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AI 100企业的2019来自CB Insights的人工智能年度总结
发布时间:2020-01-24 作者:admin

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  在2019年2月,CB Insights宣布了第三届AI公司年度报告CB Insights AI100——全球100家最有前途的AI初创公司的代表。而2019年已经结束,让我们来看看这些AI公司现在有什么动作。

  在2019年,来自3大洲和18个行业的公司跻身CB Insights AI100榜单。它们是根据评选标准从超过3000家公司中选出的,其中这些评选标准包括公司专利活动、投资者概况、新闻情绪分析、市场潜力、合作伙伴关系、产品竞争格局、团队实力,以及技术新颖性等等。

  自名单公布以来,这些初创公司中已经有7家被其他大型公司收购,有4家成为独角兽,还有几家与Microsoft、Oracle、HSBC汇丰银行和通用电气等公司建立了合作伙伴关系。

  下面,让我们先简单看看榜单中的这些公司在去年的发展情况,并重点了解动脉网所关注的医疗健康领域的变化。

  2019年来,特斯拉、优步、苹果和其他大公司一共收购了七家属于这张AI 100 名单里面的初创公司。

  被收购的公司大多专注于AI导向的解决方案,应用上涵盖了包括网络安全、电信、运输和计算机视觉等。与此同时,据报道英特尔正在洽谈收购Habana Labs的事宜。

  自今年2月以来,已有48家CB Insights AI100列表里面的初创企业从不同的投资者那里一共筹集了49亿美元。

  另外其中十家初创公司筹集了超过1亿美元的股权。这些交易主要涉及自动驾驶和半导体等行业,以及计算机视觉、流程自动化、数据管理和网络安全等跨行业应用。

  如今,FDA对AI的态度变得越来越积极和正面,正在批准AI作为各种医疗设备研发的基础。

  在2018年4月,FDA批准了一款名为IDx-DR的AI软件,该软件可以筛查糖尿病患者的视网膜病变,从而无需医疗专家的额外诊断意见。它被FDA授予“突破性设备称号”,进而加快将产品推向市场的过程。

  同时,FDA还批准了初创公司Viz.ai的产品Viz LVO。Viz.ai是一家位于旧金山的初创公司,利用深度学习来分析CT扫描图像,并与医疗设备巨头美敦力(Medtronic)合作。

  该合作伙伴关系帮助Medtronic分析了其销售数据并提供了与众不同的见解,同时又帮助Viz.ai扩展了其AI软件的发行。

  FDA还批准了GE Ventures投资的初创公司Arterys的Oncology AI套件,该套件最初用于发现人体肺部和肝脏病变。

  自2014年以来,FDA快速的监管审批为80多家股权融资之后的AI影像和医疗诊断初创公司开辟了新的商业途径,其中共计149笔交易。

  除此之外,许多人工智能和机器学习即服务平台正在与FDA批准的家庭监控设备集成,在患者出现异常时及时提醒医生。

  随着AI生物技术初创公司的兴起,传统制药公司都在寻求AI SaaS初创公司合作机会,一起研发药物开发周期较长的创新解决方案。

  2018年5月,制药巨头辉瑞与晶泰科技建立了战略合作伙伴关系,而晶泰科技是一家由腾讯和Google等互联网技术巨头支持的AI初创公司,旨在预测小分子药物的特性并开发“基于人工智能计算下的合理药物设计”。

  辉瑞并不是唯一的拥抱科技的巨头。诺华、赛诺菲、葛兰素史克、安进和默沙东等顶级制药公司最近几个月都宣布与不同的AI初创公司建立合作伙伴关系,想一起研发可用于治疗肿瘤和心脏病等各种疾病的新药。

