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国有资本持续加码,视见科技完成总额1亿元A轮融资

导读: 近日,人工智能医疗行业的领先公司视见科技完成A轮追加融资,投资方为招商局创投。2018年3月视见科技完成A轮融资,由深创投领投。至此,视见科技完成总额1亿元人民币A轮融资。

近日,人工智能医疗行业的领先公司视见科技完成A轮追加融资,投资方为招商局创投。2018年3月视见科技完成A轮融资,由深创投领投。至此,视见科技完成总额1亿元人民币A轮融资。

据悉,视见科技的本轮融资将继续聚焦于产品研发,在团队组建和产品矩阵上持续追加投入,并加快推进临床应用场景探索,推动公司快速发展。

本轮投资方招商局创新投资管理有限公司(招商局创投),设立于2015年,是招商局集团全资子公司,投资领域聚焦于“互联网+”和科技创新,包括金融、地产和物流交通等招商局集团的优势产业与互联网的结合,以及大健康、消费升级、人工智能等创新领域。

招商局创投高级投资经理杨宏锴表示,“大健康产业是招商局集团着重发展的领域之一,我们看好AI在医疗领域的应用前景,尤其是在医疗影像上的应用落地。视见科技拥有业内领先的科研水平和技术团队,市场开拓进展迅速,可以与招商局现有和未来大健康领域业务布局紧密结合,协同发展。”

厚积薄发,团队屡受政府资本青睐

视见科技本次融资距上一轮深创投投资过去仅仅不足3个月,且连续两轮吸引投资风格相对稳健的政府背景资本,给本轮投资增添了不少含金量。“一方面,说明视见科技成立一年多以来,公司的团队、产品和市场进度,得到了资本市场的充分认可,”视见科技创始人陈浩博士介绍道,“另一方面,人工智能在医疗领域的真正大规模落地应用,还需要一个较长的时间。从技术、产品、市场以及政策层面,都开始进入攻坚阶段,需要摒弃浮躁的心态。有了资本的助力,我们就更能沉下心来专注于把技术研发和产品开发做好,同时探索更多的临床应用场景。”

影像AI快速发展,临床应用进入新阶段

“AI应用于医疗的发展时间虽短,但其发展速度却是惊人的,尤其在数字化、信息化基础条件较好的放射影像领域。”视见科技COO肖翔介绍道。17年初时,大部分影像科医生对于医疗AI还知之不多,而到了年末,大部分三甲医院都已普遍对于AI的技术和应用有了较深的认知。尤其在进入18年后,国内第一梯队的AI公司都相继推出了较为成熟的产品,并且在各大医院都进行了不同程度的合作和临床试用。有一些知名三甲医院,试用的AI产品甚至超过10家。一方面,说明医疗行业对AI的接受程度越来越高,另一方面,也把各家企业的产品放在了直接竞争的赛场上。以目前影像科最为普遍的AI应用肺小结节检测为例,除了在结节检出的敏感性和假阳性等指标上进行较量外,医生还关注更多实用功能-包括结节良恶性判断、随访等功能的开发,以及跟医院临床流程的对接。“视见科技的Lung-sight肺部影像辅助诊断产品,能无缝对接医院系统,自动获取数据并返回检测结果,视见科技的格式化报告也能一键导入到医院报告系统里,真正提升医生的工作效率。”肖翔说,“除了功能的进一步完善外,覆盖更多检查手段、更多部位和病种模块,也是下一步影像AI产品应用落地的关键点。而视见科技团队多年的技术积累为下一步更多的产品开发提供了坚实保障。目前视见科技有包含骨科、乳腺、前列腺、肝脏等多部位放射类的产品矩阵。”

病理AI蓄势待发,宫颈癌筛查或成突破口

相对于快速发展的影像AI领域,病理领域发展相对缓慢,无论是参与的公司数量还是产品成熟度,都相差甚远。而视见科技在病理领域,又一次站到了行业前端。视见科技研发的“Cervical-sight”宫颈癌液基细胞筛查系统,能自动检出全片病变细胞,提供14个分类的诊断结果,并自动出具TBS结构化报告,充分满足宫颈癌筛查市场的需求。

在今年五月份举办的第四届中国医疗保健国际交流促进会病理学分会年会暨数字病理和人工智能大会上,主办方特别设计人机大赛环节,将宫颈癌细胞学智能筛查作为大赛项目。视见科技的“Cervical-sight”系统在大会上首次亮相。作为三家参赛企业之一,视见科技的诊断结果得到了与会专家的高度认可。特别是现场邀请一位基层医生使用视见科技系统辅助进行诊断,在初次熟悉系统后,仅用50分钟完成了40张宫颈细胞片的诊断,其结果达到了专家水平。

“人机大赛不是目的,人机协作才有未来。”陈浩介绍,“中国病理注册医生不到1万人,医生缺口高达10万人以上,因此病理领域对于AI的需求更为迫切。视见科技是少数在影像和病理领域均有深厚技术积累和产品布局的AI企业之一,影像与病理组合发展对临床有更多的实用价值,随着病理数字化的快速发展,其应用价值也将进一步体现。”

专业团队,技术立足打造AI赋能医疗的领导者

视见科技成立于17年2月,现在已经在香港、深圳、北京和成都分别组建了研发和业务拓展团队。视见科技核心技术团队源自于香港中文大学教授与博士团队。团队潜心医学影像研究领域超过20年,在放射、病理、放疗、内窥镜、超声等多个领域积累深厚,曾在十六项国际医学影像AI识别挑战赛中战胜来自顶尖企业和研究机构的强劲对手获得冠军,并在CVPR、ICCV、AAAI、MICCAI、MIA、JAMA等顶级刊物和会议上发表论文五十多篇,团队成员三次获得最佳论文奖,谷歌总引用量过万。目前团队80%的成员均是研发人员,并且已经与香港中文大学深圳研究院等建立了联合实验室,与全国超过一百家医院建立合作,推动产学研医的深度化合作。

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