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押注AI皮肤病检测,「斑点科技」能否以患者社区突破数据瓶颈

转载时间:2022.05.09(原文发布时间:2017.11.06)
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押注AI皮肤病检测,「斑点科技」能否以患者社区突破数据瓶颈

如今人工智能辅助诊断系统正在向各个病种渗透。作为世界卫生组织认证的“21世纪人类历史上发病率最高、致残率最高、传染性最强的一种疾病”,皮肤病自然也是AI在医疗领域应用的重点方向。 

早在六七年前,以色列公司FDNA就开发了Face2Gene系统主要是利用面部识别来帮助医生和患者尽早发现一些罕见或者难以诊断的遗传综合征,及早介入治疗。而目前国内从事皮肤领域的智能识别分析的公司主要可以分别两类:一种是走医美路线,比如此前36氪报道的颜云就是用人工智能方式为医院皮肤科、医美诊所解决皮肤健康管理层面的问题。另一种是偏重于皮肤病的诊疗领域,用AI技术搭建辅助诊疗模型,比如大拿科技与丁香园、湘雅二院和合作,联合开发红斑狼疮等疾病的智能化诊断,Airdoc联手协和皮肤病医院与搜狗搜索,上线了黑色素瘤人工智能识别服务。

今年6月成立的斑点科技就属于后者。该公司正在开发针对常见皮肤疾病的智能化辅助诊断系统。目前已经完成10中常见疾病的模型搭建,且正在扩大其他病种的数据收集与算法模型的开发。

斑点科技创始人袁平认为,斑点科技的这套智能辅助诊断系统将首先面向全科医生投放。由于皮肤病大部分属于“一眼诊断”,对于三甲医生而言,常见皮肤病的诊断已经驾轻就熟,需求更集中在罕见病诊断上。而基层的全科医生虽然具备一定的医学知识,但是对于皮肤病的垂直领域还远远不到精通的程度,这里人工智能辅助诊断系统就有了用武之地。通过拍照、上传照片,该系统就可以给出疾病表现、需要进一步做的检查、以及常见的治疗方式等,方便全科医生做出进一步的诊断,如果能够与远程会诊对接,将可以发挥更大的价值。

和医疗器械设备厂商绑定是斑点科技的智能辅助诊断系统落地的另一个重要方向,主要应用在皮肤科、妇科等跨科室交叉学科疾病的诊断,以及皮肤科专科的硬件AI应用上。目前斑点科技已经联合一家医疗设备厂商,以及广东省皮肤病医院、深圳北大医院,开发了阴道镜的尖锐湿疣AI辅助诊断系统,正在内测中。

随着病种的扩大,数据量的多少与质量成为限制系统开发的一大瓶颈。为了解决数据来源问题,斑点科技除了与医院合作获得数据、购买数据库数据等方式外,公司还希望能够直接从患者端获得真实的诊疗数据等。

统计显示,截止2014年,全世界有4.2亿左右人患有皮肤病,其中,中国就有近1.5亿人,病理性皮肤病患者数量还在逐年上升,且患者年龄日趋年轻化。面对庞大的皮肤病患者,斑点科技希望用患者社区的方式鼓励患者自主上传自己病损部位照片。

在患者平台上,患者可以分享自己的就医经历、治疗效果、护理经验等,平台通过年龄、性别、病种、病程、发病部位等精准匹配“相似”患者,把有效的医疗信息分享给有需要的患者。分享医疗信息的患者会得到需求者或平台的现金补贴,以此鼓励更多患者分享自己的诊疗和护理经验。袁平认为,由患者提供的疗效和护理信息会更加真实。疗效信息很多是通过治疗或护理前后的对比图片表现,而这些图片正是完善皮肤病Ai辅助诊断系统的重要数据来源。

袁平表示,通过调研发现,皮肤病患者的需求并不仅是急性期的医生诊疗,更多的是需要长期的护理。像遮盖剂、光疗仪、以及特殊的护理产品等皮肤病患者需要的产品目前市场中很少有购买渠道。所以,斑点科技的患者社区还承担了皮肤病护理领域的电商平台的功能。

从短期来看,斑点科技想通过患者社区的社群运营来带动商品销售,而长期则希望通过数据的沉淀来对接药企、保险公司以及科研机构等。

据了解,斑点科技的患者社区App近期将正式上线,而AI辅助诊疗产品预计将在明年投向医疗机构。

团队方面,创始人袁平为临床医学博士,曾任华大基因健康管理部总监;联合创始人有十多年海外物流团队管理经验,曾任悦动圈电商平台CEO;AI技术负责人为博士生导师,在国内外核心刊物及国际会议上发表30余篇论文。

 

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资讯来源: 36氪官网

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