Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Искусственный интеллект

Искусственный интеллект уже помогает врачам ставить диагнозы, а также прогнозирует риск развития заболеваний по поисковым запросам. Издание Medical Futurist подготовило подборку ведущих ИИ-компаний в медицине.

Google Deepmind Health

Google Deepmind Health

Проект Google Deepmind Health был запущен ИИ-подразделением Google и занимается анализом и упорядочением медицинских записей при помощи машинных алгоритмов. Скорость обработки данных действительно поражает: Google Deepmind способен обработать сотни тысяч единиц медицинской информации всего за несколько минут. Несмотря на то, что исследования в этой области все еще находятся на ранней стадии, Google уже сотрудничает с глазным госпиталем Мурфилдс в Великобритании для улучшения качества лечения пациентов.

IBM WatsonPaths

IBM WatsonPaths

Компания IBM Watson запустила проект WatsonPaths в сотрудничестве с Медицинским колледжем в Кливленде при Университете Кейс Вестерн Резерв. WatsonPaths — это две когнитивные компьютерные технологии, которые могут использоваться машинным алгоритмом Watson для того, чтобы помогать терапевтам делать более точные прогнозы и быстрее находить данные в единой базе электронных медицинских записей. До этого Watson уже научился диагностировать рак и читать рентгеновские снимки.

Careskore

Careskore

Стартап из Чикаго создал предикативную облачную платформу для анализа здоровья пациентов. Компания разработала собственный ИИ-алгоритм под названием Zeus, который на основе клинических, лабораторных, демографических и поведенческих данных предсказывает, насколько велика вероятность того, что после прохождения лечения пациент будет повторно госпитализирован. При помощи такого алгоритма медицинские учреждения улучшают качество своей работы, а пациенты получают более ясное представление о собственном здоровье.

Zephyr Health

Zephyr Health

После пяти лет исследований на основе медицинских данных компании Johnson & Johnson, в 2011 году Уильям Кинг запустил Zephyr Health для того, чтобы помочь научным организациям повысить результативность своих исследований и сократить время, которое требуется для вывода разработанных продуктов на рынок. Стартап предлагает анализ больших данных, алгоритмы машинного обучения, а также отличную систему визуализации данных, которая помогает исследователям быстрее ориентироваться в больших потоках информации.

Oncora Medical

Oncora Medical

Стартап, созданный в Филадельфии, совершенствует методы изучения и лечения рака, особенно связанные с лучевой терапией. Один из основателей компании, Дэвид Линдси, занимался научной работой в Университете Пенсильвании и обнаружил, что у врачей-онкологов, специализирующихся на последствиях воздействия на раковую опухоль радиацией, нет единой цифровой базы данных, и решил создать ее. В 2016 году стартап собрал $1,2 млн от частных инвесторов, а в этом году Oncora Medical планирует внедрить свою систему организации и анализа данных в работу трех крупных медицинских учреждений.

Sentrian

Sentrian

Стартап, запущенный 2 года назад с первоначальным капиталом в $12 млн, занимается предупреждением хронических заболеваний и оповещает пользователя о риске возникновения болезни задолго до того, как сам пациент заметит первые симптомы. Процесс состоит из двух ступеней: сначала Sentrian собирает данные пациентов, полученные при помощи большого количества различных биосенсоров, а затем обучает машинные алгоритмы выполнять работу врачей — внимательно анализировать информацию по каждому пациенту и выявлять признаки возможных заболеваний.

CloudMedX Health

CloudMedX Health

Компания из Кремниевой долины также фокусируется на оптимизации процесса лечения. CloudMedX использует большие данные, машинное обучение и распознавание речи для того, чтобы в реальном времени собирать и анализировать медицинские данные пациента и моментально представлять лечащему врачу результаты проведенного анализа. По словам основателя и гендиректора компании Ташфина Сулеймана, CloudMedX освобождает терапевтов от выполнения работы специалистов по вводу данных.

Butterfly Network

Butterfly Network

Джонатан Ротберг, обладатель национальной медали США в области технологий и инноваций, основал компанию Butterfly Network в 2011 году, намереваясь создать портативное устройство размером со смартфон для медицинской интроскопии, включая МРТ и УЗИ. Главная цель предпринимателя — полная автоматизация процесса, для чего он также разрабатывает алгоритм, который обучают специалисты в области ультразвуковых исследований. Для этого Ротберг уже продал две собственные компании по определению последовательности ДНК, а также привлек $100 млн инвестиций.

