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医疗|手持国内首个AI器械三类证,科亚医疗如何布局影像AI?



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伴随金秋来袭 , “第二届中国医疗影像AI大会”在沪召开 。 距离上届大会两年时间 , 医疗影像AI行业经历了从行业升温到回归商业化落地起伏之旅 , 尽管医疗影像AI初创企业数量逐渐减少 , 但整个市场变得更加理性 , 成长型企业受到更多关注 。 在理性资本支持、众多主任医生参与、国家政策推进之下 , 医疗影像AI行业仍在不断前行 。
尽管早在2018年初人们就开始争论首个医疗AI影像产品过审时间点 , 但由于国内尚无同品种产品注册上市 , 大部分企业处于摸着石头过河的探索状态 , 过审看起来仍很遥远 。 医疗人工智能资本市场亦由此颇显冷清 。 环顾千人大会现场 , 科亚医疗作为国内AI医疗三类证首证企业 , 引人注目 。 这一事件宛如一剂强心剂 , 让医疗人工智能辅助诊断市场看到成功商业化的可能性 。
医疗|手持国内首个AI器械三类证,科亚医疗如何布局影像AI?
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科亚医疗之所以能率先获得三类证 , 并在资本寒冬下屡获融资定有其“硬核秘籍”所在 。 在大会之上 , 动脉网有幸专访到了科亚医疗研发总裁曹坤琳博士 , 尝试找出科亚医疗以行业领先者的姿态于医疗影像AI行业乘风破浪的关键所在 。
六个月 , 两轮 , 亿级
疫情与医疗影像AI行业双重寒冬之下 , 科亚医疗不仅获得了国内AI医疗三类首证 , 更在短短六个月内获两轮亿级融资 。 在这组颇具反差性的数据下 , 不难看出资本方对于科亚医疗的青睐与其硬实力的肯定 。
“国内首证”与“6个月两轮亿级融资” , 很容易让人对科亚医疗理解局限于“领先”二字 。 但只要仔细向内剖析 , 便能发现“领先”背后是企业在医疗影像AI这条赛道上不断地“创新”与“积淀” 。
从科亚医疗获得的首个AI影像三类证产品就能看出企业在产品研发上的创新性 。 其既非公认成熟的肺结节 , 也非广泛深入基层的眼底 , 而是入局者稀少的CT-FFR 。
曹坤琳博士告诉动脉网:“‘深耕临床科室、赋能职能科室、狙击重点疾病’是科亚医疗在产品研发上的战略规划 , 也正因如此 , 在大家都在做肺结节的时候 , 科亚医疗就开始做CT-FFR了 。 我们认为肺结节产品是做医生观察影像可以做的事情 , 主要目的是帮助医生提速;而CT-FFR是为临床提供了一种新型、无创的功能学评估手段 , 是做医生仅凭影像不能做的事情 , 主要目的是帮助医生增效 。 二者在临床价值上就有所不同 。 ”
正如PayPal创始人彼得·蒂尔所言 , 做大家都知道如何去做的事 , 只会使世界发生从1到n的改变 , 增添许多类似的东西 。 科亚医疗颇具前瞻性的战略定位 , 使其能够持续创新 , 使医疗影像AI行业发生从0到1的改变 。 也正是这一创新性 , 将科亚医疗送上了“创新医疗器械特别审批通道” , 成为第一个进入此通道的医疗人工智能产品 。
科亚医疗所研发的 无创CT-FFR产品“深脉分数”就切合了人工智能这一方向 , 应用无创的CT-FFR评价指标 , 减少相当比例不必要的有创冠脉造影手术和后续的PCI治疗 , 并提升冠脉CTA对冠心病评估的准确性 , 以无创的方法评估血管狭窄病变是否会引起心肌缺血 。
曹坤琳博士用“快”和“准”两个字概括了将人工智能技术嵌入其中所带来的优势 。
“深脉分数”采用自主研发的人工智能技术 , 不仅能够将传统仿真计算方式以小时为单位的模拟时间缩短至10分钟以内 , 提高检测效率;更能够突破传统仿真计算方式模型的局限性 , 以数据为驱动 , 对不同病例的功能学和解剖学数据进行深度学习 , 提炼出数据之间的共性和个性 , 进行个体特异性的功能学评估 , 实现快速可靠的FFR计算 , 达到更高的临床准确性 。
科亚医疗对于产品观察的不同之处 , 不仅在于对技术创新的重视 , 更在于其研发团队十余年来对行业知识及经验积淀 , 所带来的对行业需求的精准洞悉 。 科亚医疗深谙医生需要怎样的产品、如何去进行产品的合规化建设 , 而非简单的“处理数据” 。


稿源:(动脉网)

【】网址:http://www.shadafang.com/c/hn092493cB2020.html

标题:医疗|手持国内首个AI器械三类证,科亚医疗如何布局影像AI?


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