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| 本文作者： 張馳 | 2017-01-16 23:21 |
最近知名研究機構(gòu)CB Insights公布了一份"AI 100"名單，其中列出了100家在過去幾年中在人工智能技術(shù)應(yīng)用有突出表現(xiàn)的公司，其中包括自動駕駛、機器人、物聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療等領(lǐng)域的公司。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，入選的中國公司有：碳云智能、Rokid機器人、出門問問和優(yōu)必選等。包括碳云智能在內(nèi)，醫(yī)療健康領(lǐng)域共有11家公司。
從這些公司所做的事來看，醫(yī)學影像分析和藥物發(fā)現(xiàn)是人工智能在醫(yī)療上重點征服的領(lǐng)域。這或許是因為視覺是人工智能較為成熟的領(lǐng)域；而藥物開發(fā)又是一個漫長的過程，往往長達10年，如果應(yīng)用人工智能，或許能大大縮短這一過程。雷鋒網(wǎng)對上榜的公司介紹如下：
這家公司有一個臨床AI平臺，可以便捷和大規(guī)模地將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于健康領(lǐng)域。平臺的基礎(chǔ)是一個綜合且不斷增長的醫(yī)學知識網(wǎng)絡(luò)，也正是它讓臨床應(yīng)用變得可能。另外，醫(yī)療健康領(lǐng)域中還有大量未處理的數(shù)據(jù)，公司的自然語言處理技術(shù)可以深入理解臨床文本，利用機器學習提示患者風險，如疾病的嚴重程度和再入院等。這些信息都是通過傳統(tǒng)方式無法得到的，也讓真正以患者為中心的精確護理成為了可能。
CloudMedx通過結(jié)合機器學習和大數(shù)據(jù)分析，為慢性疾病提供實時健康洞察，提升治療結(jié)果。
碳云想利用不斷增長的健康數(shù)據(jù)，通過先進的數(shù)據(jù)挖掘和機器分析技術(shù)，提供個性化的健康分析和健康預(yù)測。他想從生命開始就觀察、研究和指導(dǎo)一個人的健康?，F(xiàn)在已經(jīng)有不少公司在與它合作，包括研究機構(gòu)、制藥廠、體檢中心、醫(yī)院、保險公司和健康管理公司。
拓展閱讀：參見雷鋒網(wǎng)《碳云智能想做的，是規(guī)劃生命路線》一文
這家公司正在建一個醫(yī)療影像分析平臺。該平臺提供基于云的完全托管的研究和開發(fā)環(huán)境，包括訪問結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，脫敏數(shù)據(jù)研究，存儲，GPU計算力和眾多研究工具。整套解決方案還能讓研究團隊協(xié)同工作。
對這家公司，雷鋒網(wǎng)也做過詳細介紹：《懷疑自己有??？把醫(yī)學影像傳給Zebra試試》
這家公司較為知名，它是一家致力于改進醫(yī)療診斷的深度學習公司。公司算法是由包括知名數(shù)據(jù)科學家、機器學習從業(yè)人員和醫(yī)學專家的跨學科團隊設(shè)計的，可以提供更快、更準確的醫(yī)療診斷。
Enlitic的技術(shù)會分析和學習大量非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括放射和病理圖像、實驗室結(jié)果、基因組學、病歷和電子健康記錄。利用數(shù)百萬記錄，Enlitic的深度學習技術(shù)可以幫助放射科醫(yī)生提高準確性，降低成本，并提升早期檢測，從而改善結(jié)果。
這家公司主要開發(fā)視覺感知技術(shù)，根據(jù)其自身的數(shù)據(jù)驅(qū)動標準，解釋醫(yī)學圖像并顯示異常區(qū)域。它在ImageNet 2015大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽的初創(chuàng)團隊中獲得了最高排名，也因此得到了國際關(guān)注。它還贏得了2016年的腫瘤增殖評估挑戰(zhàn)（TUPAC）第一名，排在后面的是IBM和微軟。
基于深度學習的專業(yè)知識，它主要做胸部X光檢查，乳房X線檢查，以及乳房組織病理切片的自動分級。