3Scan

3Scan

Стартап из Сан-Франциско разрабатывает роботизированные микроскопы и машинное зрение для того, чтобы автоматизировать и упростить изучение тканей организма. По словам основательницы компании Меган Клаймен, 3Scan способен за один день выполнить такой объем работы, на который у опытного врача ушло бы не менее года.

Arterys

Arterys

Компания объединяет в своей работе искусственный интеллект, облачное хранение данных и медицинскую интроскопию. В сотрудничестве с GE Healthcare стартап разработал ИИ-систему для проведения магнитно-резонансного сканирования сердца, которое анализирует семь типов данных, включая анатомию сердца, а также скорость и направление потока крови. Новая технология позволяет сократить время проведения процедуры с одного часа до 6-10 минут. Кроме того, пациентам больше не приходится задерживать дыхание во время сканирования.

Enlitic

Enlitic

Enlitic применяет технологию глубокого обучения для изучения рентгеновских снимков. Алгоритм, разработанный в компании, способен анализировать медицинские изображения за доли секунды — в среднем, в 10 000 раз быстрее, чем врач-рентгенолог. В июне 2016 года был также проведен эксперимент, в котором алгоритм соревновался с тремя специалистами в области лучевой диагностики: оказалось, что система Enlitic была на 50% лучше в распознавании злокачественных опухолей. Ранее анализировать рентгеновские снимки также научился ИИ от компании IBM Watson.

Bay Labs

Bay Labs

Компания, созданная в прошлом году, использует технологию глубокого обучения, чтобы помочь специалистам в развивающихся странах диагностировать болезни сердца. В сентябре 2016 года сотрудники Bay Labs отправились в Кению и провели в одной из местных школ исследование при помощи разработанного ими алгоритма. Система проанализировала данные ультразвуковой диагностики сердца у 1200 школьников и выявила 48 детей с врожденным пороком сердца. По словам Йохана Мэта из Bay Labs, такой анализ способен провести только специалист со стажем в несколько лет.

Atomwise

Atomwise

Atomwise занимается ИИ-анализом эффективности лекарственных средств. В 2015 году компания в поисках эффективного препарата для лечения вируса Эбола запустила виртуальный тест, в результате которого алгоритм действительно обнаружил два медикамента, которые потенциально могли бы значительно снизить инфекционные свойства вируса. Исследование, на которое без использования новой технологии ушло бы не менее года, было осуществлено всего за один день.

Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals

Компания работает примерно в том же направлении, что и Atomwise, и разрабатывает платформу для создания новых лекарств с использованием искусственного интеллекта. Благодаря новой технологии Recursion Pharmaceuticals уже удалось обнаружить несколько новых способов применения известных лекарств и биоактивных соединений для лечения редких генетических заболеваний. В ближайшие десять лет компания обещает найти способ лечения 100 болезней, которые до этого считались неизлечимыми.

Whole Biome

Whole Biome

Основная задача Whole Biome заключается в разработке методов анализа и воздействия на микрофлору организма для лечения и предотвращения различных болезней. Для этого компания разработала систему диагностики на основе ИИ, которую Клиника Мейо в США уже использует для предотвращения преждевременных родов у женщин.

iCarbonX

iCarbonX

iCarbonX, единственная китайская компания в списке, ставит перед собой задачу «оцифровать все персональные данные людей» и уже привлекла более $600 млн финансирования от частных инвесторов, среди которых китайский ИТ-гигант Tencent. Основная идея заключается в том, чтобы создать цифровой прототип человека, который состоит из проб слюны, белка и ДНК, а также различных показателей, вроде чистоты окружающего воздуха и сведений об образе жизни (режим сна, диета). Анализируя все эти данные, iCarbonX дает персонализированные советы по здоровью.

Deep Genomics

Deep Genomics

Стартап Брендана Фрея собирается решить главную проблему генетики: узнать, какую именно информацию содержит наш геном. Для этого компания использует нейронные сети, которые учатся предсказывать результат какой-либо мутации на основе анализа сотен тысяч примеров других мутаций, даже если их эффект до этого еще не был изучен. На сегодняшний день стартап составил базу данных из предсказаний того, как более 300 миллионов генетических вариаций могут влиять на генетический код. Эти результаты уже используются для генно-терапевтических исследований, молекулярной диагностики, выявления биомаркеров заболеваний и оценки риска генетических отклонений.

Turbine

Turbine

Объединенная группа исследователей в сфере искусственного интеллекта, врачей и специалистов по биоинформатике потратила шесть лет на создание ИИ-системы, которая способна разрабатывать персональное лечение для любого вида рака быстрее, чем какая-либо медицинская организация. Алгоритм анализирует клетки на молекулярном уровне и подбирает лучший метод лечения для каждой определенной опухоли. Технологию уже используют такие компании, как Bayer и Pfizer, а также Кембриджский университет.

Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Сергей Петренко: Каждый день происходит 65–150 тысяч кибератак
Мнения
НАСА опубликовала видео вращения тысяч астероидов в Солнечной системе
Кейсы
Японские военные будут запускать дроны с истребителя F-3
Кейсы
Карьера в IT: компании ждут дружелюбных разработчиков и маркетологов-программистов
Тренды
Александр Ханин, VisionLabs — о том как распознавание лиц упрощает жизнь банковским клеркам и охранникам в ТЦ
Тренды
Apple запатентовала полностью стеклянный iPhone
Тренды
Кейсы
Ученые смогли вырастить крошечный человеческий мозг в мышиной голове
Посмотрите, как быстро люди меняют планету на примере спутниковых снимков от НАСА
Кейсы
В Китае борются с людьми, которые переходят дорогу на красный свет. Робот просто поливает их водой
Кейсы
Ученые записали альбом «Mezzanine» группы Massive Attack на ДНК
Тренды
В Татарстане представили приложение, блокирующее музыку при приближении к железной дороге
Российские ученые изобрели
Импортозамещение
ФАС предложила удалять приложения Google и Apple из смартфонов, продающихся в России
Государственные структуры начали массово устанавливать VPN
Тренды
Новый 3D-микроскоп показал, как функционируют иммунные клетки. Это очень похоже на «Звездный путь»!
Кейсы
Туманность Лагуна: Как выглядит одно из самых красивых межзвездных облаков во Вселенной
Космос
Три польских архитектора предложили концепт складного небоскреба-оригами
Идеи
Google выпустил бесплатную игру для обучения программированию Grasshopper
Кейсы
Как устроены современные криптофермы?
Блокчейн
Тренды
Авиакомпания «Победа» намерена внедрить в самолеты стоячие места
Студенты МГУ выиграли чемпионат мира по программированию. На втором месте — МФТИ
Тренды
РБК: Роскомнадзор блокирует Telegram из-за планов Павла Дурова создать криптовалюту TON
Запрет Telegram
Проект EarthNow разрабатывает камеру, с помощью которой можно увидеть себя в реальном времени из космоса
Космос
Sony и Университет Карнеги—Меллона разработают кулинарного робота
Тренды
Роскомнадзор начал блокировать IP-адреса Azure — облачного хостинга Microsoft
Тренды
Крым может стать первым российским регионом, выпустившим свою криптовалюту
Блокчейн
Роботов научили идеально собирать мебель из Ikea. Теперь жизнь станет чуточку легче!
Тренды
Тренды
Генная инженерия против рака, голода и смерти
В Казани разрабатывают собственный мессенджер Telem — аналог Telegram
Тренды
Volocopter представила концепцию остановок для аэротакси на крышах. И это очень красиво!
Кейсы
В Швейцарии появился экзоскелет для управления дроном FlyJacket
Тренды

Что такое deep learning и почему о нем все говорят?

Тренды
Московские власти начали внедрять в метро и ЖД-станциях систему распознавания лиц
Тренды
Кейсы
Ученые случайно нашли бактерию, разлагающую пластик за несколько дней
В Амстердаме представили капсулу смерти Sarco — машину, которая позволит человеку убить себя одной кнопкой
Кейсы
Павел Дуров пообещал многомиллионное финансирование администраторам VPN-сервисов
Кейсы
Идеи
Telegram снова доступен в России. Без использования VPN-сервисов для обхода блокировки
Будущее наступило: 5 новейших технологий вокруг нас
Тренды
Илон Маск рассказал, что Tesla слишком надеялась на роботов в производстве. А зря!
Мнения
Медиа и доставка: Почему запуск СМИ нужно начинать с дистрибуции
Мнения
Как выглядят первые солнечные крыши от Tesla на настоящих домах
солнечные батареи
Обзор: игры будущего
Тренды
Технологии из сериалов, которые становятся реальностью
Тренды
Мнения
Telegram: 4 причины, почему его нельзя блокировать

FAQ: Что нужно знать о безопасности в интернете

Тренды
Cтив Возняк: «Искусственный интеллект всегда будет нуждаться в человеке»
Мнения
Будущее роботов: как машины приходят в дома, в медицину и на производство
Тренды
Алекс Жаворонков, Insilico Medicine: Как нейросети создают пилюлю от старения
Тренды
Основатель ABBYY Давид Ян — о «злом» искусственном интеллекте и рецепте мирового лидерства
Мнения
Кибернетик Джозеф Браун: Мы строим роботов, потому что нам нужны рабы
Мнения