美国基于人工智能的医疗健康初创企业Paige.AI获2500万美元A轮融资

【数据猿导读】 Paige.AI于近日完成了2500万美元A轮融资,并且已经与Memorial Sloan Kettering Cancer(MSK)签署协议,独家拥有其2500万张病理幻灯片(以及与计算机病理有关的知识产权

作者 | 金又南

官网 | www.datayuan.cn

微信公众号ID | datayuancn

面对复杂多变、形式多样的癌症,人工智能已经成为与其作斗争的有力武器之一。现在,一家位于美国纽约的医疗健康初创企业正在建立一个AI系统帮助研究人员更好地进行癌症病理学方面的研究。

公司名字Paige.AI来源于病理学AI引导引擎(Pathology AI Guidance Engine)的缩写,其于近日完成了2500万美元A轮融资,并且已经与Memorial Sloan Kettering Cancer(MSK)签署协议,独家拥有其2500万张病理幻灯片(以及与计算机病理有关的知识产权。

Paige.AI计划首先关注乳腺癌、前列腺癌和其他主要癌症,并希望与MSK以外的其他医疗中心,以及商业实验室和制药公司合作开发其应用。

据悉,这笔资金由Breyer Capital的Jim Breyer以及其他一些不愿透露姓名的投资者领导。此前,Paige.AI从未公开过融资信息。同时,作为战略合作的一部分,MSK也获得了Paige.AI的部分股权,不过MSK未进行投资。

Breyer在一份声明中表示,Paige.AI将成为计算病理学领域的强大力量,在成千上万基于人工智能的医疗健康企业中成为无可争议的领导者。他认为:“今天,我们在利用机器学习方面进步明显,在癌症诊断和治疗上迈出了坚实的一大步。”

值得注意的是,这家创业公司实际上由MSK孵化。

公司的创始人之一兼CEO是Thomas Fuchs博士,他被誉为“计算病理学之父”,同时也是Memorial Sloan Kettering研究机构Warren Alpert病理中心计算病理学主任以及Weill Cornell研究生院医学科学教授。

另一位创始人是MSK病理学系主任David Klimstra博士。公司的董事长Norman Selby一直担任Real Endpoints和Physicians Interactive这两个医疗信息机构的董事长。目前,两位联合创始人都保留现有职位。

由于癌症有着千变万化的演进模式,研究人员已经开始用AI来应对癌症的挑战。如,目前AI已经被用于检测直肠癌、乳腺癌和肺癌,微软这样的科技巨头也在投入资源以利用AI来寻找癌症治疗方法。

Paige.AI专注于癌症病理学,即研究已经患有该病患者的组织样本,并进行活组织检查和其他检测,以确定正在处理的癌症类型和进展程度,尤其关注各种细节。这些细节非常重要,帮助医疗人员为病人提供更有建设性和针对性的治疗建议,这也是AI和其他新型技术被用于治疗疾病的另一种方式。

目前,研究癌症病理学的方式都是一百多年前建立的,面对海量的病理数据,只能手动整理并进行分析学习,而人工智能则大大加快了数据处理的速度。不过Paige.AI指出目前并没有可以完全能读取和处理我们从病人那里获得的数据的AI,而想要找到一支优秀的医疗科技团队来运营这个AI的工作并阅读和处理所有这些数据,几乎不可能。

Klimstra在一份声明中说:“病人应该尽快得到准确的诊断,但是我们目前的方法既耗时又昂贵,而且是主观的。我们相信,Paige.AI将帮助病理学家更好、更快地发现疾病。通过计算机病理学,病理学家可以将他们的努力转向更复杂的任务,如将组织学检查结果与其他诊断分析结合起来,对病情做出综合判断。”

Paige.AI试图做的事情有两个方面。一个是大量读取各种癌症和诊断数据,以训练其AI平台,MSK已经将2500万张病理幻灯片中的500万数字化,这些幻灯片将赠送给Paige,Paige承诺将其余的2000万数字化;另一个是“教会”现有的研究人员更好地利用这些病理数据。

像很多AI公司一样,Paige.AI并不认为自己是人类(以及人类病理学家)的替代品,而是作为帮助他们的工具为病人做出更好的决定。

Fuchs博士表示,肿瘤学是一门复杂的、专业的医疗学科,只有翔实的、海量的数据再加上具有数十年丰富经验的研究人员才能确保计算机模型完成艰巨的任务。“我们将使计算机病理学能够扩展到实现智能化定量临床模型所需的规模,并促进数字病理学的广泛使用。”

Fuchs博士的背景十分有趣,在加入MSK之前,他还曾在美国宇航局的火星探测器项目上工作。这与癌细胞研究有着异曲同工之处:用于识别火星地形的算法有助于区分滑梯上的癌性组织和良性组织。

MSK已经孕育了不少优质医疗健康企业。此前制药商Juno Therapeutics已经以90亿美元被Celgene收购。(编译/金又南)

原文发布于微信公众号 - 数据猿(datayuancn)

原文发表时间:2018-02-07

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