Aidoc使用人工智能来帮助放射科医生分析医疗扫描，该公司将其B系列扩大了2000万美元至4700万美元，使其筹资总额达到6000万美元

Aidoc自称是放射科医生的人工智能解决方案提供商，今天完成了对2019年4月筹集的B系列融资2000万美元的延期，使这轮融资总额达到4700万美元，公司融资总额达到6000万美元。联合创始人兼首席执行官埃拉德·瓦拉赫(Elad Walach)表示，自2020年初收入增长两倍后，这笔钱将用于支持新客户。

计算机视觉为价值6.5万亿美元的医疗诊断行业带来了希望，《自然》(Nature)杂志2018年发表的一篇论文突显了这一点。该论文发现，一些算法无法像医生小组那样准确地识别皮肤癌。例如，Sight Diagnostics使用机器学习算法，在不超过一针血的情况下，在10分钟内进行护理点完整血细胞计数(CBC)测试。总部设在纽约的Paige.ai利用基于临床成像数据训练的深度学习模型检测乳腺癌、前列腺癌和其他癌症。

Aidoc始于2016年，当时以色列国防军的老兵们集思广益，创建了一个针对某些医疗垂直领域的人工智能平台。这家创业公司的诊断工具集不需要专用硬件，在内部虚拟机中持续运行，并从图片存档、通信和放射信息系统接收扫描。它去识别这些，并将它们发送到Aidoc的云中，在那里算法识别并突出显示异常，然后将图像返回到放射科工作站进行重新识别。

Aidoc提供颅内出血和脊柱骨折的测试，以及几项肺栓塞、气胸、肋骨骨折和肺结节的胸部检查。(除了胸部测试，根据美国和欧盟的法律，所有其他测试都有CE标志，表明它们符合在欧洲大部分地区销售的产品的健康、安全和环境保护标准，根据美国和欧盟的法律，这些测试仅限于调查用途。)。自由空气、夹层和动脉瘤的腹部测试目前正在开发中。

巴塞尔大学医院的研究人员对Aidoc的肺动脉栓塞算法进行了初步研究，发现该算法达到了93%的敏感性和95%的特异性。在这种情况下，敏感度衡量的是被正确识别为患有栓塞的病人的百分比，而敏感度衡量的是被正确识别为没有栓塞的健康人的百分比。

最近，Aidoc获得了美国食品和药物管理局(FDA)的批准，可以部署其算法来“辅助”检测与新冠肺炎相关的发现。这些模型并不是要取代传统的新冠肺炎诊断测试，如血清学测试和鼻咽拭子检查，但该许可承认，通过隔离包含肺或部分肺的CT研究中的异常，这些模型可以用来优先处理与新冠肺炎感染有关的偶然(即非特异性)CT发现。

Aidoc声称其产品可以将报告周转时间减少高达60.1%，并表示到目前为止，他们已经分析了超过120万次扫描，检测到超过36万种疾病迹象，并帮助优先处理五大洲400多家住院和门诊诊所、一级创伤中心、成像中心和远程放射科机构的超过15万例病例。

这一数字高于5月份的约300家医疗中心，但Aidoc的雄心更大。沃拉赫表示，该公司希望到2021年达到500个中心。