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获批FDA,总融资超3.2亿美元,Exo用半导体+AI重构手持超声设备

陈茂雨 2025-08-28 08:00

2025年6月,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉的医疗科技公司Exo Imaging(简称Exo)宣布其手持超声平台Exo Iris中的两项肺部人工智能(AI)功能已获美国FDA 510 (k)批准,分别用于检测胸腔积液(肺部与胸壁间积液引发)和肺实变/不张(肺组织塌陷导致)这两种常见肺部疾病。

 

而就在前不久,Exo曾传出融资新闻:由Sands Capital、Bold Capital和Qubit Health Capital领投,三星旗下投资部门三星风险投资公司(Samsung Ventures Investment Corp)可能也参与其中。预计将为这家影像初创企业筹集高达1亿美元资金。但目前官方并未确认。

 

融资与监管获批的双重利好,折射出Exo强劲的发展势头。这背后,究竟释放出哪些行业信号?Exo的技术价值为何能获得资本与监管的双重认可?便携成像行业又将迎来怎样的发展方向?

 

跨领域团队洞察医疗资源不均问题,用半导体思维重构超声设备


Exo由硅谷资深MEMS(微机械集成电路)专家Janusz Bryzek与Sandeep Akkaraju联合创立,其诞生源于对全球医疗资源分配不均问题的深刻洞察——在多数地区,优质超声设备要么价格高昂难以负担,要么操作复杂依赖专业人员,导致患者常错失及时诊断的机会。

 

而Exo的核心使命正是让全球每一位医护人员都能获得价格合理、易于使用的诊断级医学成像设备,通过实时高质量影像支持临床决策,最终改善患者预后。其融合纳米材料、MEMS传感器与先进信号处理等技术,从底层架构革新设备性能,破解便携性难题,并依托半导体制造的规模经济,通过标准化量产降低硬件成本,形成成本优势。

 

这一技术路线的实现,得益于Exo汇聚了医疗科技、半导体工程与人工智能领域资深专家的核心团队:技术团队成员多来自苹果、谷歌、GE 医疗、飞利浦、英特尔、高通等企业,在半导体设计、AI算法与医疗设备开发上经验丰富,为“用半导体思维重构超声设备”提供了坚实支撑。

 

从硬件创新到AI赋能,构建全场景超声应用闭环


目前,Exo的核心产品Exo Iris以半导体工艺为核心,融合SweepAI智能技术与Exo Works工作流工具,形成“硬件+AI+流程”的完整闭环,实现全场景超声应用无缝覆盖。


Exo Iris手持式超声系统:半导体工艺实现的微型化与高性能结合

 

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Exo Iris手持式超声系统示意图  来自:Exo官网

 

Exo Iris作为Exo技术理念的集大成者,以单一探头、全身成像的设计打破了传统超声设备多探头依赖问题。其硬件创新的核心在于pMUT技术——通过半导体微加工工艺,在硅晶圆上集成数千个微型换能器阵列,可发送和接收多频率声波。这种设计带来三大突破:

 

一是微型化与高集成。设备仅口袋大小、数百克重,单手持握即可操作,却能覆盖传统多探头的功能。二是宽带高频性能。突破高分辨率与深层穿透力不可兼得的矛盾,既能捕捉如浅表器官的精细结构,又能实现腹部、心脏的深层组织成像,支持全身多区域扫描,无需更换探头即可完成多场景检查。三是成本与量产优势。依托成熟的半导体制造工艺,Exo可实现大规模批量生产,显著提升生产效率,大幅降低硬件成本,为普及化奠定基础。

 

从临床使用体验来看,Exo Iris彻底简化了操作流程:扫描患者条形码即可快速启动检查,通过简单的触摸交互就能切换检查部位,无需频繁更换探头;同时支持直接连接手机或平板,实现移动端的操控与图像处理,这让急诊、院前急救、社区诊所乃至家庭场景的即时成像成为可能。

 

正如Exo首席执行官Sandeep Akkaraju所言:“它的设计像用智能手机拍摄图像一样简单,适用于所有医护人员,将挽救生命、改善护理并降低成本。”

 

SweepAI深度赋能:从实时成像到精准诊断的“智能引擎”

 

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SweepAI平台示意图  来自:Exo官网

 

Exo对AI的运用并非简单的功能叠加,而是将其作为成像的核心引擎,公司自主研发的SweepAI技术正是这一理念的集中体现,已成为临床决策中不可或缺的智能辅助。它既通过算法突破传统超声的操作与诊断瓶颈,又依托硬件的便携性与高性能实现场景落地。

 

SweepAI的核心优势源于深厚的技术积累。其训练数据涵盖10万余张真实临床图像,覆盖急诊、ICU等多元场景,且经过FDA严格验证,仅2024年,Exo就新增4项FDA批准的AI适应症,总许可达到9项。这种大规模真实数据与权威监管背书的组合,确保即便在“不完美扫描”中,也能精准识别体内解剖结构,为后续功能落地奠定可靠基础。

 

依托AI算法,SweepAI大幅降低超声操作的专业依赖。操作上它能自动识别最佳成像角度,通过追踪医护人员手腕运动优化扫描路径,大幅降低操作依赖性,新手也能快速获取标准化图像。

