有很多印度初创公司自称开发人工智能软件来帮助医疗保健行业。然而，他们的网站充满了营销术语和炒作这可能导致人们相信一个公司利用AI时才不是。在初创企业蓬勃发展的行业，我们建议读者在考虑任何解决方案之前，先仔细看看每家公司。
我们发现，在印度医疗保健AI供电解决方案，可以在几乎所有的AI应用程序被发现。机器视觉是杠杆用于医学成像，而预测分析是用来寻找关于更具体领域，如心脏病和肺病患者健康的见解。两者都在使用诊断。而自然语言处理（NLP），可以发现在整个医疗保健行业在世界的其他地方，我们只将其用于他们的解决方案找到了一个印度公司。
不同的是更多的白领自动化NLP解决方案通常提供，我们发现越来越多的公司利用AI特定的医疗程序。这样看来，创新，在实践上的医疗保健行业的诊断和预防性的空间是什么，主要推动成功激增创业。
Sigtuple提供了一款名为Shonit的软件，据称可以将血液涂片图像直接从显微镜上传到云端，用于细胞计数和视觉异常检测。云人工智能平台允许每个血液涂片帮助机器学习模型学习，并允许病理学家远程访问这些数据。Sigtuple称这是心灵感应学，并宣称它是Shonit的重要用途。
Tricog的心电图的Insta软件还允许电信医疗数据并能产生出心跳异常详细的心电图报告。他们的软件是嵌入在他们的心电图报告从通用电气印花机。
Mapmygenome的Genomepatri系统允许他们采取DNA样本客户在他们的基因进行AI驱动的分析，并找到医疗疾病或障碍的原因。该公司利用这些分析来诊断客户和发现他们最好的行动路线为就医，并保持健康的生活习惯。
Zerone Consulting公司提供NLP软件与临床资料的准确性和文档搜索帮助。他们声称他们的解决方案可以提高他们的客户能够快速分析大量非结构化的文本数据的能力。
我们在印度发现的一些公司声称为医疗服务提供商提供人工智能解决方案，并宣传他们的软件至少可以解决以下其中一个问题:
- 医学影像及远程病理学
- 心电图检查和应急管理
- 基因检测
- EHR数据搜索和汇总
我们将与Sigtuple，启动发行AI软件，医疗成像和远程病理学的开始讨论这份报告。
医学影像及远程病理学
Sigtuple
Sigtuple提供了所谓Shonit血涂片分析软件它声称可以帮助病理学家诊断疾病和条件，如贫血运用机器视觉。
Shonit是一个基于云的机器学习解决方案，为客户提供心灵感应。显微镜下病人的血液涂片图像被上传到云端进行分析，可能不在现场的病理学家可以看到这些图像。Sigtuple通过他们的智能显微镜实现了这一点。这款智能显微镜是一款传统的显微镜，配有支持shonit功能的智能手机。
这款智能手机的摄像头通过显微镜镜头拍照，并将这些照片发送到云端人工智能平台，该平台可以检测血液中的细胞数量和异常情况。有些人声称这些疾病的范围从贫血到血癌。
Shonite软件背后的机器学习模型很可能是针对数十万张血液涂片的显微图像进行训练的。每张图像都需要显示不同细胞数量、疾病或条件下的血液。
这些图像需要根据它们的细胞数量和可能显示的疾病进行标记。标记的血液涂片将通过Shonit的机器学习算法运行。这将训练算法识别1和0的模式，这些模式在人类看来是病人血液的微观图像，显示在血液涂片图像中。
然后，用户可以观察到未在Shonit智能显微镜下贴上了新的血液涂片。那么软件背后的算法将能够表明有多少细胞是存在于血液涂片及任何疾病的涂抹可能表明。这时，系统会提醒这些指标的用户，并将其上传到云中。
以下是短片3-分钟视频解释如何Sigtuple Shonit软件扫描血涂片，将它们发送到云进行分析，然后，以病理学家进行诊断：
Sigtuple的软件仍然是一个合作伙伴，独家测试版的推出，让他们没有呈现出医疗保健公司与软件的任何成功的案例研究。
Sigtuple做没有名单任何大公司的客户，但他们都提出了亿$ 24.8的三连胜资本和加速的支持。
Tathagato清莱Dastidar是联合创始人兼首席科学官在Sigtuple。他持有博士学位在计算机科学与工程从印度理工学院。先前，Dastidar担任R＆d高级总监在论坛报数字企业。
心电图检查和应急管理
Tricog健康
Tricog健康提供了叫做Insta ECG的软件，它声称可以帮助医疗保健机构创建精确的心脏病报告和预防心脏发作死亡使用似乎是预测分析。
心电图的Insta按要求在Tricog为了工作提出了具体的硬件。用于创建报告ECG主设备是通用电气MAC 600，其装配有Tricog传播者。该装置配有用于安装的必要的线和体的连接器。这些措施包括对患者的脚踝和手腕袖口条状传感器，以及6个传感器，配备到胸部。
一旦机器学习模型创建了心电图报告，它就会被打印出来并发送到Tricog Health的数据库中，如果客户要求他们提供支持，他们的员工可以访问该数据库。Tricog由他们的专家对这些报告进行分析，并由一个心脏病学团队回答关于报告中发现的信息或异常的问题。
该公司声称，他们的专家能够在关键诊断时刻提供帮助，与客户合作，帮助预防和治疗心脏病发作，并提高患者的存活率。
我们可以推断，Insta ECG背后的机器学习模型是在数以万计的心电测试和保存心脏数据点的记录上训练的。这些数据点将涉及心律、T波和其他由心跳发出的振动，或其中的异常。这方面的一个例子是当T波通过心电图机时的反转。
