英伟达选出5家最具“社会影响”的医疗AI创企

据VentureBeat报道， 作为Nvidia Inception项目的一部分，英伟达 CEO 黄仁勋上周主办了一场竞选赛，他和一个专家组从三大类别的2000多家AI创业公司中，选出了14家最优秀的AI初创公司，获奖者将会在5月10日的英伟达GPU技术大会上分享150万美元的现金。

该活动的评委包括富达投资公司投资经理Gavin Baker，高盛半导体投资银行业务全球负责人Tammy Kiely， 软银集团投资者 Shu Nyatta，Coatue Management高级总监 Thomas Laffont，以及Microsoft加速器全球首席技术官Prashant Sharma。

英伟达业务发展副总裁Jeff Herbst表示，英伟达希望创建一个有意义的奖项，来展示优秀AI创业公司的惊人工作。每个类别中将有一名获胜者，将会获得37.5万美元，每个类别的亚军将获得12.5万美元。

而目前，英伟达正在从 600多家参赛者中，筛选最具“社会影响”的5家AI初创公司，他们都在医疗领域。

1、 Genetesis(心脏病检测AI公司)

目前因胸部疼痛，美国每年会有1000万次的急诊室访问量，费用高达66亿美元。然而，急诊室很难区分心脏相关的疼痛。

Genetesis首席执行官Peeyush Shrivastava说，Genetesis正在使用深度学习、传感器和物理学来正确诊断胸痛。通常，您必须连接到心电图机(EKG)，但其结果并不是确定性的，因此你必须还要做一个6小时的肌钙蛋白测试。但其结果也不是确定性的，因此你可能还需要做其他的一些测试。整个过程需要数小时，并且医生经常让病人多观察一下。

然而，大约5%的患者被送回家中，没有诊断出心脏病。另有2%的病人死在家中。同时，约有4.94亿美元用于并不合适的压力检测。

据Shrivastava介绍，Genetesis已经创建了一个基于生物磁性成像系统的测试，该系统监测从胸部自然发出的弱磁场。它能产生一个3D 心脏地图，来告诉医生你是否患有心脏病。护士或技术人员可以以无创的方式在90秒内对患者进行评估，来决定患者是否需要治疗。

该系统使用GPU加速AI进行诊断，生物磁性成像也可以应用于脑、肝和胎儿等其他测试。该系统可以为患者创建数千个1毫米分辨率的3D地图。

Genetesis于2013年9月在辛辛那提成立，拥有约15名员工，并从Mark Cuban、CincyTech、Wilson Sonsini、Danmar Capital和 43North等公司筹集了190万美元。

2、Lunit(乳腺癌检测AI公司)

Lunit正在开发深入学习软件，用于医学诊断难以发现的问题，如呼吸癌。

Lunit 总部设在首尔，正在使用3D成像和深度学习技术，对乳腺进行检测。在美国，每年将花了100亿美元进行乳腺癌检测。

其CEO Anthony Paek表示，在筛查测试中，大约有20%的肺癌和乳腺癌被遗漏。而医生使用Lunit的技术，将其正确诊断率从80%提高到83%。此外在测试中，Lunit已经击败来自IBM和Microsoft等其他公司的团队。

Lunit准备数据，训练其神经网络，然后通过提供反馈以改善检测。Paek表示，业务也可以扩大到其他医疗领域，来检测其他类型的癌症。

Lunit于2013年8月成立，有30名员工。目前已经从Formation 8、SoftBank Ventures、Mirae-Asset Venture Investment、Intervest和Kakao’s K-Cube Ventures 公司募集了520万美元资金。Lunit的共同创始人来自韩国KAIST大学，并与韩国的重要医疗领导人合作。

3、Insilico Medicine(药物研发AI公司)

Insilico Medicine 的CEO Alexander Zhavoronkov表示，医药研发是一项巨大的任务。每个药物的研发费达到26亿美元，而在全球研发这些药物的费用是1500亿美元。这就是为什么在2014年，只有46种新药被推出，而新药研发的失败率为92%。并且现实中有约6万中疾病。

Insilico Medicine正在通过AI技术来进行药物研发、生物标志物开发和老化研究。Zhavoronkov表示，其公司想提升每个人的生命周期质量(QALY )。目前，每提升一个单位QALY，将花费6万美元。而这将由新药物的研发所引导。

Zhavoronkov表示，Insilico Medicine的深度学习技术运行在英伟达的GPU上，它可以用生物标志物来衡量一个人的年龄。该公司有数千种“引线”或治疗疾病的分子模型，他们通过在生物体模型中验证来提炼相应药物。

这种工作的许可证为从200万美元到3800万美元不等，这取决于发展程度。

Insilico医药公司成立于2014年1月，位于巴尔的摩。目前拥有30名员工，并从MannBioinvest和Deep Knowledge Vent公司募集了500万美元资金。

4、SigTuple(医疗数字化AI公司)

面对如此之多的致命疾病，你需要进行大量的医学测试。印度创业公司SigTuple希望使用AI来提高各种筛选流程的速度、准确性和一致性。它想让医生为更多的病人服务，并减少错误率。还希望能让病人对医疗系统有更多信心。

SigTuple公司首席执行官Rohit Kumar Pandey表示，其公司希望通过提供智能的筛选方案来革新医疗行业。该公司正专注于疾病、医学专家和设备等领域。他还指出，世界上每1000人中只有一名医生。该公司可以通过使用AI来分析视觉医学数据，并通过远程诊断血液、尿液和精液测试来扩大服务规模。这使医生能够远程为患者提供评估。

该公司创建了一种名为Shonit的设备，它可以获得血液测试结果并对其进行数字化。Kumar Pandey表示，目前印度的血液检测费用约为4至10美元，而他的公司将只收取40美分至80美分，从而大幅度降低成本。

Kumar Pandey 指出，血液检测的解决方案目前还在beta测试中。该公司将测试数据数字化并将其移到云端，进而AI可以分析数据并将结果传给医生。它结合了从云到远程医疗的一切。

SigTuple成立于2015年7月，位于印度班加罗尔，现有员工约30人。目前它已从Accel Partners、IDG、Endiya Partners、Pi Ventures、VH Capital和Axilor Ventures筹集了640万美元资金。

此外，Kumar Pandey表示，该公司只用了大约30万美元，因为它以经可以营收。该公司预计明年将会从印度市场获得1亿美元收入，并随着时间推移， 将公司扩展到海外市场。

5、Bay Labs(超声图像医疗服务AI公司)

Johan Mathe医生有一个预感，他可能有心脏病。他花了5年时间来观察，并验证自己确实有心脏杂音。如何解决这个问题呢?有没有办法使超声波直接实时传送到你的全科医生?这就是他创办Bay Labs的原因。

Bay Labs正在致力于通过深度学习来解决心脏超声图像问题。它在Nvidia GPU上运行其AI软件，实时进行培训，以更好的识别超声图像。它还可以帮助技术人员将超声波探头引导到确切的位置，以获得更好的患者数据。

它的解决方案是目前速度的20倍，并且它的成本是现在的八分之一。它将成本从400美元降低到每次扫描50美元，并且每年可以扫描五倍以上的患者。

湾实验室成立于2014年7月，现有员工约15人。目前已从Khosla Ventures和Data Collective Venture Capital募集了不明数额的资金。