這是一家軟件驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)公司。它用計算平臺來確定潛在的候選藥物，通過臨床前研究降低風險，并通過行業(yè)合作把候選藥物推廣到臨床。該平臺迄今已經(jīng)應(yīng)用到了80多種疾病，合作的研究機構(gòu)包括斯坦福大學，芝加哥大學和西奈醫(yī)院，并已經(jīng)為關(guān)節(jié)炎、多發(fā)性硬化癥和癌癥等發(fā)現(xiàn)了有前途的新藥物。
與twoXAR一樣，這家公司想想用人工智能發(fā)現(xiàn)新的潛在藥物。
它為基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計，構(gòu)建了首個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。公司正在幫研究人員解決諸如癌癥、多發(fā)性硬化癥和糖尿病等慢性疾病，埃博拉和瘧疾等易被忽視的全球性疾病，抗生素抗性細菌等復(fù)發(fā)性疾病，以及肉毒桿菌神經(jīng)毒素這樣的生物恐怖威脅。
Atomwise訓練的深度3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自主學習空間和化學特征，并預(yù)測哪些分子可能是有效的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會被應(yīng)用于整個藥物發(fā)現(xiàn)流程，以優(yōu)化最初的潛在有效藥物，并對它們進行調(diào)整，以避免毒性問題。公司可以每天分析數(shù)百萬分子，這比其他物理測試技術(shù)快幾個數(shù)量級，能讓找到治愈方式的時間縮短幾個月，甚至是數(shù)年。
這家公司想解決這樣一種問題：人類不可能單獨處理所有可能推動科學研究的信息，畢竟現(xiàn)在每30秒就有一篇科學論文被發(fā)布，以至于只有一小部分科學信息可以形成“可用的”知識。
所以它想用AI和深度學習技術(shù)，分析大量的復(fù)雜科學信息。這家公司想改變知識創(chuàng)造的方式，它為那些動態(tài)可用的知識開發(fā)了一個大型的結(jié)構(gòu)化“數(shù)據(jù)湖”，可與人類專家協(xié)同使用。
這家公司對AI的第一個應(yīng)用，是在生物科學中加速藥物發(fā)現(xiàn)。它還想擴展到其他大型全球科學行業(yè)，如獸醫(yī)，營養(yǎng)品和材料科學。
這家公司成立于2015年，其構(gòu)建的計算系統(tǒng)可以改善診斷、治療和了解疾病的方式。要讓基因組測序所得結(jié)果真正有用，關(guān)鍵障礙是難以將個體遺傳改變與影響健康的生理結(jié)果相關(guān)聯(lián)。Deep Genomics希望改變這種狀況。
它的技術(shù)來自十多年的學術(shù)研究，整合了機器學習和基因組生物學。他們的任務(wù)是開發(fā)一個集成的計算系統(tǒng)，它可以學習、預(yù)測和解釋DNA的變化（無論是天然的，還是治療性的），并改變關(guān)鍵的細胞過程。他們開發(fā)的新機器學習方法，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中找到模式，并推斷出細胞如何讀取基因組并生成生物分子的計算機模型。以這種方式，這家公司提供了對遺傳變異的因果解釋，它適用于任何變體和任何疾病。
Freenome開發(fā)的軟件，能理解血漿中游離DNA（cfDNA）隨時間推移的變化模式。通過研究正常cfDNA的變化，F(xiàn)reenome開發(fā)了早期癌癥檢測方式，它在前列腺癌、肺癌、結(jié)腸直腸癌和乳腺癌中，勝過現(xiàn)有的血液檢測方法。
此外，公司還使用深度學習模型來區(qū)分疾病亞型，如去勢敏感性和支勢抵抗性前列腺癌?？偠灾現(xiàn)reenome的軟件能在同一平臺進行疾病診斷和個性化治療推薦。Freenome目前融資550萬美元，投資人包括A16Z，F(xiàn)ounders Fund和DCVC。
公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO GabrielOtte曾表示，公司的系統(tǒng)可不斷調(diào)整識別基因組數(shù)據(jù)模式的能力，從而區(qū)分癌癥和非癌癥，以及癌癥亞型。
這家公司提供的是移動設(shè)備端的個人醫(yī)療服務(wù)。它可以讓用戶在幾分鐘內(nèi)安排與醫(yī)生見面，在手機上面對面聊天，以找出身體狀況，得到正確的建議。
在這家公司的應(yīng)用上，還可以通過聊天功能檢查任何癥狀，咨詢醫(yī)療問題，另外還能預(yù)訂一些檢測工具。這家公司的目標是改變醫(yī)療健康的管理方式。
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