然后，数据科学家将通过软件的机器学习算法运行数据。这将训练算法识别哪些数据点与心脏活动异常相关。这些异常将被准确地记录在由Tricog硬件打印的心电图记录中，并以数字形式发送给Tricog的专家。
然后，该软件将能够生产出标记，以由心脏病读取病人的心跳心电图报告。该报告将显示出任何异常，以及包含诸如每分钟（BPM）的心跳。然而，这可能需要医生来上载有关病人的心脏病最近的历史或新的药物事先的信息。
很有可能数据科学家可以将软件集成到医疗数据库，其中ECG和其它患者心脏病学的数据被存储。
下面是一个简短的视频解释的Insta ECG是如何使用的四步过程。Tricog列出它们，如下所示：
- 心电图
- 数字数据传输
- 专家诊断心电图
- 六分钟后报告
Tricog健康根本不提供显示医疗保健公司与软件的任何成功的案例研究。
Tricog健康呢列表马纳萨三位一体心脏医院，印度科学研究所如一些他们过去的客户。
Zainul Charbiwala是联合创始人兼首席技术官在Tricog健康。他持有博士学位在电气工程及其电路和嵌入式系统从加州大学洛杉矶分校。先前，Charbiwala担任研究经理在IBM印度。
基因检测
Mapmygenome
Mapmygenome提供了一个叫Genomepatri专有软件，它声称可以帮助顾客制定行动计划为他们的个人健康根据他们的基因运用预测分析。由于该软件主要用于创建特定患者的健康建议，我们可以更准确地归类以此为规范分析。
需要对Genomepatri机器学习模型进行培训数千份来自病人或志愿者的DNA样本含有遗传数据。单个基因可以被分析，以发现它们如何影响身体的生长和疾病的发展，因此一个基因数据样本可以用来发现涉及身体各个部位的许多潜在问题。
然后，数据科学家会将这些数据暴露给软件的机器学习算法。这将训练算法来辨别哪些数据点与特定的疾病或失调相关。
该软件将能够对客户的情况或可能出现的情况进行预测。这有助于找到准确的诊断和相关的统计数据，比如脱发等症状停止或好转的几率。
下面是从Mapmygenome.in展示的过程中撷取画面，通过该公司收集，分析，和对客户的DNA报告：
Mapmygenome声称有帮助从头部和体毛全部损失的个人痛苦。这位30岁的患者被诊断为普秃，最有可能从压力或与他的免疫系统异常引起的。他想知道，如果他的脱发是遗传，如果有越来越多他的头发背部的任何机会，或者，如果他能传授给他的孩子这种情况。
根据该案例研究，Genomepatri发现，通常与克劳斯顿综合征相关的基因的非工作副本。这个通知用来解释他的50％的机会通过的条件给他的孩子分析。眼有关的并发症是在那些与克劳斯顿综合征常见。Mapmygenome称为病人用于进一步筛选眼科医生。
Mapmygenome名单阿波罗医院和马尼帕尔医院如一些他们过去的客户。
阿努阿查里雅是首席执行官在Mapmygenome。她拥有一个女士在物理从伊利诺伊大学:芝加哥。先前，阿查里雅担任首席执行官在罗勒Biosolutions的。
EHR数据搜索和汇总
Zerone咨询
Zerone咨询提供了一个同名的软件它声称可以帮助医疗保健公司简化医疗文件，从大量的文件中总结数据自然语言处理。
该软件似乎是用于电子健康档案(EHR)和其他临床文件。此外，该公司声称，该软件可以梳理大量的文本，找到重要的见解，并分析短语的语义，以找到进一步的信息。例如，该软件可以梳理两个有助于解释同一概念的句子，并从两者提取的数据中找到更好的解释。
该公司表示，他们的NLP机器学习模型需要根据客户的文本数据进行培训，以便更轻松地进行搜索和分析。对于医疗行业，这可能包括成千上万的电子病历、病人档案、处方、账单和发票。这些文档将被标记为它们所属的文档类型，文本中的重要关键字、短语和健康统计信息将被标记为搜索结果。然后，数据科学家会将Zerone咨询公司的机器学习模型暴露给这些数据。这将训练算法识别文本链，这些文本可能以EHR、患者简介、处方、账单或发票的形式出现在人类面前。
然后，该软件将能够确定哪些关键字与哪些文档相关，并组织从文本中提取的数据点，以优化对用户的搜索。但是，这可能要求用户在运行软件之前，将有关某些医疗文档的最新更新或医疗程序的未来更改的信息上载到软件中。
我们无法找到显示Zerone咨询的NLP软件是如何工作的演示视频。此外，他们没有提供任何图像或图形组织者如何解释他们的软件作品。
Zerone咨询声称有帮助医疗保健采购服务的领先供应商自动化的发票校验和识别过程。客户公司综合Zerone咨询的软件现有的输入发票数据库，以及当前的OCR解决方案ABBYY。这种解决方案很可能ABBYY的FlexiCapture软件;然而，这还不清楚。Zerone咨询公司声称他们的机器学习模型，通过培训和定制的发票处理帮助他们的客户优化他们的ABBYY软件。根据案例研究，客户公司能够优化他们的发票验证周期，发现每张发票的成本降低了50%。
Zerone咨询不通过在其网站上的名字列出任何他们过去的客户。
Sreejith Madhavan先生是首席运营官在Zerone咨询。他持有印度巴拉蒂亚大学(Bharathiar University)计算机应用硕士(MCA)学位。先前，Madhavan担任Web开发人员在软件的同事。
标题图片来源:TechStory
