比专家靠谱！英伟达看好的5家医疗AI勇于探索商业模式的公司

  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勇于探索商业模式的公司中，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。

  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。

  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。整一个完整的过程需要数小时，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秒内对患者做评估，来决定患者要不要治疗。

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

  Lunit 总部设在首尔，正在使用3D成像和深度学习技术，对乳腺进行仔细的检测。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，业务也能扩大到其他医疗领域，来检测别的类型的癌症。

  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。这就是怎么回事在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。

  面对如此之多的致命疾病，你有必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，其公司希望能够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。该企业能通过使用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，它能够得到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。

  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，并跟着时间推移， 将公司扩展到海外市场。

  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。怎么样才能解决这个问题呢？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。它还能够在一定程度上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。