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[導(dǎo)讀]   芯片巨頭英偉達(dá)正努力尋找擁有“最好社會(huì)影響力”的人工智能(AI)初創(chuàng)公司。這是英偉達(dá)推出的Nvidia IncepTIon項(xiàng)目的一部分,該項(xiàng)目正在篩選600多家公司,

  芯片巨頭英偉達(dá)正努力尋找擁有“最好社會(huì)影響力”的人工智能(AI)初創(chuàng)公司。這是英偉達(dá)推出的Nvidia IncepTIon項(xiàng)目的一部分,該項(xiàng)目正在篩選600多家公司,從中找出三大類最好的AI初創(chuàng)公司。

  英偉達(dá)21日公布了最熱門的4大AI初創(chuàng)公司,23日早上推出最具顛覆性的五家AI創(chuàng)業(yè)公司,現(xiàn)在,我們推出被稱為擁有“潛在社會(huì)影響力”的五大AI創(chuàng)業(yè)公司,而它們都在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛(Jen-Hsun Huang)上周主持了一場(chǎng)類似創(chuàng)智贏家(Shark Tank)的活動(dòng),以縮小候選者的范圍。

  黃仁勛和一個(gè)評(píng)委小組共評(píng)選出3個(gè)類別的14家AI創(chuàng)業(yè)公司。這些初創(chuàng)公司是從Nvidia IncepTIon項(xiàng)目中2000多家AI公司篩選出來的,被選中的獲勝者將可參加5月10日的Nvidia GPU技術(shù)大會(huì),并領(lǐng)取150萬美元現(xiàn)金。

  評(píng)委包括Fidelity Investments投資經(jīng)理加文·貝克(Gavin Baker)、投行高盛的半導(dǎo)體投資銀行全球主管塔米·凱利(Tammy Kiely)、軟銀集團(tuán)的投資者Shu Nyatta,Coatue Management高級(jí)董事總經(jīng)理托馬斯·拉芬特(Thomas Laffont)以及Microsoft Accelerator全球首席技術(shù)官普拉什特·沙爾馬(Prashant Sharma)。

  英偉達(dá)業(yè)務(wù)拓展副總裁杰夫·赫布斯特(Jeff Herbst)在接受采訪時(shí)表示,該公司決定創(chuàng)建一個(gè)有意義的獎(jiǎng)項(xiàng)以表彰AI初創(chuàng)公司做出的令人驚嘆的工作。他表示,在“潛在社會(huì)影響公司”的類別中,英偉達(dá)在其數(shù)據(jù)庫中對(duì)2000家AI初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行了審查。我聽著這些公司向評(píng)委們講述他們的故事,這個(gè)故事將聚焦于最熱門的四家新興初創(chuàng)企業(yè)。每個(gè)類別中都有一個(gè)贏家,可以贏得37.5萬美元獎(jiǎng)金,每個(gè)類別的亞軍將贏得12.5萬美元。

  1.Genetesis

  美國每年有1000萬人次因胸痛前往急診室就診,這個(gè)問題每年開支高達(dá)66億美元,而急診室很難區(qū)分出與心臟有關(guān)的疼痛類別,其中75%的疼痛都與心臟無關(guān)。Genetesis首席執(zhí)行官Peeyush Shrivastava說,Genetesis利用深度學(xué)習(xí)、傳感器和物理學(xué)來正確診斷胸痛。

  通常情況下,醫(yī)生必須使用心電圖(EKG)機(jī)器來幫忙。但結(jié)果并不是決定性的,所以你必須還要經(jīng)歷六小時(shí)的測(cè)試,這被稱為肌鈣蛋白測(cè)試。這些結(jié)果也不是決定性的,所以你可能需要做更多的測(cè)試。整個(gè)過程耗時(shí)數(shù)小時(shí),醫(yī)生們往往會(huì)要求對(duì)病進(jìn)行更長時(shí)間的觀察。在此期間,大約5%的病人因未被診斷出心臟疾病而回家,其中2%的人死于家中。

  Shrivastava說,與此同時(shí),在不適當(dāng)?shù)膲毫y(cè)試中,浪費(fèi)的開支約有4.94億美元。它已經(jīng)基于生物磁成像系統(tǒng)建立測(cè)試,該系統(tǒng)可以監(jiān)測(cè)從胸部自然散發(fā)出來的弱磁場(chǎng)。它會(huì)生成一張心臟的3D地圖,告訴醫(yī)生你是否患有心臟病。護(hù)士或技術(shù)人員可以用非侵入式的方式對(duì)病人進(jìn)行90秒的評(píng)估。在床邊,醫(yī)生可以確定病人是否需要支架。