 

此外,SweepAI内置自动捕获工具,可实时监控扫描过程,患者移动时也无需重启设备,通过AI辅助降低操作者的学习和操作成本,确保得到准确、可靠的诊断结果。

 

从临床实践来看,SweepAI的价值贯穿成像全流程。诊断上其可实时响应,能在射血分数变化前精准识别心肌功能障碍(如化疗引起的心脏毒性),自动捕获心脏和肺部视图并量化心力衰竭、代偿失调及心室肥大等关键指标。更重要的是,所有AI分析均在设备本地完成,无需依赖网络,完美适配偏远地区或紧急场景的需求。

 

SweepAI的迭代速度同样凸显优势。不到一年时间完成三次重大更新,新增多项FDA适应症,叠加自动流量表征、成像清晰度优化等功能,持续扩展从心脏到肺部、从急症到慢病管理的覆盖场景。这种快速进化能力,让Exo Iris在硬件基础上不断拓展智能边界。

 

Exo Works:重构超声工作流的“全链路工具”


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Exo Works示意图  来自:Exo官网

 

Exo Works作为Exo构建的工作流管理工具,与Exo Iris硬件、AI系统深度协同,形成一体化架构,实现患者数据采集、图像归档、检查报告生成与医院PACS系统的无缝对接,让超声检查全流程高效流畅。

 

其功能直击临床痛点:在即时文档与存储环节,摒弃传统耗时的手动操作,几秒内即可完成检查记录,通过DICOM标准轻松将图像与数据一键存储至Exo Works云平台、医院影像归档和通信(PACS)系统或供应商中立存档(VNA),省去反复操作的麻烦。

 

在协作与分享上,支持通过邮件、短信、安全网址等方式匿名分享图像与检查结果,便于快速获取第二诊疗意见或跨团队协作,尤其适合远程会诊场景;在系统兼容与安全上,可轻松对接医院现有IT系统,且符合HITRUST、HIPAA等最高安全标准,在保障数据合规的同时,突破了系统对接的壁垒。

 

正如Exo对该工具的定位——“通过整合检查记录、归档、计费等流程,让医护人员节省时间,回到患者身边”,Exo Works通过简化行政流程,让医护人员从繁琐的操作中解放出来,将更多精力投入到患者诊疗本身,这也使其成为Exo生态中连接硬件、AI与临床场景的关键纽带。

 

全场景渗透:从急诊到家庭的“无边界成像” 

  

Exo Iris的超便携性、高性能与智能化,使其在多场景中具备不可替代性。在急诊与重症领域,它能快速评估创伤、积液、心脏功能,精准引导穿刺操作,为休克、心衰等急症患者争取黄金救治时间。在基层与全科诊所,社区医生可通过它便捷完成腹部、甲状腺、关节等部位的初步筛查,大幅降低对专科医师的依赖,提升基层诊疗效率。

 

对于院前急救与资源匮乏地区,这款“口袋级”设备更是救护车、战场、偏远医疗点的得力工具,有效解决了传统设备短缺的痛点。而在慢性病管理中,它能为心衰、肿瘤患者提供居家监测支持(如化疗引起的心脏毒性评估),结合远程医疗实现持续跟踪与干预。

 

这种全场景渗透的背后,是Exo“硬件+AI+工作流”深度融合的技术优势。从硬件革新到AI赋能,再到全场景适配,Exo已构建起完整闭环。通过“让超声成像简单、可靠、无处不在”的实践,Exo正在推动医疗成像从专科专属走向全民可及,为全球医疗资源普惠写下新的注脚。

 

总融资超3.2亿,支撑技术研发和商业化落地


自2015年创立以来,Exo Imaging的融资持续为技术研发与商业化铺路。截至C轮结束,Exo总融资额已超3.2亿美元(约20.9亿人民币),其融资历程如下:

 

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Exo融资历程一览图

 

资本的注入不仅提供了资金支持,更带来了资源协同。依托监管与资本的双重支撑,Exo采取“先发达市场后新兴市场”的策略推进商业化落地。目前,在欧美等发达市场,Exo Iris已进入急诊、全科、妇产科等科室。2023年美国急诊医学学会年会上,Exo Iris的临床表现获多位专家肯定,验证了其在临床场景的实用性。

 

尽管超声市场前景广阔,Exo仍需跨越多重门槛。在产品化层面,需将技术优势转化为稳定量产的产品,确保设备在复杂临床环境中可靠运行;监管方面,医疗AI功能的审批日益严格,其AI成像引擎及未来辅助诊断功能需持续通过严苛验证;市场教育上,需通过更多临床案例说服医生接受依赖AI的新型超声设备;成本控制则是实现“普惠”的关键——需真正发挥半导体工艺的量产优势,制定兼具竞争力与可持续性的定价策略。

 

作为医疗影像技术革新的关键参与者,Exo站在医疗影像技术革新的交叉点。pMUT半导体技术重塑了超声的“感官”,AI重构了其“大脑”,而资本与监管的双重加持正推动其从技术蓝图走向临床实践。后续,Exo是否能跨越产品化的鸿沟,改变基层医疗、急诊救治的形态,其进展值得行业持续关注。

 

 


陈茂雨

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