Израильская компания, специализирующаяся на технологиях искусственного интеллекта, DiA Imaging Analysis, которая использует глубокое обучение и машинное обучение для автоматизации анализа ультразвуковых сканирований, закрыла раунд финансирования серии B.
Сторонниками раунда роста, который наступает через три года после последнего привлечения DiA, являются новые инвесторы Alchimia Ventures, Downing Ventures, ICON Fund, Philips и XTX Ventures – с участием существующих инвесторов, включая CE Ventures, Connecticut Innovations, Defta Partners, Mindset Ventures, и д-р Шмуэль Кабилли. В общей сложности на сегодняшний день потрачено 25 миллионов долларов.
Последнее финансирование будет направлено на расширение ассортимента продукции и установление новых и расширенных партнерских отношений с поставщиками ультразвуковых систем, ИТ-компаниями PACS / Healthcare, торговыми посредниками и дистрибьюторами, продолжая наращивать свое присутствие на трех региональных рынках.
Компания Healthtech продает вспомогательное программное обеспечение на базе искусственного интеллекта клиницистам и специалистам в области здравоохранения, чтобы помочь им регистрировать и анализировать ультразвуковые изображения – процесс, который, когда выполняется вручную, требует человеческого опыта для визуальной интерпретации данных сканирования. Поэтому DiA рекламирует свою технологию искусственного интеллекта как «устранение субъективности из процессов ручной и визуальной оценки, выполняемых сегодня».
Он обучил ИИ оценивать ультразвуковые изображения, чтобы автоматически уточнять ключевые детали или выявлять аномалии – предлагая ряд продуктов, ориентированных на различные клинические требования, связанные с ультразвуковым анализом, в том числе несколько продуктов, ориентированных на сердце (где его программное обеспечение может, например, , может использоваться для измерения и анализа таких аспектов, как фракция выброса; размер и функция правого желудочка; а также помощь в обнаружении ишемической болезни сердца, среди прочего).
У него также есть продукт, который использует данные ультразвука для автоматизации измерения объема мочевого пузыря.
DiA утверждает, что ее программное обеспечение искусственного интеллекта имитирует способ, которым человеческий глаз обнаруживает границы и определяет движение, называя это прогрессом по сравнению с «субъективным» человеческим анализом, который также обеспечивает повышение скорости и эффективности.
«Наши программные инструменты являются вспомогательным инструментом для врачей, которым необходимо как получить правильное изображение, так и интерпретировать ультразвуковые данные», – говорит генеральный директор и соучредитель Хила Голдман-Аслан.
Анализ на основе искусственного интеллекта DiA в настоящее время используется примерно на 20 рынках, в том числе в Северной Америке и Европе (в Китае также говорится, что партнер получил разрешение на использование его программного обеспечения как части своего собственного устройства), при этом компания приступила к развертыванию. стратегия вывода на рынок, которая включает работу с торговыми партнерами (такими как GE, Philips и Konica Minolta), которые предлагают программное обеспечение в качестве дополнения к своим ультразвуковым системам или системам PACS.
Согласно Goldman-Aslan, на данном этапе доступ к его программному обеспечению имеют около 3000+ конечных пользователей.
«Наша технология не зависит от производителя и кроссплатформенна, поэтому работает на любом ультразвуковом устройстве или медицинских ИТ-системах. Вот почему вы можете видеть, что у нас более 10 партнерских отношений как с производителями устройств, так и с компаниями, занимающимися ИТ / PACS в области здравоохранения. Я знаю, что нет другого стартапа в этой области, который имеет такие возможности, коммерческую привлекательность или множество решений на основе искусственного интеллекта FDA / CE », – говорит она, добавляя:« На сегодняшний день у нас есть 7 одобренных FDA / CE решений для области сердца и брюшной полости. и многие другие уже в пути ».
Производительность ИИ, конечно, зависит от набора данных, на котором он был обучен. А в сфере здравоохранения эффективность является особенно важным фактором, учитывая, что любое смещение в данных обучения может привести к ошибочной модели, которая неправильно диагностирует или занижает / переоценивает риски заболеваний в группах пациентов, которые не были хорошо представлены в данных обучения.
На вопрос о том, как его ИИ были обучены определять ключевые детали на ультразвуковых изображениях, Голдман-Аслан сказал TechCrunch: «У нас есть доступ к сотням тысяч ультразвуковых изображений через многие медицинские учреждения, поэтому мы можем быстро перемещаться из одной автоматической области в другую. Другая.”
«Мы собираем различные данные о населении с различной патологией, а также данные с различных устройств», – добавила она.
«Есть фраза« Мусор в мусоре вне ». Главное – не приносить мусор », – также сказала она нам. «Наши наборы данных помечены и классифицированы несколькими врачами и техниками, каждый из которых является экспертом с многолетним опытом.
«У нас также есть сильная система отклонения, которая отклоняет изображения, которые были сделаны неправильно. Вот как мы преодолеваем субъективность того, как были получены данные ».
Стоит отметить, что разрешения FDA, полученные DiA, соответствуют 510 (k) требованиям класса II – и Goldman-Aslan подтвердил нам, что он не (и не намерен) подавать заявку на предварительное одобрение (PMA) для своих продуктов от FDA. .
Маршрут 510 (k) широко используется для получения разрешения на поставку многих типов медицинских устройств на рынок США. Однако его критиковали как режим легкого прикосновения – и, конечно, он не влечет за собой такого же уровня проверки, как более строгий процесс PMA.
Более широкая идея заключается в том, что регулирование быстро развивающихся технологий искусственного интеллекта имеет тенденцию отставать от разработок в том, как они применяются, в том числе по мере того, как они все больше проникают в сферу здравоохранения, где, безусловно, есть огромные перспективы, но также и серьезные риски, если они не будут соответствовать требованиям. глянцевый маркетинг – это означает, что между обещаниями, данными производителями устройств, и тем, насколько регулятивный надзор фактически получают их инструменты, все еще существует разрыв.
В Европейском союзе, например, схема CE, которая устанавливает некоторые стандарты здоровья, безопасности и окружающей среды для устройств, может просто требовать от производителя декларировать соответствие самостоятельно, без какой-либо независимой проверки, что они действительно соответствуют стандартам, которые они заявляют, хотя для некоторых медицинских устройств может потребоваться степень независимой оценки соответствия в соответствии со схемой CE. Но это не считается строгим режимом регулирования безопасности новых технологий, таких как искусственный интеллект.
Следовательно, ЕС в настоящее время работает над введением дополнительного уровня оценки соответствия специально для приложений ИИ, считающихся «высокорисковыми» – в соответствии с новым Законом об искусственном интеллекте.
Сценарии использования в здравоохранении, такие как ультразвуковой анализ DiA на основе искусственного интеллекта, почти наверняка подпадут под эту классификацию, поэтому столкнутся с некоторыми дополнительными нормативными требованиями в соответствии с AIA. Однако на данный момент внесенное предложение обсуждается законодателями ЕС, и специальный режим регулирования для рискованных приложений ИИ еще не вступил в силу в регионе через несколько лет.