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36氪首发 | 人工智能医疗影像赛道再添新玩家,迪英加科技完成1500万元天使轮融资

石亚琼 · 2017-06-26
一个重技术、重数据的行业

数据显示,医疗影像市场规模在千亿级。机器学习与医疗影像结合正成为数字医疗领域较新的分支,不仅涌现出推想科技雅森科技汇医慧影、12Sigma 图玛深维、DeepCare 等初创公司,也受到了资本的青睐、媒体的关注。

近日,36氪获悉, 人工智能医疗影像辅助诊断初创公司——杭州迪英加科技有限公司(“迪英加科技”),已完成来自将门创投等机构的1500万人民币天使轮融资。

本轮投资人、将门创投创始合伙人高欣欣表示,我国目前存在着近10万病理医生的缺口,通过人工智能、深度学习解读病理切片,辅助医生判断是非常好的应用和场景,但是人工智能医疗影像领域的持续创新门槛很高,不仅需要人工智能方面的专业能力,也需要医疗专业领域的深厚背景,迪英加团队的技术积累和行业经验,使得将门相信其可以为解决这一难题提供价值。

迪英加科技成立于2017年1月,由两名旅美青年科学家杨林教授、李康教授创办,公司主要提供基于人工智能用于精准医疗的医学影像大数据分析解决方案,希望解决中国病理医生人才巨大缺口所带来的问题及分级诊疗问题。公司表示,其解决方案涵盖医院计算机辅助诊断、分级诊疗、以及科技研发等,例如基于病理图片分析的癌症诊断和分级等。

团队从2002年开始从事计算机视觉、机器学习、数字病理分析等方面的科研,通过15年的积累,迪英加科技研发了高通量显微图像处理技术,积累了大体量数字病理影像图库。公司表示,公司产品主要包括人工智能辅助诊断系统和数字病理远程会诊系统等,可以在普通计算机上以5-10秒钟内处理和分析数据大小超过1G的全场扫描数字病理图像,同时对几种癌症的良性和恶性判别准确率高达98%以上。

迪英加科技的创始团队具有超过15年计算机视觉和医学图像分析研发经验,由利用计算机视觉和深度学习处理数字病理的国际知名专家、美国公立常春藤大学终身教授。他们曾发表多篇深度学习和医学影像分析学术论文获奖,例如2015医学图像分析顶级年会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)最佳论文提名奖、青年科学家奖、最佳论文奖,以及ISBI NIH年轻科学家论文奖和美国内分泌瘤协会年轻科学家论文奖等。两位创始人共发表超过150多篇同行评议论文,论文被引用超过1万次以上。2017年,他们已发表两本关于深度学习和医学图像分析的专著。此外,他们还是5个国际期刊的编委和30多个国际期刊的评审。

通过提供有效的数字病理图像分析工具,2015年,创始团队在最顶级医学期刊Nature Medicine (自然医学,2016年影响因子29.886)上发表了两篇关于研究成果的文章。2017年,由迪英加科技提供数据分析的工作作为封面论文发表于美国基因与细胞治疗协会的官方杂志Molecular Therapy (分子治疗)。同时,创始人在数字病理分析算法方面的创新工作发表于CVPR、ECCV、MICCAI、AAAI、PAMI等顶级计算机视觉和人工智能国际会议和期刊,并应邀将在2017 CVPR主会和世界病理大会做基于深度学习的数字病理分析的主题演讲。

目前,公司拥有20多名硕士和博士学历员工,研发团队来自清华、复旦、交大、美国新泽西州立大学等国内外名校,经验涉及机器学习、计算机视觉、和数字病理分析等领域。

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