36氪獲悉，醫(yī)學(xué)研究工具平臺(tái)企業(yè)「白星花AI」完成數(shù)百萬(wàn)元天使輪融資，由汾湖國(guó)際創(chuàng)新中心孵化并獨(dú)家投資。本輪融資主要用于BAIX平臺(tái)業(yè)務(wù)拓展、團(tuán)隊(duì)擴(kuò)充及品牌建立等方面。

(資料圖)

白星花AI創(chuàng)立于2020年9月，聯(lián)合創(chuàng)始人/CEO王蘇宏畢業(yè)于上海交通大學(xué)，數(shù)次在國(guó)際算法競(jìng)賽中拔得頭籌，曾在中國(guó)航天科工二院從事視覺AI工作；聯(lián)合創(chuàng)始人/CTO肖志峰為美國(guó)賓州計(jì)算機(jī)專業(yè)副教授；團(tuán)隊(duì)在AI算法、醫(yī)學(xué)研發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)積累。

作為連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，王蘇宏曾創(chuàng)辦一家醫(yī)學(xué)AI培訓(xùn)公司，為醫(yī)生和醫(yī)學(xué)生提供AI影像識(shí)別、統(tǒng)計(jì)工具、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)字化工具。基于培訓(xùn)業(yè)務(wù)，其對(duì)醫(yī)生需求有了更進(jìn)一步了解，因此投身于為醫(yī)生、藥企、CRO等開發(fā)提升其醫(yī)學(xué)研究效率的標(biāo)準(zhǔn)化AI工具。

起步時(shí)，白星花AI嘗試幫助醫(yī)生、藥企醫(yī)學(xué)人員解決的痛點(diǎn)之一是：通過(guò)大量的科研文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)構(gòu)建知識(shí)圖譜進(jìn)行疾病、靶點(diǎn)和藥物關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè)。隨著醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)研究的蓬勃，醫(yī)學(xué)信息處于爆發(fā)狀態(tài)，原本SCI醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)年增長(zhǎng)率約為8%-10%，近年來(lái)增速上升至25%，針對(duì)各類疾病、靶點(diǎn)的研究涌現(xiàn)。如何用AI算法快速處理更廣泛的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，為使用者深度挖掘文獻(xiàn)信息，成為王蘇宏和團(tuán)隊(duì)努力的一個(gè)方向。

“醫(yī)學(xué)SCI，包括基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、機(jī)制文獻(xiàn)和臨床醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)等。人工閱讀一篇醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)大約需要2小時(shí)，但醫(yī)生等研究人員往往只需要文獻(xiàn)中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如研究創(chuàng)新點(diǎn)、藥物成分、診斷標(biāo)準(zhǔn)、臨床指標(biāo)等，”王蘇宏表示，通過(guò)白星花AI工具，可以將眾多醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)生成結(jié)構(gòu)化要點(diǎn)、可視化圖表等，供醫(yī)生快速閱讀參考。

除4000多萬(wàn)篇SCI精準(zhǔn)標(biāo)注的圖譜數(shù)據(jù)外，白星花AI還結(jié)合開源醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)、藥物基因數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、KG等AI算法模型，有效填補(bǔ)醫(yī)學(xué)真實(shí)世界研究、臨床研究中的數(shù)據(jù)缺失，修正數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)多模態(tài)化的應(yīng)用，也讓各類數(shù)據(jù)打通壁壘，能夠真正支持醫(yī)學(xué)研究者進(jìn)行醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)、作用機(jī)制發(fā)現(xiàn)、藥物新適應(yīng)癥拓展、臨床試驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)等。

白星花支持的醫(yī)學(xué)AI案例

在醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，當(dāng)前仍面臨著數(shù)據(jù)缺失、機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等挑戰(zhàn)，在數(shù)據(jù)孤島這一問(wèn)題上，王蘇宏和團(tuán)隊(duì)選擇多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，將半監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用到處理真實(shí)世界數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)上。通過(guò)從4000多萬(wàn)篇醫(yī)療SCI文獻(xiàn)樣本中，還原醫(yī)療真實(shí)世界的面貌，借助機(jī)器學(xué)習(xí)等算法進(jìn)行特征提取，補(bǔ)齊隊(duì)列數(shù)據(jù)的缺失，王蘇宏將這一過(guò)程比喻為通過(guò)美顏APP修復(fù)圖像。

據(jù)了解，當(dāng)前白星花AI已與美國(guó)夏威夷腫瘤研究中心、河北醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院肝病中心等機(jī)構(gòu)合作，刊發(fā)多篇學(xué)術(shù)論文；在AI算法方面，也已獲“實(shí)體關(guān)系的標(biāo)注自動(dòng)生成方法和系統(tǒng)”發(fā)明專利授權(quán)，另兩項(xiàng)發(fā)明專利申請(qǐng)中；協(xié)助醫(yī)學(xué)工作者發(fā)布50多篇SCI文章。

在商業(yè)化方面，白星花AI為醫(yī)生、藥企、CRO等提供一站式醫(yī)學(xué)科研服務(wù)，在部署系統(tǒng)工具的基礎(chǔ)上，按研究項(xiàng)目或藥物管線付費(fèi)。當(dāng)前，白星花AI已有君實(shí)生物、信達(dá)生物、百濟(jì)神州等藥企客戶。另外，在市場(chǎng)拓展上，白星花AI也為醫(yī)學(xué)專業(yè)的碩博生提供學(xué)生版工具服務(wù)，保證產(chǎn)品在這一潛力人群中的品牌認(rèn)知。

對(duì)于藥企、醫(yī)院而言，在擁有充足醫(yī)學(xué)知識(shí)和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，仍需要耗費(fèi)大量時(shí)間、精力方能產(chǎn)出醫(yī)學(xué)結(jié)果。因此，其急需大數(shù)據(jù)、AI等數(shù)字化技術(shù)提升研發(fā)速度，縮短藥物臨床前研究各環(huán)節(jié)的時(shí)間，因此AI輔助醫(yī)學(xué)研究市場(chǎng)值得關(guān)注。

關(guān)鍵詞： 機(jī)器學(xué)習(xí) 醫(yī)學(xué)研究 真實(shí)世界