据德勤和经济学家，全球每年的卫生支出应在2020年达到万亿$ 8.734美元，正如我们在以前的报告中所提到的AI医疗保健亚洲，InkWood研究估计大小在医疗行业的人工智能市场约为1.21 $十亿在2016年截至目前的，众多的AI厂商宣称使用机器视觉帮助医疗保健专业人士诊断病人。其他AI厂商声称能提供解决方案，以提高坚持药物治疗方案。
我们研究了空间，以更好地了解机器视觉的用武之地在医疗行业，并回答下列问题：
- 目前什么类型的计算机视觉应用中使用卫生保健？
- 什么切实的成果在推动计算机视觉卫生保健？
这整个报告涵盖供应商提供的软件四个应用程序：
- 诊断
- 减少临床试验磨损
- 医学影像
- 手术
本文拟提供的商业领袖卫生保健与他们目前可以在其行业计算机视觉想到一个想法的空间。我们希望这篇文章可以让商业领袖卫生保健为争取他们的见解可以自信地传达给他们的管理团队，使他们能够考虑AI收养时做出明智的决定。最起码，本文拟用作减少时间商界领袖在医疗保健支出研究，他们可能会或可能不会有兴趣与工作的AI公司的方法。
诊断
应当指出的是，没有这份报告要求中列出的公司提供的诊断工具，但他们的软件可以帮助放射科医生发现患者扫描图像异常时，由医学专家解释，可能会导致诊断。
MAXQ AI
MAXQ AI是美国和伊斯雷尔基于公司23雇员。我们覆盖的公司在我们的报告机器学习的医疗保健运营软件面前有MedyMatch更名。该公司提供的设备和配套软件，它声称可以帮助医生确定使用机器视觉脑部扫描罕见的异常现象。
MAXQ AI声称急诊室医师可以使用该公司的软件确定患者脑部扫描异常。然后，他们可以迅速提出治疗方案，患者及家属。例如，在一个行程的情况下，病人恢复更快，如果医生给予积极的，有针对性的治疗，患者的大脑。接收治疗中风患者越早体验到更好的结果。
医生或放射科医生可以上传一个病人的脑部扫描到MAXQ AI软件。开发者已经运行数以百万计的脑部扫描到MAXQ AI算法。这已经训练算法来确定1和0的可能关联到大脑的健康区，那些可能在大脑中关联到异常。我们可以推断，该软件提示医生或视觉指出，在病人的扫描异常区。我们还找不到一个视频演示软件是如何工作的。
MAXQ AI不提供任何的案例研究报告，其软件的成功。该公司仍然在获得FDA批准的过程中。
MAXQ AI宣称已与三星，GE，IBM和合作。据MAXQ AI的CEO，基因Saragnese这些合作伙伴关系可以让公司达到了世界的医院与他们的软件四分之三。
MAXQ AI没有列出在其网站上的任何突出的客户，但它已经募集$900万资金并通过支持创资本。读者应该注意到创资本最近被高盛收购。
基因Saragnese是首席执行官在MAXQ AI。他持有BSME罗格斯大学机械工程。此前，Saragnese曾在无数的成像项目的航空航天公司。他还担任过分子影像学的副总裁，计算机断层扫描GE医疗。
内眼
微软提供了一个称为软件InnerEye，它声称可以在视觉上识别并显示可能的肿瘤和其他异常中的X射线图像。
微软索赔放射科医生可以上传三维患者扫描到软件中。然后，软件可以生成用于在扫描中所示的器官或韧带的各个部分面积测量。然后，InnerEye颜色方面它认为包含肿瘤或其他异常的白。然后，医生可以更密切地关注这些白色区域。
为了做到这一点，开发者可能已经运行数百万打成通过InnerEye算法包含肿瘤的身体的各个部位的患者扫描。这将已经训练的算法来辨别序列和1分的模式和0是人将其解释为患者扫描示出的肿瘤。然后InnerEye将能够从患者的扫描，一个由医生上传指出肿瘤。
微软笔记该技术旨在帮助放射科医师，而不是在过程中完全替代它们。
下面是一个短五- 分为视频演示了如何InnerEye作品：
微软并没有列出其InnerEye网站上的任何客户端的医院;然而，InnerEye被FDA批准。微软声称，InnerEye已被使用大量临床研究包括那些涉及脑肿瘤分割。
安东尼奥Criminisi是对InnerEye项目首席研究员微软。他持有博士在计算机视觉从牛津大学。Criminisi曾担任微软首席研究员14年。
