Update | 「森億智能」獲超1億元B+輪融資,繼續延伸醫療大數據產品線

.. 36氪獲悉,醫療大數據平台森億智能已完成B+輪融資,資方為襄禾資本。森億智能CEO張少典表示,此輪融資后,森億將持續進行研發投入、擴展和提升產品線。截止目前,森億智能累計融資額已經超過3億元。

數據來自鯨准

關於森億智能,36氪曾有過詳細介紹,定位於從臨床科研、質量都有切入,通過臨床數據挖掘、分析,以產生可以服務於科研和醫療決策的結論。

業務進展方面,團隊透露,森億智能的服務已落地上海兒童醫學中心、上海第十人民醫院、上海胸科醫院、復旦兒科醫院等數十家醫院達成了合作關係,推動其醫療科研、管理、患者服務的智能化;另外,還與上海交通大學醫學院臨床研究中心、北京大學醫學信息學中心、哥倫比亞大學醫學信息學中心和康奈爾大學威爾醫學院在數據治理與挖掘、醫學自然語言處理等領域進行合作和聯合開發,加速將科研成果轉化為行業應用。

據悉,上海市衛計委於今年3月發佈了智慧醫療專項研究項目計劃,39個項目入選。其中,森億智能與上海第十人民醫院、復旦兒科醫院、同仁醫院聯合申報的《基於醫學自然語言處理的靜脈血栓栓塞症智能化預測及輔助診療系統研究》、《兒童遺傳病臨床精準決策平台:融合多維度和雲計算的人工智能系統》、《基於多模式知識遷移和強化學習方法的甲狀腺微小乳頭狀癌症智能診斷及擇期手術時機決策系統的研發》入選。

此外,森億智能近期還引進了包括政府及企業事務副總裁呂晶(負責公司與政府、媒體、行業組織等的戰略關係並展開合作)、首席科學家王飛博士(負責AI技術難點攻關及AI技術新趨勢探索)、產品副總裁薛顏波、企業發展總監費騰(戰略、資本市場、投資者關係及商業合作)等人加盟。

據悉,呂晶女士此前服務強生超過19年,擔任上海強生製藥有限公司政府事務與傳播部總監,王飛博士在AI以及醫療信息學相關的頂級會議與雜誌上發表了超過200篇論文,引用超過7000次。薛顏波則擁有十多年HIT產品研發管理經驗,曾任國內HIT上市公司衛寧健康研發高管、萬達信息醫院事業部副總;費騰曾是華興資本最年輕的項目總監。

投資邏輯方面,襄禾資本聯合創始合伙人湯和松表示:醫療在中國是萬億級的大市場,森億通過自然語言處理等AI技術來進行數據分析和處理,不論是在節約人工成本上,還是在輔助提高診療水平上,都能創造價值;其次,森億幫助醫生和醫院在科研上、管理上提高效率,切實觸及到行業的痛點;同時,數據和模型的積累和磨合將會形成商業模式的壁壘;另外從應用情況來看,醫療AI在國內還處在相對早期,具有巨大機會和潛力。

以下為36氪在去年12月對森億智能所做的報道(有部分刪減)

中國人口全球第一,每年診療人次接近 80 億,積累下來的醫學文本信息可以用海量來形容。如何挖掘這些信息數據的潛在價值並尋找合適的應用場景,是森億智能一直思考的問題。

森億智能是一家專註於利用人工智能進行醫學文本自動分析和數據二次應用的公司,其人工智能系統使用自然語言處理技術,批量抓取病歷、病理學報告、文字版醫學影像報告等文本中的關鍵信息,並按照不同的信息維度生成一個結構化數據庫,輸出不同的分析結果。

森億智能CEO張少典直言對於醫療文本信息的解析並不局限於輔助醫生進行診斷,醫療類人工智能企業未來的盈利點更可能是保險公司和葯企,比如對於保險公司來說,如何通過信息解析幫助他們發現並減少過度醫療行為,對於葯企來說則是如何幫助他們監控新產品的安全性。

但在相關市場成熟之前,醫療類人工智能公司需要做的更多是增加數據處理量,優化算法模型的精度。這就繞不開醫院以及和涉及到醫療數據的企業。

張少典告訴36氪,數據處理都是需要算法模型+訓練數據的。在算法模型方面,他們首先是建立了一個全科室的算法模型,這種全科室算法模型可以看做是一條通用流水線,可以在滿足精度的條件下處理比較常見的病種,處理精度也隨着數據量的增加而提高。但是通用流水線也會遇到特殊的「產品」,某些病種若依然使用這種全科室的算法模型進行處理,即使有足夠大的數據量也達不到精度需求。因此森億智能會根據不同的病種特性對這條通用流水線上的的算法參數進行增補以及調試。

這種做法的好處在於,一旦搭建好了某個病種的算法架構,在之後的項目合作中就可以不斷地複製和粘貼。現在森億智能的合作流程已經基本標準化,森億智能將模型和解析流程接入醫院的私人平台,醫院將電子文本信息錄入模型中。張少典表示完成模型接入和數據錄入基本需要5天左右的時間,比傳統依靠人力進行整合和分析在效率上提高了千倍。而森億智能人工智能系統文本信息處理的精度基本能和醫院的具備普通經驗的醫生持平,達到92%-93%的水平,對於一些數據量比較大的病種,精度可以達到95%-96%。

在訓練數據方面,從去年4月成立至今,森億智能已完成了百萬份以上的病歷處理,主要來自合作的三甲醫院以及醫療相關的企業,比如醫療IT和醫療大數據企業。張少典表示病歷作為醫院的核心資產是比較私密的,而森億科技並不會接觸到這些核心數據,正如上文所提整套模型和解析流程會接入醫院的私人平台,而病曆數據的錄入也是由醫院人員來完成,保障了這些核心資產的安全性。

而我國各地的三甲醫院實現電子病歷已經十年多,這些海量的病曆數據在算法模型的訓練和優化中起到了至關重要的作用。張少典告訴36氪,現在森億智能已經擁有其院級客戶3、4家,科室級客戶十多個,以及十餘家企業客戶。張少典表示和三甲醫院的合作多以項目制進行收費,企業級客戶則多是以系統資源調用次數來進行收費。

其實除了文本信息,醫療影像的處理也被創投圈普遍看好,並衍生了多家創業公司,比如iDoctor、醫眾、微雲等。但是做文本信息處理的創業公司則比較少見,張少典告訴36氪,一方面圖像的應用場景往往更直接,更容易產品化,而自然語言處理流程更多、涉及到技術細節也更瑣碎,同時醫學自然語言處理由於是交叉學科,人才儲備更少。森億智能在人才方面同時具備醫療和算法團隊,森億智能CEO張少典哥倫比亞大學醫學信息學博士,曾在微軟研究院、微軟亞洲研究院、紐約長老會醫院等從事醫療數據挖掘研究。


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