海外New Things | 开发医学影像快速标注工具，「RedBrick AI」获460万美元种子轮融资

文 | 李海

11月23日，健康技术人工智能平台RedBrick AI宣布进行460万美元的种子轮融资。这笔资金将通过对医学图像的快速数据注释，加速人工智能在临床环境中的开发和采用。本轮融资由Surge、红杉资本印度领投，Y Combinator和天使投资人参与其中。

医学图像是临床诊断中重要的事实来源，约占所有医疗保健数据的90%。人工智能系统可以大大缩短诊断时间。通过对重要性高的病例进行分类来提高临床医生的工作效率，并在人手不足的临床环境中充当第一道防线。

研究人员和医疗机构越来越多地投资于人工智能解决方案，以改善诊断、治疗和患者护理质量。人工智能在医疗保健中的使用将通过提高临床医生的工作效率和自动化临床诊断来改变患者护理。仅在2021年，美国食品和药物管理局 （FDA） 就批准了115种用于医疗环境的人工智能算法，比2018年增加了83%。

然而，研究人员不能使用医学图像来训练人工智能系统，直到它们被清理和专业注释。训练人工智能系统还需要数百张带注释的医学图像和临床医生数千小时的注释。由于医学图像的复杂性、大小和独特性，临床医生不得不求助于传统且难以使用的临床工具来执行注释。

因此，RedBrick AI专注于解决医疗保健AI采用的第一个关键挑战——为临床医生提供高质量的数据注释工具，以加速训练数据集的准备。

RedBrick AI首席执行官兼联合创始人Shivam Sharma评论说：“过去一年与领先的医疗保健AI团队合作是一次令人难以置信的旅程和学习机会。随着人工智能在临床环境中的快速增长，研究人员需要出色的工具来大规模构建高质量的数据集和模型。我们的客户是这一增长的先锋，开创了从手术机器人到自动检测癌症的一切。我们非常高兴能够利用我们筹集的资金为下一代研究人员提供动力，为临床环境构建人工智能。”

RedBrick AI的工具解决了医疗数据注释特有的几个挑战，例如现有注释工具的复杂性，质量控制和机器学习集成。该平台的专用注释工具可以通过浏览器访问，并且设计为无需事先培训即可使用。RedBrick AI还提供半自动化工具来注释复杂的3D医学图像。

RedBrick拥有强大的质量控制流程，以确保注释的质量，这对于获得监管机构的AI算法认证至关重要。它涉及平台上高效的质量控制工作流程，可以编译每个注释案例的几位临床医生的意见，同时大大减少在项目管理上花费的时间。其API还可帮助机器学习工程师与其云和临床数据存储集成，例如AWS或医院企业PACS服务器。API 用于构建 ML 数据管道。

RedBrick AI 由首席执行官兼联合创始人 Shivam Sharma 和首席技术官兼联合创始人德里克·卢卡奇于 2021 年推出。Shivam和Derek之前都曾参与SpaceX的Hyperloop技术，并参加了SpaceX超级高铁吊舱竞赛。Shivam拥有密歇根大学的航空航天工程和计算机科学背景，而Derek拥有密歇根大学的航空航天工程学士和硕士学位。

编辑：海若镜