Zebra深耕放射影像AI 再获3,000万美元融资

以色列医疗影像新创公司 Zebra Medical Vision，利用深度学习构建医学照影诊断辅助系统，于 6 月宣布其 Textray 深度学习 AI 研究成果，该深度学习 AI 可辨识 40 种常见临床病理发现，目的希望可以辅助临床诊断以减轻放射科医师的负担。

胸部 X 光摄影（chest X-ray，CXR）是最常用于筛检许多心脏和肺部疾病的放射学检查，但也缺乏能够为 CXR 影像提供快速准确的辅助诊断系统。Zebra 透过手动标记构建一套近 100 万张的影像研究训练集，TextRay CXR AI 在经过约 200 万幅来自正面和侧面扫描及临床报告的匿名医疗影像数据进行训练，并建构深度学习模型，目前已可辨识出 40 种不同的常见临床结果。

与放射科医师进行比较的 12 项诊断项目与诊断结果。（Source：Jonathan Laserson et al., 2018）

Zebra 已将 12 项诊断项目与一组放射科医师诊断结果进行比较，其中除了肋骨骨折（rib fracture）和肺门（hilar prominence）的影像判读外，其他 10 项结果与放射科医生间具高度一致性，且在膈膜上升（elevated diaphragm）、肺水肿（pulmonary edema）、主动脉异常（abnormal aorta）的诊断上，放射科医生更同意 TextRay 算法的判读结果。

事实上，Zebra 自 2014 年成立以来，已利用数百万张医学影像，并运用其深度学习技术，产出断层扫描（CT）医学影像分析产品──AI1（也称 All in 1），该产品已于 2017 年 6 月获得其 CE Mark，并陆续透过于骨密度、压缩性骨折、脂肪肝、冠状动脉钙化、肺气肿等不同用途的 CT 影像辅助判读。

Zebra 不断扩大其 AI1 产品线，在 2018 年 AI1 也相继获得可用于检测颅内出血、不同类型的脑出血及乳房 X 光摄影的 CE Mark。迄今 Zebra 以深度学习所开发出的 CT 影像辅助诊断医材产品 AI 1 已有 7 项用途获得 CE Mark，在澳洲、新西兰、巴西、拉丁美洲和亚洲多个国家也获得上市核准。

Zebra 也宣布获得由 aMoon Ventures 领投 3,000 万美元的 C 轮融资，并有 Aurum、Johnson&Johnson Innovation-JJDC、Intermountain Health 和 Google 首席科学家 Fei Fei Lee 和 Richard Socher 等策略性投资者跟投，而之前的投资者 Khosla Ventures、NVIDIA、Marc Benioff、OurCrowd 和 Dolby 创投资金也加入此轮融资，使公司总投资额达到 5,000 万美元。

集邦科技生技产业助理分析师陈欣仪表示，AI 在医疗影像应用的议题近来火热，其中又以 AI 辅助放射科医师诊断影像最受瞩目，但观看其技术发展速度事实上并不如市场预期的快，除了影像设备的多样性、影像资料完整性、影像在储存 / 输出 / 传输方式的差异、格式差异、如何获得足够且有用的数据、标记品质等问题，也成为 AI 算法开发的瓶颈与检测结果品质的挑战。

Zebra 预计将推出一系列针对肺癌、乳癌、肝癌、心血管和骨骼疾病诊断的下一代 AI 算法产品。陈欣仪也指出，Zebra 正与 Google 合作，Google Cloud 提供其 AI1 云端技术服务，对于 Zebra 而言，部署在 Google Cloud 可兼具大量运算与快速分享的特性，或能更快地扩展其业务，Google 则可透过云端的附加服务，提供医院更具可扩展性和储存安全性的平台，不仅以此建构具医疗保健服务的云端平台，也可与微软和 Amazon 的云端平台有差异性的区隔。

（首图来源：Flickr/Yale Rosen CC BY 2.0）

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