医学影像
Arterys
我们最近报道Arterys的医疗成像软件在我们的报告中放射科医生机器学习的放射学。
Arterys”据报道，机器视觉软件的培训将重点在检测到心脏异常，尽管该公司声称它的软件能够检测出在肺和肝脏在一定程度异常。Arterys声称其软件可在放射科医生的电脑屏幕上创建一个患者心脏的三维模型。
Arterys要求医院可以减少放射科医生花在扫描病人的时间。例如，Artersy的CardioAI，在ArterysAI伞下一个软件，使用该公司所谓4D流。Arterys索赔4D流安装在标准MRI。
据报道，4D流允许放射科医生看到患者的心脏的三维图像，他们可以在计算机屏幕上操纵MRI扫描后病人。该公司声称这些扫描允许放射科医师获得病人的心脏更真正理解，而无需费时，微创手术。
这可能是因为开发商跑了数百万至4D流的算法打成指示健康和机能障碍心中的患者MR扫描。这将已经训练的算法来辨别的是，对于人眼，形成健康或功能障碍的心脏的图像中显示的患者MR扫描序列和1的模式和0。
然后医生可以上传未标注病人MR扫描，后面4D流算法将在理论上能够确定患者扫描心脏是否是健康或功能失调。患者的心脏内异常被确定在仪表盘上。
下面是一个短短的3分钟视频展示4D流程的可视化扫描显示：
由FDA，并已在七个不同的同行评审的医学期刊，包括心血管杂志磁共振被验证的公司索赔清除。Arterys是原来的公司对西门子Healthineers数字生态系统一起戴尔，SecondOpinion.com协作的一个，和其他人在现场。
这就是说，Arterys没有列出任何大医院如在其网站上的客户。该公司已经募集亿$ 43.7，由紧急医疗合作伙伴和其他14对投资者的支持。
约翰Axerio-Cilies是联合创始人兼首席技术官Arterys。他拥有斯坦福大学的流动物理与计算工程博士学位。在Arterys所有其他C级管理人员从斯坦福大学拥有博士学位，其CEO外，法比安·贝克尔，谁从剑桥大学获得了物理学博士学位。以及用于Arterys这样的阵容预示着和人们有理由相信他们的软件。
减少临床试验磨损
AiCure
AiCure是一家总部位于纽约的启动与52雇员。该公司提供它声称C语言的软件一个帮助研究人员监测患者的依从他们的处方药治疗使用机器视觉。具体来说，AiCure声称它可以帮助制药研究者减少谁辍学的临床试验，也被称为自然减员的人数。
AiCure声称其软件使用手机应用程序，因为他们接受治疗计划，以监测患者。指导用户摄取药物在手机的摄像头的前面。虽然相机是病人，软件识别病人使用面部识别技术并确定该患者摄入的处方药物。
要做到这一点，开发商会需要通过AiCure的算法运行成千上万的镜头小时向人们展示从不同角度摄取的药物和在各种灯光条件。这将有训练有素的算法来辨别序列和1分的模式和0，一个人将其解释为有人服药的视频。
此外，一旦算法已经在这个初始数据集的培训，AiCure可能需要培训，其客户的药物它的算法。这意味着一个客户研究机构，例如，可以发送AiCure它计划使用的临床试验避孕药。然后AiCure的数据科学家可保持丸达以各种角度和照明条件的相机。
AiCure的算法在理论上则能够确定客户的药丸是什么样子时，临床试验参与者摄取它。其结果是，AiCure的应用程序将能够检测，如果试验参与者其实都是以客户的药丸或不是。应当指出的是，我们推断这一步，但我们认为这是可能的。
当试验参与者没有服用处方药物，进行试点研究人员可以通知。然而，这是炒作。
下面是一个短2- 分为视频演示了如何AiCure软件作品：
AiCure声称其软件的使用情况减少磨损的临床验证。据AiCure，在一项研究，参加“实现近100％的坚持和保留这项研究。”但是，尽管如此，这项研究只涉及17人参加。一般来说，研究人员认为，研究应以与结果可能推广到人口的运行统计分析至少涉及30人参加。
