深透医疗AI影像产品获FDA认证，SubtlePET将正式登陆美国市场
以PET、MRI为代表的医学图像技术给了医生更多重要的信息，让现代医疗变得更加精准。然而这些设备价格昂贵，测试耗时长，仅仅能够真正帮助一部分的病人。随着AI技术走向应用端，这一领域正迎来革命性变化。
动脉网得知，由华人创立的硅谷公司Subtle Medical（深透医疗）的第一款产品SubtlePET刚刚获得FDA认证。深透也就此成为了第一个获此认证、产品真正走向美国市场的中国背景AI医学影像企业。
人工智能革新PET
“通过SubtlePET及研发中的未来产品，我们希望能带来低成本、短时长、高质量的AI影像，致力于帮助更广大的病人群体。”深透医疗创始人、斯坦福电子工程学博士宫恩浩对动脉网记者表示。
顾名思义，SubtlePET是一个针对PET（正电子发射断层扫描）的AI影像处理平台，让医院和第三方影像中心可以更加迅速地完成PET（包括PET-CT及PET-MR）测试，在一天内服务更多的患者。
PET是癌症治疗、神经病学和心脏病学中的一个常用影像测试，可以通过扫描放射核素来看到患者分子层面的功能状况。在美国，平均一次PET测试的价格约3000美元甚至更高，一般耗时30-60分钟。
深透技术示意图
SubtlePET在Hoag医院进行了早期测试，医院负责人、美国放射学会荣誉会员、医学博士Michael Brant-Zawadzki表示：”SubtlePET对PET测试的加速高达四倍，仍能提供同等质量的医学图像。这大大提高了PET扫描测试的效率，也给患者更好的就医体验，与此同时还不会给医疗流程增加任何额外环节或负担。使用SubtlePET很快就给我们医院来带了经济价值与竞争力的提升。我很期待看到深透团队带来的更多开创性技术。”
深透的技术主要基于深度学习算法，可以无缝接入任何设备制造商生产的扫描机器及PACS医学影像存档及通信系统，在扫描过程中可以加强图像质量，并且不会打断或者影响医学图像获取的流程。
这也意味着，SubtlePET这项产品能给短时间扫描出的图像带来很大的质量提升，对于无法平静完成测试的儿童或经常需要做PET测试患者来说，这个特性非常重要。
亮相RSNA，AI平台提升成像速度，减少影剂使用
不同于其它公司对医疗图像进行智能分析，斯坦福大学团队创立的Subtle Medical（深透医疗）将重点放在了提升医疗设备的成像速度，减少放射剂量上。
MRI、PET等成像技术既贵且耗时，而其中90%的成本和大量耗时其实都是在机器成像过程中，深透医疗的技术正是从机器成像过程切入，通过AI技术提升图像质量，让医疗机构可以在更少的时间内给更多的患者做检查、并减少放射剂量。
深透医疗在RSNA上展示了其AI影像处理平台，影像数据从设备端出来以后直接进入深透医疗系统，处理之后，进入PACS影像工作站供医师使用。据了解，深透医疗目前可以做到用AI技术加速MRI和PET成像过程4-10倍，并保证诊断级别的精确度。
除了使用AI增强成像速度与质量，深透医疗的创始人宫恩浩及其团队成员还发表了关于减少MRI造影剂使用量的研究、获得RSNA科研成果奖并成为10个RSNA官方宣传研究项目之一。
在使用MRI设备进行成像的过程中，患者需要注射造影剂（比如钆），从而帮助提高成像质量。钆是在进行MRI检测中会使用到的一种重金属，一般而言在成像完成后会被排出人体外。
但最近的研究发现，使用某些种类的钆进行成像检查后，人体内仍会有微量残留。这种残留会带来的影响现在还不清楚，但在最大限度提升MRI成像质量的同时，减少患者的潜在风险十分有必要。
宫恩浩的这项研究则可以用AI减少在MRI扫描中所用到的钆的剂量。他们在成像过程中使用了一种新的深度学习算法，结果显示，即使使用较低剂量的钆，也可以得到与全剂量没有明显差异的MRI成像结果。
较低量的影剂使用还有很多尚未被认识到的临床应用，现在通过AI的方式无疑可以获得更多信息。
资深海外团队
深透医疗创立于2017年，创始人宫恩浩为斯坦福电子工程学博士、专攻人工智能影像研究，也是一位成功的连续创业者；联合创始人Greg Zaharchuk为斯坦福教授及知名放射科医生，拥有多项专利。创始团队还包括斯坦福大学电子工程系博士、前GE Healthcare 磁共振影像科学家张涛博士及来自加州理工和华盛顿大学、具有多年生物医学成像技术研究经验的朱立人博士。
创立一年内，深透医疗完成了种子轮及Pre-A轮融资，投资方包括美国老牌基金Bessemer Venture Partner、美国大数据基金Data Collective、真格基金、硅谷知名投资人 Jim Breyer、BV (Baidu Ventures，百度风投)和硅谷新秀基金Fusion Fund等。
SubtlePET是深透医疗正在攻关的各个AI新技术中，第一个获得FDA认证、即将临床使用的产品。与此同时，SubtlePET也获得了欧洲CE（CONFORMITE EUROPEENNE）认证。“CE”标志是一种安全认证标志，被视为制造商打开并进入欧洲市场的必经之路。