  Shrivastava說:“我們正接受急救室胸部疼痛治療的全球挑戰(zhàn)。”該系統(tǒng)使用GPU加速AI來診斷。生物磁成像技術(shù)可以應(yīng)用于其他對(duì)大腦、肝臟和胎兒狀況的測(cè)試,該系統(tǒng)可以為每名患者提供1毫米分辨率的3D地圖。Genetesis與梅奧診所建立了數(shù)據(jù)合作關(guān)系。Genetesis于2013年9月在辛辛那提成立,該公司有大約15名員工,從馬克·庫班(Mark Cuban)、CincyTech、Wilson Sonsini、Danmar Capital和43North籌集了190萬美元資金。

  2.Lunit

  Lunit正在開發(fā)用于醫(yī)學(xué)診斷的深度學(xué)習(xí)軟件,用于診斷諸如呼吸癌等難以發(fā)現(xiàn)的疾病。這家總部位于首爾的公司正利用3D成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來進(jìn)行乳房x光掃描,而在“乳腺密度大的乳房”中,乳房x光掃描并不容易檢測(cè)出癌癥。

  在美國,每年有100億美元被用于乳腺癌的檢測(cè)。Lunit的首席執(zhí)行官安東尼·帕克(Anthony Paek):“我們認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)可以拯救無數(shù)病人的生命。” 帕克表示,大約20%的肺癌和乳腺癌在篩查測(cè)試中未能診斷出來。使用Lunit的技術(shù),全科醫(yī)生們看到了他們的正確診斷從80%提高到83%,放射學(xué)家認(rèn)為他們的診斷結(jié)果正確率從84%提高到86%。在測(cè)試中,Lunit擊敗了來自IBM和微軟等其他公司的團(tuán)隊(duì)。

  篩查中發(fā)現(xiàn)乳腺腫瘤的準(zhǔn)確率約為78%,但使用Lunit的AI軟件,這個(gè)比例高達(dá)83%。帕克說,隨著時(shí)間推移,隨著技術(shù)進(jìn)步,準(zhǔn)確性可能還會(huì)上升。他指出:“到時(shí)候,病人可以在正確的時(shí)間得到正確的治療。”

  Lunit準(zhǔn)備數(shù)據(jù),訓(xùn)練其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后提供反饋,通過驗(yàn)證來改善檢測(cè)。帕克說,這項(xiàng)業(yè)務(wù)可以擴(kuò)大到其他醫(yī)療領(lǐng)域,也可以用來檢測(cè)其他類型的癌癥。Lunit的聯(lián)合創(chuàng)始人來自韓國大學(xué)KAIST,并與韓國的主要醫(yī)療領(lǐng)先機(jī)構(gòu)合作。Lunit于2013年8月成立,該公司有30名員工。它已經(jīng)從FormaTIon 8、軟銀風(fēng)險(xiǎn)投資、Mirae-Asset風(fēng)險(xiǎn)投資公司、Intervest以及Kakao旗下K-Cube Ventures籌資520萬美元。

  3.Insilico Medicine

  藥物發(fā)現(xiàn)是醫(yī)療領(lǐng)域最重要的任務(wù)之一。每種藥物的研發(fā)成本平均達(dá)26億美元,全球研發(fā)這些藥物的費(fèi)用約為1500億美元。Insilico Medicine首席執(zhí)行官亞力克斯·扎沃隆科夫(Alex Zhavoronkov)表示,這就是為什么在2014年只有46種新藥被推出,而新藥的失敗率高達(dá)92%的原因。世界上大約有6萬種疾病。

  Insilico Medicine正在為藥物發(fā)現(xiàn)、生物標(biāo)記發(fā)展和衰老研究等研發(fā)AI技術(shù),它致力于提高每個(gè)人的生活質(zhì)量,主要基于被稱為“質(zhì)量調(diào)整壽命年”(QALY)的措施。扎沃隆科夫說,他想要為每個(gè)人增加“質(zhì)量調(diào)整壽命年”?,F(xiàn)在,用質(zhì)量調(diào)整壽命年來提升你的生活成本約需要6萬美元。

  Insilico Medicine通過驗(yàn)證新藥的線索來實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。它向藥品公司發(fā)放許可證,如果得到證實(shí),公司就會(huì)收到付款。扎沃隆科夫說:“我們發(fā)現(xiàn)了藥物成功的高大機(jī)會(huì),這會(huì)加速制藥公司的藥物開發(fā)。這是我的孩子,我沒有固定資產(chǎn)。我們不會(huì)放棄,直到我們戰(zhàn)勝了最大的挑戰(zhàn):與年齡有關(guān)的疾病。”

  Insilico Medicine的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在英偉達(dá)GPU上運(yùn)行。它可以做許多事情,比如使用生物標(biāo)記找到一個(gè)人的年齡。該公司的一種藥物正在經(jīng)歷這一發(fā)現(xiàn)過程。該公司有幾千個(gè)“線索”,或用于治療疾病的分子模型。它通過在模型生物中驗(yàn)證這些線索來完善這個(gè)過程。

