Deepcare:利用SaaS模式收费
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DeepCare专注于研发医疗影像检测、识别、筛查和分析技术,通过融合机器视觉、深度学习,和大数据挖掘技术。目前主要着力于硬件的人工智能化,帮助合作的医疗器械厂商低成本实现自动识别功能,将这些设备普及到乡镇一级的基层社区诊所。
Deepcare通过将识别诊断模块销售给硬件生产商,以类似Saas模式每年客户按照使用的模块进行付费。付费方式也可以是数据抵付。研究报告目前DeepCare已经和上海一家子宫颈癌抹片检测公司、苏州一家眼科仪器公司、重庆一家尿液检查机构和北京一家医疗影像云软件公司合作,为他们提供模块化的算法服务。目前光是肺结节这一种疾病已经积累百万张级别的有效数据。肺癌,乳腺癌,前列腺癌和结肠癌是重点的数据收集方向。
推想科技:专注于心肺相关医疗影像识别推想科技利用影像识别算法模型,为医生提供辅助诊断方案。其原理为一部分影像数据作为测试数据,而模型学习剩余部分数据(训练数据),诊断测试数据,生成初级诊断报告,最后与医生正确的诊断报告做对比,得出诊断的准确率。
推想科技深度学习识别模式

2015年9月,在肺部X光的诊断环境中,最后生成诊断报告与医生的诊断报告匹配率在90%以上,在胸肺疾病的诊断当中接近住院医生水平,可有效辅助医生的日常诊疗工作,减轻医生的负担。
目前,调查报告推想科技已有的诊断模型数据源涵盖与心肺相关的近10种X光影像,如心影增大、肺部积液、肺炎等。由于临床诊断的病症80%以上为常规病,推想科技先从肺炎、肺积液等X光诊断常见病切入。模型中部分使用的是开源的图像数据库“ImageNet”,其模型是基于低分辨率数据源优化的,识别的准确率能达到97%。目前推想科技正在寻求和较大型的医院合作,利用医院的影像数据验证技术的可行性。
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