  在药物开发阶段成功因素的可衡量指标很少,但是制药公司仍将数百万美元押注于AI算法上,以发现新颖的治疗药物候选物并改变药物开发过程。

  医疗临床试验中最大的瓶颈之一就是招募合适的患者,苹果公司也许能够帮忙解决这个问题。

  尽管如今越来越多的医院和医疗机构主张要将患者的医疗记录进行数字化,但互动操作性(即跨机构和软件系统轻松共享信息的能力)仍然是医疗保健中的最大问题之一。

  这个挑战在临床试验尤其得到了体现,因为对于临床研究团队和患者而言,将正确的试验与合适的患者相匹配是一个既耗时又具有挑战性的过程。仅在美国就有超过18000个临床研究正在招募患者。一般来说,如果医生意识到自己的机构正在进行的试验,那么机构的医疗患者有时可能会从其医生那里获得试验建议。

  否则,患者只能通过ClinicalTrials.Gov进行搜索,该数据库是已经进行和正在进行的临床试验的全面数据库。

  理想的解决方案是人工智能软件,该软件可以从患者的病历中提取相关信息,并将其与正在进行的医疗试验进行比较,并提出互相匹配的研究建议。很少有创业公司可以直接在临床试验领域与终端客户合作。

  因为小型创业公司进行的简化临床试验流程的最大障碍是这些技术都相对较新,传统的医疗行业适应还是相对缓慢。

  但是,像苹果这样的科技巨头已经成功地吸引了医疗行业的合作伙伴开展针对医疗保健的计划。苹果正在改变医疗保健中数据的交流方式,并为AI开辟了新的可能性,特别是围绕临床研究人员如何招募和监视患者的问题。

  自2015年以来,苹果推出了两个开源框架ResearchKit和CareKit,以帮助临床试验招募患者并远程监控其健康状况。该框架允许研究人员和开发人员创建医疗应用程序以监控人们的日常生活,消除医疗实验对象招募的地理障碍。

  例如,将近10000人使用mPower应用程序,该应用程序提供诸如手部敲击和步态分析之类的练习,以研究同意共享其数据的更广泛的、更遥远的研究社区的帕金森氏病患者。

  苹果还与Cerner和Epic等知名的EHR供应商合作,以解决互操作性问题。

  苹果在2018年1月宣布,iPhone用户将可以通过其iPhone的Health应用程序从参与医疗机构共享其所有电子健康记录。该功能被称为“健康记录”,是AI医疗保健初创公司Gliimpse在2016年被Apple收购之前所做工作的扩展。目的是提供一个易于使用和维护的界面中,用户可以找到他们所有健康状况的所有信息,例如过敏情况、健康状况、免疫接种、化验结果、药物史等。

  在2018年6月,Apple为开发人员推出了Health Records API。苹果用户现在可以选择与第三方应用程序和医学研究人员共享其数据,从而为疾病管理和生活方式监测提供更多的方案。

  因此使用AI和机器学习进行早期诊断,招募合适的患者群体甚至推动药物设计决策方面,带来的好处是难以估计的。

  使用神经网络等人工智能算法,研究人员开始研究和测量以前难以量化的非典型危险因素。例如,使用神经网络算法对患者的视网膜图像和语音模式进行分析可能会有助于提早确定患者是否有患心脏病的风险。

  同样,Mayo Clinic与以色列初创公司Beyond Verbal合作,后者旨在分析人体语音中的声学特征,以发现独特的语音特征。例如在患有冠状动脉疾病(CAD)的患者中。Beyond Verbal的研究发现,当受试者描述一种情感体验时,有2种语音特征与CAD紧密相关。

  初创公司Cardiogram的最新研究表明,“糖尿病引起的心率变异性变化可以通过深度学习算法,分析消费者可自行购买的可穿戴心率传感器数据来检测”。其中一种算法方法显示从心率中检测出糖尿病的准确性为85%。

  更具未来意义的例子,是对医疗保健生物特征的被动监视。2018年1月,谷歌发布了一项雄心勃勃的专利,该专利旨在从一个人的肤色或皮肤位移分析心血管功能。传感器甚至可以(根据专利说明)放置在患者浴室的“传感环境”中。

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