通过AI算法为医院提供系统解决方案『曜立』宣布获得数千万元Pre-A轮投资
李秀芝 李秀芝

通过AI算法为医院提供系统解决方案『曜立』宣布获得数千万元Pre-A轮投资

聚焦于通过AI算法为医院提供系统解决方案的创业公司——曜立宣布完成数千万元 Pre-A轮融资.

i黑马讯 (李秀芝)1月18日,聚焦于通过AI算法为医院提供系统解决方案的创业公司——曜立宣布完成数千万元 Pre-A轮融资,本轮由元璟资本投资。曜立基于真实医疗场景和实际需求,以大数据和医学理论为基础,融合人工智能技术,为医疗健康领域提供数据服务及一站式解决方案。

随着市场发展、技术推动和医疗信息化政策影响,医疗AI在医院工作中逐步扮演更重要的角色。然而由于医疗数据的独特性和复杂性,海量医疗数据分散在行业中,80%都没能得到有效利用。此外,现阶段医生的日常工作及科研管理仍需要占用大量人工和时间来录入和整理数据。

基于对行业现状的深入理解,曜立从多个单病种医疗数据切入,采用人工智能算法为科室提供SaaS产品和搭建数据平台,最终实现临床管理质量控制、科室管理质量控制的提升。

目前,曜立以自主研发的Willow®系列应用软件为基础,为医疗机构、医药企业和医疗保险等机构定制数据集成处理方案,目前已经在心内科、血液科、妇科三个科室得到有效应用。其中,Willow Lite整合HIS和科室各类子系统为同一前端,将原本复杂难找的数据自动分类、归档、提取和索引,节省了医生75%的数据搜集时间。

传统场景下,日常医生都需要手动录入病例和撰写医疗报告。现在通过曜立Willow Inform和Willow Report系统,医生可以在短时间内自动生成结构化病例,并且按照标准格式一键上传至卫生系统。

在这些使用过程中,客户每次使用Willow®前端应用时产出的医疗数据即是标准化数据,并且自动进入后端数据中心,数据中心内嵌自主研发算法,通过算法将汇聚的海量数据进行分析处理,辅助医生进行科学研究,最终产出可以支持决策的有用数据。

曜立观察到,现有数据解决方案主要集中在数据收集和清洗的单一处理阶段,在应用层面相对薄弱。曜立认为,只有扎根于医疗行业本身,在后端通过人工智能帮助实现数据处理,最后走到前端应用,才是根本解决医疗健康领域的数据问题的方法。

曜立团队成员均来自于临床医学、通信、计算机、金融等综合领域,清华、北大、威斯康辛大学等名校毕业,在人工智能与大数据领域沉淀多年实战经验,在垂直领域和跨行业资源层面积累较深。

经过两年多的发展,曜立在数据源获取、数据平台搭建、应用场景、客群获取等环节形成一定的商业闭环,现在已在多家国内顶尖三甲医院落地使用,包括超大型综合医院以及知名专科医院。通过曜立Willow,专科科室的手术工作管理效率提升了近70倍,每月手术室节省9000分钟时间。

随着经验体系的积累加深、算法和结论逐渐丰富,更深层次的分析应用也将被触及,例如临床辅助决策、药物调查、精准医疗等更多医疗信息化的需求。目前,曜立也与国内相关领域中心协作组进行合作,借助Willow核心技术搭建科研数据平台,助力产出更多医疗行业关键性的成果。本轮融资过后,公司将关注更深层次的医疗人工智能,加强核心技术突破,拓展市场业务并覆盖更多地区的医院和科室。

本轮投资方、元璟资本合伙人田敏表示,AI 驱动医疗产业是未来的潜力领域,曜立通过为专科诊室提供基于AI的「SaaS+」产品,将海量医疗数据量化,帮助临床工作者提升临床质量,为管理者提供决策支持。“元璟在持续重点关注基于真实医疗场景、具有综合医疗数据分析能力的 AI 公司,它们一方面要具备可持续获取数据的能力,同时数据要有具备明确落地的应用方向。”

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