CureMetrix：用人工智能打造乳房健康检查的新标准
CureMetrix公司研发出一套用于影像分析的算法，该算法能被用来进行早期和精确的乳腺癌监测。
文|任海
据统计，临床上90%的医疗数据都来自于医学影像，而这些数据的分析大多是靠人工完成。随着医学数据的日渐庞大，由于医疗图像诊断人才相对较少，加之仅凭经验主观分析带来的诊断不准确，致使临床医疗每年的误诊现象层出不穷。为缓解这种压力，CureMetrix公司研发出一套用于影像分析的算法，该算法能被用来进行早期和精确的乳腺癌监测。
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公司名称：CureMetrix
创立时间：2014
公司属地：加州圣地亚哥
所属行业：数字医疗
公司网址：http://curemetrix.com/
公司CEO：Kevin Harris
专注领域：乳腺癌的图像诊断和健康检查
CureMetrix是一家医学图像分析公司，旨在为医疗机构和患者提供可信赖的下一代医学图像分析技术。该公司在收集了超过50万张图片以训练和验证专有算法的基础上推出了图像分析平台CureMetrix®，希望能成为乳腺X射线检查的辅助精密工具，去帮助医生完成患者的乳腺癌筛查、治疗和诊断。目前，该平台已被尝试应用在乳腺癌的胸部透视图领域，并受到Analytics Ventures和evoNexus等多家投资公司的青睐。
CEO：Kevin Harris
Kevin Harris毕业于加州大学圣地亚哥分校，是CureMetrix 公司的CEO，同时也是一位拥有超过25年企业管理经验的企业家。Kevin Harris在数字营销、产品运营、资本运作以及企业战略规划领域颇有建树，曾先后在数据信息公司DataQuick Information Systems担任产品经理、在创客空间Silicon Space出任总裁、也在科技公司SharePoint360担任过CEO。Kevin Harris本人还在2011年出资创立了Harris Consulting Group，旨在为中小企业提供企业战略、管理咨询服务。
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2014年9月，CureMetrix公司和Tri-City Medical Center（以下简称“TCMC”）达成了关于“创办临床有效性检测研究所”的协议。根据协议内容，CureMetrix将与TCMC和一个供应商团队（包括AirStrip，Vivfy和Sotera）合作，CureMetrix公司负责捕获和分析数据，帮助TCMC从数据中找寻医疗问题的答案，了解推动成果的原因。伴随着研究所的建立，提高了CureMetrix对复杂数据的建模分析能力，也使CureMetrix的结果判断更为准确。
CureMetrix公司分别在2014年8月和2015年5月收到来自Analytics Ventures的种子轮和EvoNexus的非股权援助，具体金额尚未对外公布。
1、医学图像分析平台——CureMetrix®
医学图像分析是该公司一切解决方案的核心。通过和加州大学圣地亚哥分校等图像分析和研究机构开展合作，CureMetrix团队收集了超过50万张图像来训练和验证该公司的专有算法。利用这些数据和算法，CureMetrix开发出了图像分析平台——CureMetrix®，为放射科医师提供客观的数据分析，支持医疗团队做出关于乳腺癌筛查、治疗和诊断的决策。
利用该平台的学习算法，CureMetrix®还创立了一个由数据驱动的评分系统，该系统可根据患者每一次乳房X光检查的图像进行打分，称为“乳房健康得分”，放射科医生能据此帮助患者对乳房进行长期的健康评估。
2、CMAudit：基于历史数据的乳房x光检查
CMAudit乳房监测的步骤：
（1）获取乳房x光检查数据。通常是该公司收集和跟踪的图像（加上病人一年内的基本信息和诊断）。
（2）专有学习算法的人工智能来分析。基于前期的大数据学习和建模，CMAudit已然成为乳房检测、诊断领域的“专家”，利用算法对图像分析，自动生成健康报告。
（3）健康指导。通过向医生提供乳房健康分析报告，帮助医生更好的作出决策。
CureMetrix的特点和优势：
（1）诊断快捷
通过对前期掌握的50多万张图片数据进行分析、学习后的CureMetrix，对常见，甚至部分不常见的乳房生长、发育情况有了较为全面、透彻的掌握，利用CureMetrix分析乳房x光图片，既可以节省人力成本，也可以降低时间消耗。
（2）准确率高
CureMetrix平台能帮助放射科医师提高识别BI-RAD 1和2以及BI-RAD 4和5的速度和准确性。此外，该平台还可以准确地将BI-RAD 3分类为1-2或4-5，消除了乳腺癌诊断的“灰色地带”。
人工智能（简称：AI）是模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的统称。从全世界范围来看，人工智能领域的主要研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
图像作为临床医学的基础数据，在医疗领域至关重要。而当下的数据分析工作多半由放射医师人工完成，数据量大、分析任务重、容易主观误诊，如果能利用好人工智能，将人力从繁杂的数据分析工作中解放出来，那么医疗机构的效率和诊断率将大大提高。
目前来看，国际上知名的医学影像公司有Enlitic、DeepCare和Entopsis ，这三者都是通过积累的大量影像和诊断数据，来不断进行深度学习训练，开发更先进、高级的算法，从而提高医生诊断的准确率。后者 Entopsis更是还开发出了一套针对肿瘤、自身免疫性疾病和罕见疾病进行诊断的设备——“Nutec”，并在2015年2月获得了来自Krillion Ventures等多家投资机构的融资。此外，Proscia和CureMetrix一样，也是深耕医学影像和诊断领域，但前者自己构建了一个云平台，主要用机器视觉来分析肿瘤切片及影像。
冷静来看，用人工智能来进行医疗图像分析的公司并不少见，CureMetrix想要杀出重围，应该立足乳房检测领域，先积累医疗图像检测分析的相关经验和运营模式，再伺机进入其他疾病领域，以谋发展。
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人工智能+医学影像实在美好，不光光是患者，医生、医院都能从人工智能的应用中受益。人工智能一方面帮患者快速地完成健康检查，另一方面也帮医生削减了读片时间，提升了工作效率。最重要的是，有了人工智能的辅助，极大地降低了误诊的概率。因此，许多有着科技背景的现代公司开始进入医学影像这一领域。
作为一家数字医疗领域的初创公司，CureMetrix在2016年11月的“飞利浦创新挑战赛”中荣获第一名；《圣地亚哥联合论坛报》也曾撰文介绍过CureMetrix在医学图像诊断领域的创新之举，并称CureMetrix开创了人工智能诊断乳腺癌的先河。
人工智能+医学影像能走多远？需要更多的CureMetrix公司来给我们答案。
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