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嘉兴在线新闻网     2017-12-13 15:10:50     手机看新闻    我要投稿     飞信报料有奖
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  英伟达业务拓展副总裁杰夫·赫布斯特(Jeff Herbst)

  芯片巨头英伟达正努力寻找拥有“最好社会影响力”的人工智能(AI)初创公司。这是英伟达推出的Nvidia Inception项目的一部分,该项目正在筛选600多家公司,从中找出三大类最好的AI初创公司。

  英伟达21日公布了最热门的4大AI初创公司,23日早上推出最具颠覆性的五家AI创业公司,现在,我们推出被称为拥有“潜在社会影响力”的五大AI创业公司,而它们都在医学领域。英伟达首席执行官黄仁勋(Jen-Hsun Huang)上周主持了一场类似创智赢家(Shark Tank)的活动,以缩小候选者的范围。

  黄仁勋和一个评委小组共评选出3个类别的14家AI创业公司。这些初创公司是从Nvidia Inception项目中2000多家AI公司筛选出来的,被选中的获胜者将可参加5月10日的Nvidia GPU技术大会,并领取150万美元现金。

  评委包括Fidelity Investments投资经理加文·贝克(Gavin Baker)、投行高盛的半导体投资银行全球主管塔米·凯利(Tammy Kiely)、软银集团的投资者Shu Nyatta,Coatue Management高级董事总经理托马斯·拉芬特(Thomas Laffont)以及Microsoft Accelerator全球首席技术官普拉什特·沙尔马(Prashant Sharma)。

  英伟达业务拓展副总裁杰夫·赫布斯特(Jeff Herbst)在接受采访时表示,该公司决定创建一个有意义的奖项以表彰AI初创公司做出的令人惊叹的工作。他表示,在“潜在社会影响公司”的类别中,英伟达在其数据库中对2000家AI初创企业进行了审查。我听着这些公司向评委们讲述他们的故事,这个故事将聚焦于最热门的四家新兴初创企业。每个类别中都有一个赢家,可以赢得37.5万美元奖金,每个类别的亚军将赢得12.5万美元。

  1.Genetesis

  

  Genetesis首席执行官Peeyush Shrivastava

  美国每年有1000万人次因胸痛前往急诊室就诊,这个问题每年开支高达66亿美元,而急诊室很难区分出与心脏有关的疼痛类别,其中75%的疼痛都与心脏无关。Genetesis首席执行官Peeyush Shrivastava说,Genetesis利用深度学习、传感器和物理学来正确诊断胸痛。

  通常情况下,医生必须使用心电图(EKG)机器来帮忙。但结果并不是决定性的,所以你必须还要经历六小时的测试,这被称为肌钙蛋白测试。这些结果也不是决定性的,所以你可能需要做更多的测试。整个过程耗时数小时,医生们往往会要求对病进行更长时间的观察。在此期间,大约5%的病人因未被诊断出心脏疾病而回家,其中2%的人死于家中。

  Shrivastava说,与此同时,在不适当的压力测试中,浪费的开支约有4.94亿美元。它已经基于生物磁成像系统建立测试,该系统可以监测从胸部自然散发出来的弱磁场。它会生成一张心脏的3D地图,告诉医生你是否患有心脏病。护士或技术人员可以用非侵入式的方式对病人进行90秒的评估。在床边,医生可以确定病人是否需要支架。

  Shrivastava说:“我们正接受急救室胸部疼痛治疗的全球挑战。”该系统使用GPU加速AI来诊断。生物磁成像技术可以应用于其他对大脑、肝脏和胎儿状况的测试,该系统可以为每名患者提供1毫米分辨率的3D地图。Genetesis与梅奥诊所建立了数据合作关系。Genetesis于2013年9月在辛辛那提成立,该公司有大约15名员工,从马克·库班(Mark Cuban)、CincyTech、Wilson Sonsini、Danmar Capital和43North筹集了190万美元资金。

  2.Lunit

  

  Lunit的首席执行官安东尼·帕克(Anthony Paek)

  Lunit正在开发用于医学诊断的深度学习软件,用于诊断诸如呼吸癌等难以发现的疾病。这家总部位于首尔的公司正利用3D成像技术和深度学习技术来进行乳房x光扫描,而在“乳腺密度大的乳房”中,乳房x光扫描并不容易检测出癌症。

  在美国,每年有100亿美元被用于乳腺癌的检测。Lunit的首席执行官安东尼·帕克(Anthony Paek):“我们认为这项技术可以拯救无数病人的生命。” 帕克表示,大约20%的肺癌和乳腺癌在筛查测试中未能诊断出来。使用Lunit的技术,全科医生们看到了他们的正确诊断从80%提高到83%,放射学家认为他们的诊断结果正确率从84%提高到86%。在测试中,Lunit击败了来自IBM和微软等其他公司的团队。

  筛查中发现乳腺肿瘤的准确率约为78%,但使用Lunit的AI软件,这个比例高达83%。帕克说,随着时间推移,随着技术进步,准确性可能还会上升。他指出:“到时候,病人可以在正确的时间得到正确的治疗。”

  Lunit准备数据,训练其神经网络,然后提供反馈,通过验证来改善检测。帕克说,这项业务可以扩大到其他医疗领域,也可以用来检测其他类型的癌症。Lunit的联合创始人来自韩国大学KAIST,并与韩国的主要医疗领先机构合作。Lunit于2013年8月成立,该公司有30名员工。它已经从Formation 8、软银风险投资、Mirae-Asset风险投资公司、Intervest以及Kakao旗下K-Cube Ventures筹资520万美元。

