东洋资本和中国天津大数资产管理接下来会将RADLogics引进国内各大医院，让更多患者获利。
2018年5月，新加坡东洋资本有限公司和中国天津大数资产管理公司同时收购了美国的AI医疗影像公司RADLogics。RADLogics是首家获得美国FDA批准临床应用的AI医疗影像公司，出自美国知名斯坦福大学与UCLA，并在2015年获全球最大的医学影像社区网站AuntMinnie评选为“最佳创新放射供应商”。
AI可缓解国内医疗紧缺问题
我国医疗资源短缺，培养医疗人才的周期长、成本高。医疗资源的供给不足，是人工智能渗入医疗的根本性动因。根据公开资料显示：我国医学影像数据的年增长率约为 30%，但能够诊断的医师数量增长远不及影像数量的增长。单以放射科医师为例，年增长率只有4%。与此同时，中国的放射科医师每天至少需要看4万张医疗影像，严重供求失衡，导致我国医疗影像误诊人数每年高达5700万人。
随着AI技术逐步在大型医院落地，机器学习极大加快了医生理解与处理患者信息的速度，放射科同样受益匪浅。AI能够加速图像传输，并能根据算法自行生成相关报告，此类技术使医生效率大大提高。对于医生而言，高效的分析，能帮助他们节省读片时间、降低误诊率、提供更丰富的历史图像比对。医院也乐于看到人工智能对医学影像处理的数字化成果，便于医疗数据库的构筑，借此降低诊疗方案的成本。
尽管如此，不少人依然质疑AI医疗影像目前只是个泡沫，距离具体落地尚有距离。欧美许多AI影像公司仍停留在实验阶段，并未获得FDA批准进入医疗机构进行临床应用。即便是龙头IBM Watson，其Watson for Oncology也还未成功盈利。众多AI医疗影像公司面对的一大困境是如何获取大量完整的医疗数据。AI公司在训练机器模型之前，需先获取大量标注好的结构化数据，而我国大部分医院的数据都是孤立的存在。AI公司想要获得高质量的影像数据体系就需要让不同医院数据进行融合，非常不易。
所幸，于2010年创立的RADLogics通过多年的耕耘和与国际知名医院的合作，成功解决了AI医疗影像公司面对的核心问题。RADLogics研发产品初期即与国际各大知名医院合作，例如UCLA和斯坦福大学，获取了大量优质的已标注数据，且在2012年成为首家获得美国FDA (美国食品及药物管理局) 批准临床应用的AI医疗影像公司。获FDA批准后，RADLogics已成功将产品引入美国实体医院，包括硅谷有名的El Camino Hospital 和纽约知名Mt. Sinai医院。欧美众多医疗报告软件公司，比如Nuance Communications与Agfa Healthcare，也主动与RADLogics寻求合作，在软件平台上引用 RADLogics的前沿算法。
RADLogics加快放射科医师的工作效率
作为一家硅谷技术公司，RADLogics将大数据图像分析和云技术结合，为放射科医师提供解读医疗影像的虚拟软件系统。该系统的独特算法够在几秒钟内处理大量医疗影像数据，并为放射科医师提供初步报告。报告内容以医生常见的模板呈现，方便医生对影像数据进行观察、判断和分析。
UCLA对于RADLogics的研究显示，该系统协助放射科医生提高了47％的效率。另外，研究也指出，RADLogics的虚拟系统也能够提供比一般报告更充分的数据，包括可以量化的结节体积，主动脉直径，自由流体体积等。这些详细信息对临床研究提供了更多价值。
使用RADLogics虚拟系统后，放射科医生无需耗费额外时间精力去制作医疗报告，能更迅速地对症下药，帮助患者更快更好地恢复健康。在产品研发过程中，研究人员实访了世界各地的放射科医生，以便深入了解医生的工作流程，设计出符合医生工作习惯的产品。RADLogics的产品现在可以直接对接医院的影像诊断系统，与医生工作流程无缝衔接，非常便捷。美国试用过RADLogics的医院中医生后续的采用率达到了100%，也与产品良好的用户体验密不可分。
东洋资本合伙人陈伟表示，团队正是看中了RADLogics的产品成熟度和用户体验上的优势， 相信能在亚洲市场快速拓展，大幅度提高医生效率。东洋资本和中国天津大数资产管理接下来会将RADLogics引进国内各大医院，让更多患者获利。
