視見科技完成總額1億元A輪融資，國有資本加碼打造AI賦能醫療的領導者
近日，動脈網第一時間獲悉，人工智能醫療行業的領先公司視見科技完成A輪追加融資，投資方為招商局創投。2018年3月視見科技完成A輪融資，由深創投領投。至此，視見科技完成總額1億元人民幣A輪融資。
據悉，視見科技的本輪融資將繼續聚焦于產品研發，在團隊組建和產品矩陣上持續追加投入，并加快推進臨床應用場景探索，推動公司快速發展。
本輪投資方招商局創新投資管理有限公司（招商局創投），設立于2015年，是招商局集團全資子公司，投資領域聚焦于“互聯網＋”和科技創新，包括金融、地產和物流交通等招商局集團的優勢產業與互聯網的結合，以及大健康、消費升級、人工智能等創新領域。
招商局創投高級投資經理楊宏鍇表示，“大健康產業是招商局集團著重發展的領域之一，我們看好AI在醫療領域的應用前景，尤其是在醫療影像上的應用落地。視見科技擁有業內領先的科研水平和技術團隊，市場開拓進展迅速，可以與招商局現有和未來大健康領域業務布局緊密結合，協同發展。”
視見科技團隊
團隊屢受政府資本青睞
記者從動脈網數據庫了解到，2017年7月，視見科技曾宣布獲得香港科技創新署數百萬元港幣資助和聯想創投領投近2000萬元人民幣的首輪融資。
2018年3月，視見科技宣布完成6000萬元的A輪融資，本輪融資由深創投領投。
視見科技本次融資距上一輪深創投投資過去僅僅不足3個月，且連續兩輪吸引投資風格相對穩健的政府背景資本，給本輪投資增添了不少含金量。“一方面，說明視見科技成立一年多以來，公司的團隊、產品和市場進度，得到了資本市場的充分認可，”視見科技創始人陳浩博士介紹道，“另一方面，人工智能在醫療領域的真正大規模落地應用，還需要一個較長的時間。從技術、產品、市場以及政策層面，都開始進入攻堅階段，需要摒棄浮躁的心態。有了資本的助力，我們就更能沉下心來專注于把技術研發和產品開發做好，同時探索更多的臨床應用場景。”
影像AI快速發展，臨床應用進入新階段
“AI應用于醫療的發展時間雖短，但其發展速度卻是驚人的，尤其在數字化、信息化基礎條件較好的放射影像領域。”視見科技COO肖翔介紹道。
17年初時，大部分影像科醫生對于醫療AI還知之不多，而到了年末，大部分三甲醫院都已普遍對于AI的技術和應用有了較深的認知。
尤其在進入18年后，國內第一梯隊的AI公司都相繼推出了較為成熟的產品，并且在各大醫院都進行了不同程度的合作和臨床試用。有一些知名三甲醫院，試用的AI產品甚至超過10家。
一方面，說明醫療行業對AI的接受程度越來越高，另一方面，也把各家企業的產品放在了直接競爭的賽場上。
以目前影像科最為普遍的AI應用肺小結節檢測為例，除了在結節檢出的敏感性和假陽性等指標上進行較量外，醫生還關注更多實用功能－包括結節良惡性判斷、隨訪等功能的開發，以及跟醫院臨床流程的對接。
“視見科技的Lung－sight肺部影像輔助診斷產品，能無縫對接醫院系統，自動獲取數據并返回檢測結果，視見科技的格式化報告也能一鍵導入到醫院報告系統里，真正提升醫生的工作效率。”肖翔說，“除了功能的進一步完善外，覆蓋更多檢查手段、更多部位和病種模塊，也是下一步影像AI產品應用落地的關鍵點。而視見科技團隊多年的技術積累為下一步更多的產品開發提供了堅實保障。目前視見科技有包含骨科、乳腺、前列腺、肝臟等多部位放射類的產品矩陣。”
病理AI蓄勢待發，宮頸癌篩查或成突破口
相對于快速發展的影像AI領域，病理領域發展相對緩慢，無論是參與的公司數量還是產品成熟度，都相差甚遠。而視見科技在病理領域，又一次站到了行業前端。視見科技研發的“Cervical－sight”宮頸癌液基細胞篩查系統，能自動檢出全片病變細胞，提供14個分類的診斷結果，并自動出具TBS結構化報告，充分滿足宮頸癌篩查市場的需求。
在今年五月份舉辦的第四屆中國醫療保健國際交流促進會病理學分會年會暨數字病理和人工智能大會上，主辦方特別設計人機大賽環節，將宮頸癌細胞學智能篩查作為大賽項目。視見科技的“Cervical－sight”系統在大會上首次亮相。作為三家參賽企業之一，視見科技的診斷結果得到了與會專家的高度認可。特別是現場邀請一位基層醫生使用視見科技系統輔助進行診斷，在初次熟悉系統后，僅用50分鐘完成了40張宮頸細胞片的診斷，其結果達到了專家水平。
“人機大賽不是目的，人機協作才有未來。”陳浩介紹，“中國病理注冊醫生不到1萬人，醫生缺口高達10萬人以上，因此病理領域對于AI的需求更為迫切。視見科技是少數在影像和病理領域均有深厚技術積累和產品布局的AI企業之一，影像與病理組合發展對臨床有更多的實用價值，隨著病理數字化的快速發展，其應用價值也將進一步體現。”
專業團隊，技術立足打造AI賦能醫療的領導者
視見科技成立于17年2月，現在已經在香港、深圳、北京和成都分別組建了研發和業務拓展團隊。視見科技核心技術團隊源自于香港中文大學教授與博士團隊。團隊潛心醫學影像研究領域超過20年，在放射、病理、放療、內窺鏡、超聲等多個領域積累深厚，曾在十六項國際醫學影像AI識別挑戰賽中戰勝來自頂尖企業和研究機構的強勁對手獲得冠軍，并在CVPR、ICCV、AAAI、MICCAI、MIA、JAMA等頂級刊物和會議上發表論文五十多篇，團隊成員三次獲得最佳論文獎。目前團隊80％的成員均是研發人員，并且已經與香港中文大學深圳研究院等建立了聯合實驗室，與全國超過一百家醫院建立合作，推動產學研醫的深度化合作。
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