  3.Insilico Medicine

  

  Insilico Medicine首席执行官亚力克斯·扎沃隆科夫(Alex Zhavoronkov)

  药物发现是医疗领域最重要的任务之一。每种药物的研发成本平均达26亿美元,全球研发这些药物的费用约为1500亿美元。Insilico Medicine首席执行官亚力克斯·扎沃隆科夫(Alex Zhavoronkov)表示,这就是为什么在2014年只有46种新药被推出,而新药的失败率高达92%的原因。世界上大约有6万种疾病。

  Insilico Medicine正在为药物发现、生物标记发展和衰老研究等研发AI技术,它致力于提高每个人的生活质量,主要基于被称为“质量调整寿命年”(QALY)的措施。扎沃隆科夫说,他想要为每个人增加“质量调整寿命年”。现在,用质量调整寿命年来提升你的生活成本约需要6万美元。

  Insilico Medicine通过验证新药的线索来实现这个目标。它向药品公司发放许可证,如果得到证实,公司就会收到付款。扎沃隆科夫说:“我们发现了药物成功的高大机会,这会加速制药公司的药物开发。这是我的孩子,我没有固定资产。我们不会放弃,直到我们战胜了最大的挑战:与年龄有关的疾病。”

  Insilico Medicine的深度学习技术在英伟达GPU上运行。它可以做许多事情,比如使用生物标记找到一个人的年龄。该公司的一种药物正在经历这一发现过程。该公司有几千个“线索”,或用于治疗疾病的分子模型。它通过在模型生物中验证这些线索来完善这个过程。

  扎沃隆科夫说:“一旦你得到了这些数据,你就会开始产生大量资金。”这类工作的授权可能会有所不同,从200万美元到3800万美元不等,那取决于技术进步的水平。扎沃隆科夫说:“药物价格昂贵的重要原因是92%的失败率。”

  Insilico Medicine于2014年1月在巴尔的摩成立,该公司拥有30名员工,并从MannBioinvest和Deep Knowledge Ventures获得了500万美元投资。

  4.SigTuple

  

  SigTuple首席执行官罗希特·库马尔·潘迪(Rohit Kumar Pandey)

  有那么多致命的疾病,你需要进行大量的医学测试。印度初创公SigTuple想要用AI来极大地提高各种筛选过程的速度、准确性和一致性。它想让医生为更多的病人服务,并减少错误。它还想让病人对医疗系统有更大的信心。

  SigTuple首席执行官罗希特·库马尔·潘迪(Rohit Kumar Pandey)说:“我们希望通过提供AI智能筛选来改变医疗行业,这里没有足够的医生。我们需要更多的筛查,而我们的测试是低效的。”

  潘迪说,我们的公司关注疾病、医疗专家以及设备。他指出,世界上每1000人才有一名医生。该公司使用AI分析视觉医学数据,并通过对血液、尿液和精液测试的远程诊断来促进规模化发展。这使得医生可以远程评估病人。

  SigTuple发明了一种名为Shonit的设备,可以捕捉血液检测结果并将其数字化。潘迪说,现在印度的血液检测成本约为4到10美元,他的公司每次检测将收取40美分至80美分的费用,这大大降低了成本。他还说:“我们正在研究筛查业务的最基本层面,我们希望为大众带来更大价值。”

  潘迪指出,血液检测的解决方案目前正在进行测试。该公司将测试数据数字化,并将其移动到云端,在那里,AI可以分析数据,并将结果传回给医生。它结合了从云端到远程医疗的一切。SigTuple成立于2015年7月,拥有约30名员工。该公司已从Accel Partners、IDG、Endiya Partners、Pi Ventures、VH Capital以及Axilor Ventures融资640万美元。

  潘迪说,该公司仅烧掉了大约30万美元,但它正在产生收入。该公司预计明年将在印度创造100万美元的收入。随着时间推移,该公司将扩展到印度以外的地区。

  5.Bay Labs

  

  Bay Labs创始人约翰·麦瑟(Johan Mathe,左)

  约翰·麦瑟(Johan Mathe)的医生有一种预感,他可能患有一种心脏病,被称为“杂音”。但医生只有一个听诊器。这一过程花了5年的时间观察和测试,以证实麦瑟确实有心脏杂音。这让麦瑟想知道为什么要花这么长时间,他问道:“有办法解决这个问题吗?”这就促使他创建了Bay Labs。

  他说:“有没有一种方法,可以让超声波直接进入你的全科医生那里?”其中一个原因是,很难解释心脏的超声波图像。如果能更容易地分辨出这些图像,那将会有所帮助。Bay Labs正试图通过深度学习来解决这个问题。

  它在英伟达GPU上运行自己的AI软件,实时训练它,以便更好地识别超声波图像。它还可以帮助技术人员引导超声波探测器到准确的位置,从而获得更好的病人数据。它的解决方案要快20倍,而且能以1/8的成本为8倍病人测试。它将每次扫描的费用从400美元降至50美元,而且每年可以扫描5倍以上的病人。

  麦瑟表示:“超声波是非侵入性的,我们想让它和听诊器一样有用。”海湾实验室成立于2014年7月。该公司拥有约15名员工,并从Khosla Ventures和Data Collective Venture Capital那里筹集了到数额不明的资金。


来源:嘉兴在线—嘉兴日报    作者:摄影 记者 冯玉坤    编辑:李源    责任编辑:胡金波
 
 
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