NVIDIA初创加速计划挑战赛揭晓：Subtle Medical胜出，三家医疗企业进入半决赛

动脉网从近日的GTC大会上获悉，英伟达公布了“NVIDIA初创加速计划挑战赛大奖”的三个组别的冠军，他们将共享100万美元的奖金。

分别包括：医疗保健Subtle Medical – 旨在改进医学成像，从而更好地对其进行采集、重建、处理和分析；自主系统Kinema Systems – 构建用于物流和制造业的机器人解决方案；企业级AiFi – 开发适用于各种规模商店的无人自助收银系统。

大赛评审团依旧是全明星阵容，包括高盛的Pawan Tewari、富达投资公司的Steve Wymer; Coatue Management的Jaimin Rangwalla、和NVDIA的业务发展副总裁Jeff Herbst。

NVIDIA初创加速计划挑战赛有2000多人工智能初创企业参与，英伟达将其分为三个组，一共有12个创业项目进入半决赛，医疗组有4个，分别是Subtle Medical 、Cambridge Bio-Augmentation Systems 、Parabricks、Phenomic AI。

经过比拼，Subtle Medical 获得了冠军，Cambridge Bio-Augmentation Systems 获得了亚军。针对这些医疗企业，动脉网逐一进行了扫描。

Subtle Medical创始人Enhao Gong认为， MRI和PET等医学成像检测时间过长，且价格昂贵。每个测试需要大约45分钟，这在几年内并没有真正改变，而且成本接近2000美元。这个高价格的部分原因是测试需要很长时间，所以很难在一天内完成足够的量来降低固定成本。

Subtle Medical已经提出了一种在保持图像质量的同时将MRI增速两到四倍的方法。方法就是使用深度学习神经网络加速传统慢速和昂贵的检查。

该技术还可缩短PET检查的持续时间并降低辐射剂量，从而降低对检查者的伤害。

联合创始人Greg Zaharchuk说：“很多人无法忍受45分钟的检查，尤其是患有幽闭恐怖症或儿童病人。我们的目标是将时间缩短两到四倍，让技师每天可以扫描更多的患者并减少放射剂量。同时保证得到更好的诊断质量和更有效的诊断。

Zaharchuk说：“我们认为Subtle Medical将成为放射科的一个颠覆性力量。

“Subtle Medical并没有试图取代放射科医师，而且这套系统预计只占整个医学影像医疗流程成本的10%。”Enhao Gong强调。

Subtle Medical成立于2017年8月，公司不到15人。目前公司已经获得了110万美元的融资，投资方来自真格基金、百度风险投资公司、Data Collective、清源资本、Wisemont Capital等。

上图：剑桥生物增强系统公司首席执行官Emil Hewage

图片来源：Dean Takahashi

剑桥生物增强系统公司（Cambridge Bio-Augmentation Systems）创始人兼首席执行官Emil Hewage正在为下一代以人工智能为动力的医疗保健创造神经接口。该公司最初致力于通过一个名为“神经工程”的项目帮助那些失去四肢的人。

它是通过为神经系统创建开放标准的硬件和软件接口来实现的。类似于把它作为身体的USB端口。

“当我们考虑边缘计算时，我们会考虑如何将人工智能通过神经系统连接到身体，以及如何改变人们的生活，”Hewage说。“这非常困难，但值得解决。”

Hewage认为神经系统是“我们身体的互联网”。他说，“如果你的身体失去了对神经系统的控制，它就失去了控制器官或四肢的能力。”。“在神经系统衰竭之前，如心力衰竭，或是血糖的涌入，神经通路发生了什么？”

该公司正在开发一种软件，它可以每秒监测成千上万次的人体信号。该软件试图理解“生物代码”。

研究表明身体以不同的数据速率发送电脉冲。脊椎就像数据高速公路一样，以每秒1000兆比特的速度运行。器官以每秒4兆比特运行，肢体以不到1兆比特每秒运行。单一植入物每周可产生大约5TB的数据用于分析神经信号。

Hewage表示，公司与外科医生合作，专注服务于截肢患者，确保外科植入物（如人造手臂）在连接后正常工作。公司创建了一个识别神经信号并试图理解它们的神经网络，将它们转化为可解释的神经代码。医生可以利用这些信息来了解假肢与身体的相互作用。

大约七年前，Hewage开始从事这个领域的研究。Cambridge Bio-Augmentation Systems于2015年5月在英国成立，目前员工人数不足15人。公司目前没有透露其资金来源。

Parabricks首席执行官Mehrzad Samadi希望加速基因组学处理。基因组学信息可以帮助医生了解患者的家族病史，这可以让医生更好地了解某人患上某种疾病的可能性。

早在2003年，当第一个人类基因组测序时，用时了15年，耗资27亿美元。而现在只需一天时间和1000美元。但需求正在上升，Samadi预测，到2026年，公司将需要为10亿人进行基因测序。使用目前的方法，大约需要200亿美元。

“基因组学正在快速发展，”Samadi说。“我们已经掌握了更快更便宜的方法，但现在瓶颈已经转移到另一个领域。”

每位患者生成超过300千兆字节的数据，使用中央处理单元（CPU）处理这些数据需要很长时间。Samadi表示，Parabricks可以加快流程速度，并将计算成本降低50％，从而显着减少所需的服务器数量以及错误数量。

该公司销售模式有两种，一种是建立在英伟达赢家上的离线服务器，使用期限是一年。另一种是在云端提供实时服务。

“Parabricks是在几分钟内提供的结果，打破现有的基因组学分析市场需要等待几天的情况。”Samadi说。

Parabricks于2015年在密歇根成立。目前员工不足15人，已从美国国家科学基金会、密歇根州投资局和Monroe-Brown筹集了40万美元。

Phenomic AI利用人工智能来解决癌症。聚焦在研究化疗耐药性的问题。

为了解决化疗耐药性的问题，医生们采取了对化疗没有抵抗力的细胞群，实施化疗，然后增加耐药细胞的数量。然后他们寻找选择性靶向耐药人群的药物，问题在于不能保证耐药人群存在看起来像是在化疗后存活的细胞。

Phenomic预测哪些细胞能够在化疗中存活，并识别选择针对这些耐药细胞的化合物。然后开发这些化合物并将它们推向市场。在预测过程中，Phenomic需要使用细胞成像技术，其中核心技术会用到AI。

“我们收集数据来看细胞是否能够在化疗中存活存活。”Cooper说。

Phenomic公司正在研究一种耐化疗的细胞群。Phenomic AI于2017年6月在加拿大成立。它有五名员工，并从未披露的投资者那里募集了50万美元。

去年的14家获奖和提名的公司，已经从红杉资本、Data Collective、Khosla Ventures、Lux Capital等公司获得了总计1.8亿美元的融资。

文章信息来源

https://venturebeat.com/2018/03/11/nvidia-inceptions-ai-health-care-startups-cover-neural-interfaces-to-better-mri/

英伟达官网、英伟达官方微信公众号、Subtle Medical官网