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Zebra Medical Vision加速發展醫療影像判讀之AI技術

  • 陳明陽
Textray能協助辨識胸部X光影像的40種臨床發現。Zebra Medical Vision

以色列醫療影像新創Zebra Medical Vision致力發展自動化人工智慧(AI)放射學助理工具,協助放射科醫師進行X光醫療影像分析與診斷,將運用最近在C輪募資籌得的3,000萬美元,網羅新進人才加速發展分析引擎與進入市場策略。

據TechCrunch報導,Zebra Medical Vision運用機器學習與深度學習技術發展醫療影像判讀演算法,已開始行銷整合判讀骨骼、乳房、心血管、肝臟、肺臟醫療影像的AI技術,進行每次影像判讀的成本僅1美元。Zebra Medical Vision認為AI成為醫療影像診斷的主流還需要幾年時間,但終將成為放射學的關鍵工具。

Zebra Medical Vision使用數百萬張醫療影像與放射科醫師撰寫的對應判讀紀錄訓練演算法,能同時快速自動偵測十多種疾病徵狀,協助放射科醫師在不損及照護品質的情況下,以高效能提供更全面而正確的診斷結果。此外,並透過早期辨識高風險病患、最佳化緊急病例的優先處理順序、加速疾病防治措施、管理全民健康計畫以降低照護成本等措施改善病患照護。

胸部X光是最常施行的放射性檢驗之一,同時也是最不易判讀的一種X光影像。Dubai Health Authority、Google與史丹佛大學(Stanford University)等數個團體,目前正運用AI演算法提升放射科醫師判讀的效率與準確度。

Zebra Medical Vision的Textray據稱是目前關於胸部X光最全面的AI研究,預計於2019年推出基於Textray發展的自動化胸部X光分析產品。Textray已經過將近200萬張X光影像的訓練,能協助放射科醫師辨識40種臨床發現(clinical finding)。

Zebra Medical Vision採取全面性的產品觀點,認為兼顧演算法與工作流程的整合、適當調整以因應不同國家與健康照護環境的需求、後續支援與更新,才是讓產品超越單純演算法價值的關鍵。

Zebra Medical Vision將以更多資料追蹤病患歷年的治療狀況,演算法參考病歷中以往的X光影像資料,可提供更好的診斷預測,而未來拍攝的X光影像與診斷報告則可為現有的X光影像提供更正確的判讀標記,未來應用的可能性不可限量。

成立於2014年的Zebra Medical Vision目前已獲得5,000萬美元投資,參與C輪募資的除了現有投資者Dolby Ventures、Khosla Ventures、Marc Benioff、NVIDIA、OurCrowd,還有新加入的aMoon Ventures、Aurum、Intermountain Health、Johnson & Johnson ,以及AI專家李飛飛與Richard Socher。

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