應用。宮恩浩透露,近期SubtlePET的市場會以美國醫院和影像中心為主。深透醫療的PET及MRI產品已經與十數家包括Stanford、UCSF、MD Anderson在內的頂尖醫院建立了合作、進行臨床測試,未來將通過更多的數據進一步優化AI算法。與此同時,深透醫療也通過與RadNet等第三方影像中心聯盟合作,提高影像質量與臨床檢查效能。

深透醫療AI影像產品獲FDA認證,繼華為後中國產品“制霸”美國

針對中國、歐洲、南美洲等地方的醫院、以及醫學影像企業,深透醫療也在陸續開展合作,比如在中國與東軟醫療等企業合作將其AI技術與影像設備相結合。此外,深透醫療團隊也和301、天壇等國內頂級醫院開展臨床科研合作。

除SubtlePET以外,深透醫療也在研發其他即將提交FDA申請的產品,包括針對MRI(核磁共振)檢查的SubtleMRI及SubtleGAD,進一步加速醫學影像處理、降低所需顯影劑用量。

公司介紹

深透醫療是一家位於硅谷的AI醫學影像公司,從”AI+醫學成像“出發,結合深度學習和圖像重建技術,提高醫學影像及其流程的質量、效率與安全性。

創立以來,深透醫療已獲兩輪融資。種子輪來自美國大數據基金Data Collective、真格基金、BV (Baidu Ventures,百度風投)、清源創投、Wisemont Capital等。

今年3月,深透醫療獲得了NVIDIA Inception“全球醫療AI創業公司”大獎,從全球3000多名創業公司中脫穎而出。深透醫療同樣入選Bessemer Venture Partner的“深度醫療中資項目”的第一個AI+醫療項目。在動脈網此前報道過的美國重量級放射學大會RSNA上,深透醫療獲RSNA科研成果獎,併成為10個RSNA官方宣傳研究項目之一。

5月,深透醫療完成Pre-A輪500萬美元融資,由美國老牌基金Bessemer Venture Partner與美國大數據基金Data Collective領投,跟投方包括種子輪投資人以及“全球第一VC”Facebook投資人Jim Breyer和硅谷新秀基金Fusion Fund。

創始團隊介紹

創始人及CEO宮恩浩:斯坦福大學電子工程系博士,擁有醫學與工程雙重背景,是一名來自斯坦福的連續創業者。在斯坦福攻讀電子工程學博士時,宮恩浩所在的研究室有幾十年產業研究結合的經驗,是壓縮感知等傳統快速採樣技術在醫學影像領域應用的發祥地。其研究方向為深度學習與醫學影像研究,主要探索深度學習技術在醫學圖像後處理、圖像重建以及輔助診斷等方面的應用。多次獲得國際磁共振學會及北美放射學會研究獎項,2018年獲Forbes中國30-under-30。

聯合創始人Greg Zaharchuk:斯坦福大學醫學院教授及知名放射科醫生、神經影像專家,在美國從醫數十年,獲得過美國放射學與生物醫學影像研究學會的傑出研究者獎(Distinguished Investigator Award)等多個獎項,擁有多項專利;

張濤博士:斯坦福大學電子工程系博士,曾任GE Healthcare 磁共振影像科學家, MD 安德森腫瘤醫院客座教授,在醫學影像領域具有十多年的科研經驗。他在醫學影像頂級期刊發表論文20餘篇,會議論文50餘篇,擁有十餘項已授權於各大醫學影像公司(通用電氣,西門子,飛利浦等)的專利。他撰寫的關於兒科快速磁共振成像的論文在2015年獲得了國際核磁共振協會年度傑出青年獎(W.S. Moore Award)。

朱立人博士:畢業於加州理工著名華人科學家、美國工程院院士汪立宏教授實驗室,2017年獲得聖路易斯華盛頓大學生物醫學工程系博士學位,從事生物醫學成像技術研究十多年。他在包括 Science Advances, Nature Biomedical Engineering, Nature Communications 等頂級學術期刊上發表論文10餘篇、會議論文10餘篇。他共同一作的光聲成像技術論文入選 Nature Biomedical Engineering 2017年度十大論文,並在頂級學術會議 SPIE Photons Plus Ultrasound: Imaging and Sensing 上被評為 2017 年度最佳論文。


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