人民融媒体2024年10月12日发布:AI医学平台提高医药科研速度100%,「白星花AI」获数百万元天使轮融资 36氪首发
⭐发布日期:2024年10月12日 | 来源:人民融媒体
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36氪获悉,医学研究工具平台企业「白星花AI」完成数百万元天使轮融资,由汾湖国际创新中心孵化并独家投资。本轮融资主要用于BAIX平台业务拓展、团队扩充及品牌建立等方面。
白星花AI创立于2020年9月,联合创始人/CEO王苏宏毕业于上海交通大学,数次在国际算法竞赛中拔得头筹,曾在中国航天科工二院从事视觉AI工作;联合创始人/CTO肖志峰为美国宾州计算机专业副教授;团队在AI算法、医学研发方面有丰富的经验积累。
作为连续创业者,王苏宏曾创办一家医学AI培训公司,为医生和医学生提供AI影像识别、统计工具、机器学习等数字化工具。基于培训业务,其对医生需求有了更进一步了解,因此投身于为医生、药企、CRO等开发提升其医学研究效率的标准化AI工具。
起步时,白星花AI尝试帮助医生、药企医学人员解决的痛点之一是:通过大量的科研文献的数据关联构建知识图谱进行疾病、靶点和药物关联性预测。随着医学学术研究的蓬勃,医学信息处于爆发状态,原本SCI医学文献年增长率约为8%-10%,近年来增速上升至25%,针对各类疾病、靶点的研究涌现。如何用AI算法快速处理更广泛的文献数据,为使用者深度挖掘文献信息,成为王苏宏和团队努力的一个方向。
“医学SCI,包括基础医学文献、机制文献和临床医学文献等。人工阅读一篇医学文献大约需要2小时,但医生等研究人员往往只需要文献中的关键数据,如研究创新点、药物成分、诊断标准、临床指标等,”王苏宏表示,通过白星花AI工具,可以将众多医学文献生成结构化要点、可视化图表等,供医生快速阅读参考。
除4000多万篇SCI精准标注的图谱数据外,白星花AI还结合开源医学数据库、药物基因数据库,通过机器学习、NLP、KG等AI算法模型,有效填补医学真实世界研究、临床研究中的数据缺失,修正数据错误。数据多模态化的应用,也让各类数据打通壁垒,能够真正支持医学研究者进行医学统计、作用机制发现、药物新适应症拓展、临床试验结果预测等。
白星花支持的医学AI案例
在医疗大数据领域,当前仍面临着数据缺失、机构间数据标准不统一等挑战,在数据孤岛这一问题上,王苏宏和团队选择多模态数据融合,将半监督、无监督学习应用到处理真实世界数据和临床数据上。通过从4000多万篇医疗SCI文献样本中,还原医疗真实世界的面貌,借助机器学习等算法进行特征提取,补齐队列数据的缺失,王苏宏将这一过程比喻为通过美颜APP修复图像。
据了解,当前白星花AI已与美国夏威夷肿瘤研究中心、河北医科大学第一医院肝病中心等机构合作,刊发多篇学术论文;在AI算法方面,也已获“实体关系的标注自动生成方法和系统”发明专利授权,另两项发明专利申请中;协助医学工作者发布50多篇SCI文章。
在商业化方面,白星花AI为医生、药企、CRO等提供一站式医学科研服务,在部署系统工具的基础上,按研究项目或药物管线付费。当前,白星花AI已有君实生物、信达生物、百济神州等药企客户。另外,在市场拓展上,白星花AI也为医学专业的硕博生提供学生版工具服务,保证产品在这一潜力人群中的品牌认知。
对于药企、医院而言,在拥有充足医学知识和医学数据的基础上,仍需要耗费大量时间、精力方能产出医学结果。因此,其急需大数据、AI等数字化技术提升研发速度,缩短药物临床前研究各环节的时间,因此AI辅助医学研究市场值得关注。
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Angie
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邹元清
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樊宗师
9秒前:如何用AI算法快速处理更广泛的文献数据,为使用者深度挖掘文献信息,成为王苏宏和团队努力的一个方向。
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