Medical Imaging Ai Startups

Polres

Medical Imaging Ai Startups – Bagi perusahaan yang mengembangkan solusi pembelajaran mesin untuk radiologi, kemitraan strategis dan kolaborasi dengan penyedia layanan kesehatan adalah rajanya. Mereka tidak hanya memberi vendor keahlian domain teknis dan klinis, tetapi mereka juga menyediakan akses ke data gambar deskriptif untuk melatih dan memvalidasi algoritme pembelajaran mesin – salah satu tantangan terbesar bagi sebagian besar pengembang algoritme. Dengan bekerja sama dengan penyedia, vendor dapat mengidentifikasi titik nyeri terbesar bagi dokter, apakah itu pekerjaan terkait proses atau bagian dari proses pengambilan keputusan klinis, dan oleh karena itu area di mana pembelajaran mesin dapat menambah nilai paling banyak.

Akibatnya, perusahaan pencitraan medis terkemuka membentuk kemitraan strategis dengan penyedia layanan kesehatan untuk berkolaborasi dalam proyek pembelajaran mesin, seperti yang ditunjukkan pada analisis gambar di bawah ini.

Polres

Medical Imaging Ai Startups

Medical Imaging Ai Startups

Salah satu yang terbaru adalah pengumuman minggu lalu dari GE Healthcare dan Partners HealthCare bahwa mereka telah menjalin kemitraan 10 tahun untuk mengembangkan kecerdasan buatan dan solusi pembelajaran mendalam. Partners adalah sistem perawatan kesehatan nirlaba yang berbasis di Boston yang didirikan pada tahun 1994 oleh Rumah Sakit Umum Massachusetts dan Rumah Sakit Brigham dan Wanita. Poin-poin penting dari pengumuman tersebut adalah sebagai berikut:

Nvidia Clara Imaging

Kemitraan ini bertujuan untuk menerapkan AI ke dalam setiap aspek perjalanan pasien melalui sistem perawatan kesehatan – mulai dari masuk hingga keluar – dan mencakup beberapa spesialisasi medis, termasuk radiologi, patologi, genomik, dan kesehatan populasi.

Video bokeh

GE Healthcare telah menjalin kemitraan dengan Rumah Sakit Anak Boston, mengembangkan solusi yang menafsirkan gambar otak anak lebih cepat dan lebih akurat, dan dengan Pusat Inovasi Kesehatan Digital UC San Francisco. Kolaborasi dengan UCSF bertujuan untuk mengembangkan perpustakaan algoritme pembelajaran mendalam, dengan fokus awal pada algoritme yang mempercepat diagnosis banding dalam situasi akut seperti trauma.

GE Healthcare juga bermitra dengan beberapa vendor analitik pencitraan, termasuk Arteri dan imbio, yang solusinya tersedia di GE Health Cloud. Solusi yang dikembangkan oleh GE dan mitra klinisnya juga akan tersedia di GE Health Cloud, menciptakan perpustakaan besar aplikasi analisis gambar.

IBM Watson Health juga menerapkan strategi kolaboratif dan pada Juni 2016 mengumumkan Watson Health Medical Imaging Collaborative. Inisiatif ini diluncurkan dengan 16 anggota, termasuk sistem kesehatan, pusat medis akademik, penyedia radiologi rawat jalan dan perusahaan teknologi pencitraan, dan sejak itu berkembang menjadi 24 organisasi. Aplikasi pertama dari kemitraan ini adalah IBM Watson Imaging Clinical Review, yang membantu rumah sakit mengidentifikasi pasien yang mungkin mengalami stenosis aorta. Rumah Sakit Jantung Sentara menyumbangkan data dari 3.000 studi eko-kardiologi jantung, 60% di antaranya digunakan untuk melatih Watson dalam pengembangan IBM Watson Imaging Clinical Review. Kolaborasi ini juga mengembangkan solusi untuk penyakit mata, otak, dan kondisi terkait jantung lainnya seperti infark miokard, gangguan katup, kardiomiopati, dan trombosis vena dalam.

