摘要:3月15日,國內(nèi)企業(yè)級泛醫(yī)學(xué)文本信息人工智能產(chǎn)品及方案供應(yīng)商麥歌算法科技宣布完成千萬級天使輪融資,由明勢資本領(lǐng)投,啟迪之星跟投。
3月15日,國內(nèi)企業(yè)級泛醫(yī)學(xué)文本信息人工智能產(chǎn)品及方案供應(yīng)商麥歌算法科技宣布完成千萬級天使輪融資,由明勢資本領(lǐng)投,啟迪之星跟投。
麥歌算法科技的核心業(yè)務(wù)包括基于自然語言處理(NLP)的泛醫(yī)學(xué)文本處理以及基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行的針對 B 端應(yīng)用層算法開發(fā),主要為醫(yī)院、藥廠、保險(xiǎn)公司等客戶群體定制個(gè)性化的泛醫(yī)學(xué)文本解讀方案,從而有效快速的進(jìn)行信息整理分析,解決過往人工處理模式下高成本、低效率等問題。麥歌核心團(tuán)隊(duì)由國內(nèi)外知名院校、行業(yè)領(lǐng)先公司科研人才構(gòu)成,CTO劉霄曾參與歐洲第七框架支持的前沿醫(yī)學(xué)NLP項(xiàng)目MUSE的開發(fā),多次獲得歐洲創(chuàng)業(yè)與醫(yī)學(xué)類的大獎,在醫(yī)療、保險(xiǎn)、銀行、法務(wù)等領(lǐng)域都有豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累。團(tuán)隊(duì)的合作導(dǎo)師Antoine Bordes目前于FAIR (Facebook AI Research) 擔(dān)任Research Lead,負(fù)責(zé)研發(fā)工作。
圖:麥歌算法科技CEO王曉東(左)、CTO劉霄(右)
麥歌算法科技CEO王曉東表示:”國內(nèi)在醫(yī)療領(lǐng)域里從原始數(shù)據(jù)向可計(jì)算數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化基本還是靠人工處理的方式在運(yùn)作,效率低,成本高。麥歌算法科技的成立,旨在通過技術(shù)改善醫(yī)療領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)向文本信息轉(zhuǎn)化的效率,加速知識的生成與傳遞,從而提升醫(yī)療效率,加速醫(yī)學(xué)發(fā)展?!贝送猓鯐詵|還透露說,作為一家成立不足一年的公司,麥歌算法科技以產(chǎn)品原型參與國內(nèi)某頂尖保險(xiǎn)公司的保單信息自動處理POC測試,在與數(shù)十家對手的競標(biāo)中排名首位,其中既有知名IT公司也有在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域浸淫多年的明星創(chuàng)業(yè)企業(yè)。
明勢資本創(chuàng)始合伙人黃明明表示:“醫(yī)療數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏巨大價(jià)值的同時(shí)也存在應(yīng)用的痛點(diǎn),醫(yī)學(xué)自然語言處理和應(yīng)用將隨著市場需求進(jìn)入快速增長期,僅商業(yè)保險(xiǎn)理賠的市場潛力就高達(dá)40億人民幣,加上疾病診斷分類、藥物科研開發(fā)等需求,行業(yè)規(guī)模達(dá)到上百億,潛力巨大。麥歌科技能夠通過自然語言處理技術(shù)結(jié)合醫(yī)學(xué)知識圖譜建立推理模型,對目前積累的非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)清洗,從中挖掘出具有重大開發(fā)價(jià)值的信息,具有深遠(yuǎn)的社會價(jià)值和商業(yè)價(jià)值?!?/p>
明勢資本醫(yī)學(xué)醫(yī)療技術(shù)團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,醫(yī)學(xué)信息與數(shù)據(jù)本身存在極大的應(yīng)用價(jià)值與市場前景,醫(yī)學(xué)信息與數(shù)據(jù)的深度開發(fā)是提高醫(yī)療領(lǐng)域供給效率與水平、改善當(dāng)前供需矛盾、釋放巨大市場勢能的有力抓手,可以為醫(yī)療領(lǐng)域整體技術(shù)升級提供基礎(chǔ)性支撐。
因非結(jié)構(gòu)化信息知識體系復(fù)雜、內(nèi)容表達(dá)模糊等特點(diǎn),既往條件下需要受過專業(yè)訓(xùn)練的專業(yè)人員進(jìn)行處理,效率低、成本高、周期長,是制約醫(yī)學(xué)信息與數(shù)據(jù)發(fā)揮深度價(jià)值的一大阻礙。據(jù)報(bào)道,美國的癌癥患者病例,經(jīng)過整理與分析并運(yùn)用于醫(yī)學(xué)科研的比例僅占4%。
麥歌算法科技當(dāng)前聚焦非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析與處理,與保險(xiǎn)公司、藥企、三甲醫(yī)院科研機(jī)構(gòu)展開合作,能夠替代過往需要大量專業(yè)人員人工進(jìn)行的信息處理操作,極大提高泛醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的信息處理效率,最終提升與醫(yī)療場景相關(guān)的多種診斷、治療與服務(wù)的全鏈條服務(wù)效率,緩解當(dāng)前情況下日益嚴(yán)重的醫(yī)療資源供需矛盾,并為后續(xù)的保費(fèi)控費(fèi)等具體應(yīng)用打下良好技術(shù)基礎(chǔ)。
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