  扎沃隆科夫說:“一旦你得到了這些數(shù)據(jù),你就會(huì)開始產(chǎn)生大量資金。”這類工作的授權(quán)可能會(huì)有所不同,從200萬美元到3800萬美元不等,那取決于技術(shù)進(jìn)步的水平。扎沃隆科夫說:“藥物價(jià)格昂貴的重要原因是92%的失敗率。”

  Insilico Medicine于2014年1月在巴爾的摩成立,該公司擁有30名員工,并從MannBioinvest和Deep Knowledge Ventures獲得了500萬美元投資。

  4.SigTuple

  有那么多致命的疾病,你需要進(jìn)行大量的醫(yī)學(xué)測(cè)試。印度初創(chuàng)公SigTuple想要用AI來極大地提高各種篩選過程的速度、準(zhǔn)確性和一致性。它想讓醫(yī)生為更多的病人服務(wù),并減少錯(cuò)誤。它還想讓病人對(duì)醫(yī)療系統(tǒng)有更大的信心。

  SigTuple首席執(zhí)行官羅希特·庫馬爾·潘迪(Rohit Kumar Pandey)說:“我們希望通過提供AI智能篩選來改變醫(yī)療行業(yè),這里沒有足夠的醫(yī)生。我們需要更多的篩查,而我們的測(cè)試是低效的。”

  潘迪說,我們的公司關(guān)注疾病、醫(yī)療專家以及設(shè)備。他指出,世界上每1000人才有一名醫(yī)生。該公司使用AI分析視覺醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),并通過對(duì)血液、尿液和精液測(cè)試的遠(yuǎn)程診斷來促進(jìn)規(guī)模化發(fā)展。這使得醫(yī)生可以遠(yuǎn)程評(píng)估病人。

  SigTuple發(fā)明了一種名為Shonit的設(shè)備,可以捕捉血液檢測(cè)結(jié)果并將其數(shù)字化。潘迪說,現(xiàn)在印度的血液檢測(cè)成本約為4到10美元,他的公司每次檢測(cè)將收取40美分至80美分的費(fèi)用,這大大降低了成本。他還說:“我們正在研究篩查業(yè)務(wù)的最基本層面,我們希望為大眾帶來更大價(jià)值。”

  潘迪指出,血液檢測(cè)的解決方案目前正在進(jìn)行測(cè)試。該公司將測(cè)試數(shù)據(jù)數(shù)字化,并將其移動(dòng)到云端,在那里,AI可以分析數(shù)據(jù),并將結(jié)果傳回給醫(yī)生。它結(jié)合了從云端到遠(yuǎn)程醫(yī)療的一切。SigTuple成立于2015年7月,擁有約30名員工。該公司已從Accel Partners、IDG、Endiya Partners、Pi Ventures、VH Capital以及Axilor Ventures融資640萬美元。

  潘迪說,該公司僅燒掉了大約30萬美元,但它正在產(chǎn)生收入。該公司預(yù)計(jì)明年將在印度創(chuàng)造100萬美元的收入。隨著時(shí)間推移,該公司將擴(kuò)展到印度以外的地區(qū)。

  5.Bay Labs

  約翰·麥瑟(Johan Mathe)的醫(yī)生有一種預(yù)感,他可能患有一種心臟病,被稱為“雜音”。但醫(yī)生只有一個(gè)聽診器。這一過程花了5年的時(shí)間觀察和測(cè)試,以證實(shí)麥瑟確實(shí)有心臟雜音。這讓麥瑟想知道為什么要花這么長時(shí)間,他問道:“有辦法解決這個(gè)問題嗎?”這就促使他創(chuàng)建了Bay Labs。

  他說:“有沒有一種方法,可以讓超聲波直接進(jìn)入你的全科醫(yī)生那里?”其中一個(gè)原因是,很難解釋心臟的超聲波圖像。如果能更容易地分辨出這些圖像,那將會(huì)有所幫助。Bay Labs正試圖通過深度學(xué)習(xí)來解決這個(gè)問題。

  它在英偉達(dá)GPU上運(yùn)行自己的AI軟件,實(shí)時(shí)訓(xùn)練它,以便更好地識(shí)別超聲波圖像。它還可以幫助技術(shù)人員引導(dǎo)超聲波探測(cè)器到準(zhǔn)確的位置,從而獲得更好的病人數(shù)據(jù)。它的解決方案要快20倍,而且能以1/8的成本為8倍病人測(cè)試。它將每次掃描的費(fèi)用從400美元降至50美元,而且每年可以掃描5倍以上的病人。

  麥瑟表示:“超聲波是非侵入性的,我們想讓它和聽診器一樣有用。”海灣實(shí)驗(yàn)室成立于2014年7月。該公司擁有約15名員工,并從Khosla Ventures和Data CollecTIve Venture Capital那里籌集了到數(shù)額不明的資金。

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