Image Recognition Ai Technology In Medical Diagnostics

IBM Watson Health juga merupakan mitra dengan vendor analitik gambar untuk Watson Platform for Health (sebelumnya Watson Health Core), tawaran data perawatan kesehatannya, yang didukung oleh Watson Health Cloud, yang mencakup kombinasi IBM Watson Health dan. Aplikasi pihak ketiga. Salah satu produk radiologi pihak ketiga pertama adalah aplikasi dari MedyMatch yang mendeteksi perdarahan intrakranial dari CT scan.

Siemens Healthineers mengumumkan platform perawatan kesehatan digital barunya, Digital Ecosystem, di HIMSS 2017 dan telah bermitra dengan beberapa pengembang perangkat lunak pihak ketiga, termasuk Arteri, HeartFlow, dan SyntheticMR. Pada bulan Januari tahun ini, Siemens dan Biogen mengumumkan kesepakatan untuk bersama-sama mengembangkan alat MRI baru untuk menghitung penanda penting aktivitas dan perkembangan multiple sclerosis, termasuk lesi T2 baru dan atrofi.

Siemens telah mengumumkan kemitraan pembelajaran mesin dengan sejumlah kecil penyedia layanan kesehatan. Di RSNA 2016 mempresentasikan prototipe yang dikembangkan dengan Rumah Sakit Universitas Essen untuk meningkatkan akurasi diagnostik ahli radiologi non-spesialis dalam perbedaan antara pneumonia interstitial normal (UIP) dan non-UIP pada CT toraks. Siemens juga merupakan mitra dalam proyek ‘Data Intelligence for Clinical Solutions’, yang didanai oleh Kementerian Federal Ekonomi dan Energi (BMWi), yang bertujuan untuk mengembangkan solusi kecerdasan buatan yang memberikan diagnosis berbeda kepada dokter berdasarkan data pasien yang tersedia. Mitra klinis dalam proyek ini adalah Rumah Sakit Charité di Berlin dan Rumah Sakit Universitas Erlangen.

Medical Imaging Ai Startups

Philips Healthcare memiliki banyak kemitraan strategis jangka panjang dengan penyedia layanan kesehatan, biasanya berdasarkan model bisnis layanan terkelola. Contohnya termasuk Westchester Medical Center Health (AS), Rumah Sakit Jantung Tampere (Finlandia) dan Rumah Sakit Karolinska (Swedia). Namun, mitra ini umumnya tidak memiliki program khusus tentang pembelajaran mesin. Satu pengecualian adalah perjanjian yang ditandatangani pada bulan Maret tahun ini dengan Rumah Sakit Anak Phoenix untuk kontrak 15 tahun yang melibatkan pencitraan, pemantauan pasien, dan data klinis, yang akan mengeksplorasi penggunaan pembelajaran mesin dalam perawatan anak.

Investment In Medical Imaging Ai Companies Tops $500 Million

Demikian pula, Philips memiliki kemitraan yang relatif sedikit dengan vendor perangkat lunak analisis gambar dan sejauh ini belum mengikuti pendekatan ‘ekosistem gambar terbuka’ dari GE (Health Cloud), IBM (Health Core) dan Siemens (Digital Ecosystem). Sebaliknya, Philips tampaknya berfokus pada pengembangan kemampuan kecerdasan buatan internalnya. Di RSNA 2016 ia memperkenalkan Illumeo, yang menggunakan data dan kesadaran kontekstual untuk membantu meningkatkan alur kerja ahli radiologi. Illumeo mengadaptasi antarmuka pengguna dengan menawarkan seperangkat alat dan metrik yang didorong oleh pemahaman konteks klinis. Perangkat lunak ini menyediakan ahli radiologi dengan informasi yang paling relevan dari berbagai sumber dalam satu tampilan dan menghasilkan laporan dinamis yang dapat mencakup gambar 3D atau data gambar kuantitatif.

Related posts

Leave a Reply

Your email address will not be published.