此外，研究参与者才能使用AiCure的应用为审判的目的，显然提供了一个智能手机。目前还不清楚是否参加者能够使用智能手机比使用Aicure的应用等用途。该研究跟踪了一个特别脆弱的人群：药物滥用者寻求治疗丙型肝炎的51位年龄。
人们可以推测如何进入智能手机用于其它目的可能参与者坚持超过Aicure的应用已经影响到他们的药物治疗方案。智能手机进入一个弱势群体的奖励可能是太伟大了，真正的辨别多大的效果的AI对参与者的保留这项研究。但是，应该指出的是，研究经机构审查委员会，这使它一些可信的结果。
AiCure发表的另一项研究中，它声称使用该公司的应用程序后，坚持服药的95％的时间研究参与者。这项研究，然而，完全由AiCure和罗氏制药的员工，并再次，参与者被供应智能手机进行。企业领导者要注意的是，研究中没有提到和机构审查委员会。
AiCure没有列出任何大公司作为客户端，但该公司也提出了亿$ 27.3的都备份Biomatics资本合伙人翠贝卡创投。
艾萨克Galatzer - 列维是临床和计算神经的在VPAicure。他持有博士在从哥伦比亚大学临床心理学与纽约大学机器学习博士后工作。先前，艾萨克担任首席科学家的数据和临床产品专家在Mindstrong。
手术
高斯
高斯提供了一个称为软件海卫一，该公司声称可以帮助医师监测手术失血运用在iPad上的计算机视觉。
高斯声称医生可以托起的手术海绵的iPad上运行的Triton。然后，海卫衡量手术病人目前失血和失血率。这可能是开发商跑了数以百万计的图像通过高斯算法显示血腥的各种状态手术海绵。这将已经训练的算法来辨别的是，对于人眼，形成海绵的图像浸泡在各种量的血液的序列和1分的模式和0。
然后，这将允许外科医生撑起一片血腥海绵到iPad上运行的Triton，和Triton会，从理论上讲，确定多少血的海绵。然后，这些信息可以用来确定有多少血手术病人之前或手术过程中丢失。但是，目前还不清楚高斯算法如何确定失血，并在它们失去血液的速率的病人的水平。所估计的失血被显示在安装装置上的医生看。
下面是一个短1- 分为视频演示了如何海卫一作品：
高斯没有列出任何字幕的客户在其网站上，但海卫是FDA批准的，而该公司已经募集$5150万美元的风险资金。它支持通过北极星合作伙伴和软银风险投资韩国。
高斯网站的独立研究报道围产期的美国杂志。这项研究涉及2781参与者，并且它比海卫在他们确定手术过程中丢失了多少血剖腹产患者医生的能力。根据这项研究，确定海卫在剖腹产患者显著出血比平时多了外科医生的视觉估计。其结果是，外科医生使用血液制品少患者的C-部分参与海卫比那些没有。此外，C-部分患者的手术涉及的Triton经历缩短住院时间。
Siddarth萨蒂什是CEO和联合创始人在高斯。他持有女士在生物工程从伯克利，并进行了奖学金在斯坦福手术模拟。
小贴士保健用商业领袖
这时，在医疗保健的最可行的情况下，使用计算机视觉似乎是在放射科。基于AI-放射成像解决方案是由C级管理人员与计算机科学或机器学习博士的支持。这是其一关键的迹象，我们期待确定，如果一家公司在声称它提供了一个解决方案AI合法时。对于放射AI解决方案通常涉及在由X射线，MR，或CT扫描诊断的疾病和病症辅助放射科医师。
所有本报告所涉及的公司中，高斯已经获得了大多数风险资金。尽管如此，该公司的CEO是最资格的在他与AI的学术经验方面。它们的使用情况是独一无二的AI之间为厂商提供医疗计算机视觉解决方案，可关注商业领袖不希望成为公司的“豚鼠”，可以这么说。不过，该公司站在强有力的临床研究，借给他们的软件显著信任。
这可能是一个红色的标志，没有哪家公司在本报告列表选取框的客户在其网站上讨论。一般情况下，我们发现，企业领导人想知道还有谁像他们已经实现人工智能解决了积极成果。这些公司缺乏案例研究和客户名单可以理所当然地在医疗保健警惕和他们一起工作的使商界领袖。
虽然临床研究甚至比最好的供应商编写的案例研究可以说是更好的，它可以是有缺陷的或有偏颇一样多作为个案研究。虽然看起来好像所有本报告所讨论的公司都是合法提供AI，企业领导者应该始终持怀疑态度摆在他们使用它的公司。
标题图片来源：AVRSpot