“作为第一个获FDA认证的用于医学影像增强处理应用的AI解决方案，这次成就印证了我们团队的实力、我们合作方的大力投入以及我们专注于图像处理及工作流程的特点。这些特性让我们和其他主要做计算机协助诊断或后期处理的AI公司有很显著的差别。”宫恩浩说道。“这次FDA认证及CE标志对于深透是一个重要的里程碑，但也只是第一步。我们会不断提高技术和产品，成为医院临床影像的go to solution（第一选择）。”
布局全球
据悉，SubtlePET已在美国及海外的数个大学医院及医学图像中心开展临床应用。宫恩浩透露，近期SubtlePET的市场会以美国医院和影像中心为主。
深透医疗的PET及MRI产品已经与十数家包括Stanford、UCSF、MD Anderson在内的顶尖医院建立了合作、进行临床测试，未来将通过更多的数据进一步优化AI算法。与此同时，深透医疗也通过与RadNet等第三方影像中心联盟合作，提高影像质量与临床检查效能。
斯坦福大学医院
针对中国、欧洲、南美洲等地方的医院、以及医学影像企业，深透医疗也在陆续开展合作，比如在中国与东软医疗等企业合作将其AI技术与影像设备相结合。此外，深透医疗团队也和301、天坛等国内顶级医院开展临床科研合作。
除SubtlePET以外，深透医疗也在研发其他即将提交FDA申请的产品，包括针对MRI（核磁共振）检查的SubtleMRI及SubtleGAD，进一步加速医学影像处理、降低所需显影剂用量。
公司介绍
深透医疗是一家位于硅谷的AI医学影像公司，从”AI+医学成像“出发，结合深度学习和图像重建技术，提高医学影像及其流程的质量、效率与安全性。
创立以来，深透医疗已获两轮融资。种子轮来自美国大数据基金Data Collective、真格基金、BV (Baidu Ventures，百度风投)、清源创投、Wisemont Capital等。
今年3月，深透医疗获得了NVIDIA Inception“全球医疗AI创业公司”大奖，从全球3000多名创业公司中脱颖而出。深透医疗同样入选Bessemer Venture Partner的“深度医疗中资项目”的第一个AI+医疗项目。在动脉网此前报道过的美国重量级放射学大会RSNA上，深透医疗获RSNA科研成果奖，并成为10个RSNA官方宣传研究项目之一。
5月，深透医疗完成Pre-A轮500万美元融资，由美国老牌基金Bessemer Venture Partner与美国大数据基金Data Collective领投，跟投方包括种子轮投资人以及“全球第一VC”Facebook投资人Jim Breyer和硅谷新秀基金Fusion Fund。
创始团队介绍
创始人及CEO宫恩浩：斯坦福大学电子工程系博士，拥有医学与工程双重背景，是一名来自斯坦福的连续创业者。在斯坦福攻读电子工程学博士时，宫恩浩所在的研究室有几十年产业研究结合的经验，是压缩感知等传统快速采样技术在医学影像领域应用的发祥地。
其研究方向为深度学习与医学影像研究，主要探索深度学习技术在医学图像后处理、图像重建以及辅助诊断等方面的应用。多次获得国际磁共振学会及北美放射学会研究奖项，2018年获Forbes中国30-under-30。
联合创始人Greg Zaharchuk：斯坦福大学医学院教授及知名放射科医生、神经影像专家，在美国从医数十年，获得过美国放射学与生物医学影像研究学会的杰出研究者奖（Distinguished Investigator Award）等多个奖项，拥有多项专利；
张涛博士：斯坦福大学电子工程系博士，曾任GE Healthcare 磁共振影像科学家， MD 安德森肿瘤医院客座教授，在医学影像领域具有十多年的科研经验。他在医学影像顶级期刊发表论文20余篇，会议论文50余篇，拥有十余项已授权于各大医学影像公司（通用电气，西门子，飞利浦等）的专利。他撰写的关于儿科快速磁共振成像的论文在2015年获得了国际核磁共振协会年度杰出青年奖（W.S. Moore Award）。
朱立人博士：毕业于加州理工著名华人科学家、美国工程院院士汪立宏教授实验室，2017年获得圣路易斯华盛顿大学生物医学工程系博士学位，从事生物医学成像技术研究十多年。
他在包括 Science Advances, Nature Biomedical Engineering, Nature Communications 等顶级学术期刊上发表论文10余篇、会议论文10余篇。他共同一作的光声成像技术论文入选 Nature Biomedical Engineering 2017年度十大论文，并在顶级学术会议 SPIE Photons Plus Ultrasound: Imaging and Sensing 上被评为 2017 年度最佳论文。
*文中图片由受访企业提供。
文 | 赵泓维
微信 | qq850860074
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