8月7日，醫(yī)學智能科技公司拍醫(yī)拍公布A+輪融資額數(shù)千萬人民幣。拍醫(yī)拍曾獲得全球知名投資機構美國紅點創(chuàng)投、具有醫(yī)療背景的重山遠志健康醫(yī)療基金、慈銘體檢韓小紅、360、億聯(lián)資本、洪泰基金等機構投資。與此同時拍醫(yī)拍公司戰(zhàn)略全面升級，公司正式更名為“醫(yī)拍智能”，并采用全新域名MEDP.AI（http://www.medp.ai）及新商標。目前醫(yī)拍智能旗下?lián)碛信尼t(yī)拍、信澤醫(yī)療（信澤醫(yī)療作為國內獨立血透中心最大的信息平臺供應商，為數(shù)百的血透機構提供服務）兩家獨立子公司及達芬奇（Da Vinci）醫(yī)學智能研究院。 業(yè)務范圍從OCR醫(yī)療單據(jù)文字智能識別增加了醫(yī)學影像智能識別。
去年，醫(yī)拍智能成為中關村高新和國家高新雙高企業(yè)。醫(yī)拍智能基于以深度學習為代表的人工智能技術，結合海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，研發(fā)輔助醫(yī)療影像診斷識別系統(tǒng)。團隊擁有醫(yī)學影像處理、醫(yī)學大數(shù)據(jù)分析與挖掘、移動醫(yī)療信息系統(tǒng)開發(fā)等方面的技術能力，并開發(fā)了醫(yī)學數(shù)據(jù)抓取與智能識別、醫(yī)學詞條綜合解析等核心知識產權技術。
據(jù)介紹，醫(yī)拍智能團隊精通各類圖像處理和人工智能技術，尤其在醫(yī)學圖像輔助診斷和醫(yī)療單據(jù)識別達到國際領先水平?，F(xiàn)已獲得40余項國家 專利，覆蓋機器視覺、醫(yī)學圖像、數(shù)據(jù)挖掘等多個領域。團隊在大數(shù)據(jù)基礎平臺架構與大數(shù)據(jù)分析挖掘等方面擁有豐富的經驗。核心成員曾在百度、微軟等大型互聯(lián)網公司負責人工智能核心算法。醫(yī)拍智能目前已經積累了億級醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理經驗，服務于醫(yī)療領域各個行業(yè)的合作伙伴，已為400余家醫(yī)院、保險、腎透析中心、民營醫(yī)院、醫(yī)療設備廠商提供深度垂直的解決方案。
為提高全行業(yè)醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取與解析能力，強力輔助醫(yī)療診斷治療全過程，醫(yī)拍智能達芬奇（Da Vinci）醫(yī)學智能研究院與國內外頂級技術公司達成多項戰(zhàn)略合作。助推科技前沿的公司能有更大的動力去做更精細的科學研究和市場化準備。醫(yī)拍智能創(chuàng)始人吳詩展認為：“人工智能支持下的診斷解決方案將顯著的推動醫(yī)療效率，同時提供豐富的內容發(fā)現(xiàn)，比如早期的檢測治療計劃和疾病監(jiān)測。”
醫(yī)拍智能在醫(yī)學影像的智能研究主要集中在對CT、MRI、PET、病理切片、眼底照片、超聲等醫(yī)學影像信息采集和分析上。就X光片為例，據(jù)美國疾控中心（CDC）估計，每年美國大約有1210萬人接受乳腺X光檢查，但根據(jù)美國癌癥協(xié)會（ACS）統(tǒng)計，其中差不多有一半都有“假陽性”嫌疑，也就是一半的健康女性會被告知他們得了癌癥。大量女性為了確信度選擇接受乳腺活組織檢查（每年160萬人左右），而其中的20%都屬于健康女性，同時活檢結果正確率也只有60%-80%。
X光照片的分辨率通常在百萬級別，惡性腫瘤的尺寸卻僅占數(shù)十位像素。從相對比例上來看，要分辨出惡性腫瘤具有相當高的難度。對于傳統(tǒng)的計算機輔助診斷（CAD）而言，雖然可以捕捉影像中的斑點，但經常錯誤顯示為陽性。
而醫(yī)拍智能醫(yī)學影像AI系統(tǒng)結合了最新的深度學習算法，在人類醫(yī)生的幫助下，通過對大量醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)進行解析，自動總結出能夠代表惡性腫瘤的“形狀特征”以及形成能夠用來判斷有無惡性腫瘤的“識別模式”。AI系統(tǒng)將其總結出的識別模式應用于醫(yī)學影像中時，便可判斷影像中是否存在惡性腫瘤，且準確度和判斷速度超越了傳統(tǒng)方式。另外研究結果還顯示，該AI系統(tǒng)還能直觀的將X光圖轉譯成診斷信息，方便醫(yī)生快速對病人病情作出判斷。
中國對放射科醫(yī)生服務需求非常急迫。除了從從放射科醫(yī)生的年增長率來看，美國和中國僅僅只有2.2%和4.1%，遠遠不及醫(yī)學影像數(shù)據(jù)對應63.1%和30.0%的高速增長率。每年3億人次參與體檢市場的用戶量也有力的說明了問題。人工智能技術在醫(yī)學影像領域的深度應用，填補了這些缺口，正在釋放出巨大的市場潛力。
由于傳統(tǒng)醫(yī)療長期依賴于幾種形式的非結構化數(shù)據(jù)， 而通過視覺識別研究醫(yī)療大數(shù)據(jù)，實際情況比絕大多數(shù)領域的數(shù)據(jù)都更大、更復雜。因此對影像方面的分析在應用層面更具有現(xiàn)實意義。醫(yī)拍智能研究成果中顯示，根據(jù)CT判別患有肺部腫瘤的可能，區(qū)分良性和惡性腫瘤，并標出腫瘤區(qū)域。在內部測試中比專家小組更好地判斷惡性腫瘤。在很多內測案例中，比人類放射科醫(yī)生提前2年診斷出癌癥，比專家小組提高50%判斷出惡性腫瘤。
針對眼底病變篩查，醫(yī)拍智能也可以快速識別眼底病灶，輔助進行分級，提供初步的診斷報告。在13~15秒內完成一張眼底圖片的病灶標記，其在特定集上準確率超過97% ，穩(wěn)定性極佳，實現(xiàn)在實際場景中甚至超過醫(yī)生。
心電圖方面，醫(yī)拍智能在提升異常判斷準確率中，智能診斷結果準確率達到96%及以上，而傳統(tǒng)方法下的診斷準確率僅能達到68%。這些都是因為醫(yī)拍智能具備應用神經網絡等最前沿人工智能核心算法，從而賦予了機器類人腦的真實準確的醫(yī)學智能技術。
醫(yī)拍智能還在乳腺癌、皮膚病變、自動醫(yī)療編碼等領域已經獲得應用。
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