医学成像是一个涵盖多种不同技术的广泛术语。在开发了用于增强X射线和乳腺X光片的人工智能工具后，法国初创公司Gleamer现在计划解决磁共振成像（MRI）的问题。
Gleamer没有从头开始，而是收购了一家已经在从事基于AI的MRI分析的初创公司Caerus Medical，并与Pixyl合并。
Gleamer是第二波试图利用人工智能改进医学成像的初创公司之一。许多技术创始人在2014年或2015年围绕这一主题创建了初创公司。虽然大多数都没有取得成功，但该领域也进行了一些整合。例如，Zebra Medical Vision和Arterys分别被Nanox和Tempus收购。
Gleamer成立于2017年，一直在为放射科医生构建一个AI助手，类似于医学影像的副驾。理论上，使用Gleamer，放射科医生可以提高解读医学图像时的诊断准确性。
这家初创公司已经说服了45个国家的2,000个机构使用其软件解决方案。总体而言，Gleamer已处理了3500万次检查。该公司为其骨创伤解释产品获得了CE和FDA认证。在欧洲，它还提供了专门针对胸部X光片、骨龄测量和骨科产品的CE认证产品。
“不幸的是，‘一刀切’的方法在放射学中行不通，”Gleamer联合创始人兼首席执行官Christian Allouche告诉TechCrunch。“要有一个能够覆盖所有医学成像并达到医生期望性能水平的大模型是非常复杂的。”
因此，该公司创建了专注于乳腺X光片和CT扫描的小型内部团队。“三周前，我们发布了乳腺X光片产品，这是我们花了18个月时间研发的成果，”Allouche说。这个产品基于一个经过150万张乳腺X光片训练的专有AI模型。
“我们与法国政府的GPU集群Jean Zay建立了合作关系，”Allouche说。该公司还在研究癌症的CT扫描。
那么MRI呢？“MRI是一个不同的技术领域，”Allouche说。“在MRI中有许多任务。不仅仅是检测，还有分割、特征化、分类和多序列成像。”
这就是为什么Gleamer收购了一家小型初创公司（Caerus Medical）并与一家较大的公司（Pixyl）合并，以加快步伐。这两家公司已经在这一领域工作了几年。Gleamer没有透露交易的具体条款。
“这两家公司将成为我们的两个MRI平台，目标是在未来两到三年内覆盖所有用例，”Allouche说。
预防性医学成像
尽管Gleamer的模型显示出了令人鼓舞的结果，但它们还不完美。例如，根据公司的新乳腺X光片模型，该公司声称它可以检测出五分之四的癌症。相比之下，没有AI辅助的人类放射科医生通常只能识别出五分之三的癌症病例。
然而，像Gleamer这样的工具带来的生产力提升可能会彻底改变医学成像。一个未被发现的肿瘤很可能会在几个月后的随访检查中出现。
“在不远的将来，我认为我们都将接受由保险公司支付的常规全身MRI检查——因为它们不会产生辐射，”Allouche说。
然而，在某些城市，已经有太少的放射科医生来满足反应性成像的需求。如果行业转向预防性成像，AI工具将成为不可或缺的。
Gleamer的CEO认为，AI可以成为一种“协调和分诊”工具。大多数医学成像检查是为了排除某些诊断。“因此，确实需要使用一个具有比人类更高敏感度的强大AI模型来自动化这一切，”Allouche说。
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