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2 分钟搞定!这家新创公司让血液检测跟量体温一样方便

2 分钟可以做什么事?打电话、发邮件、刷屏之外,你可能没想过还能检测血液中的白血球数量。今年五月在 NVIDIA Inception 人工智能新创公司竞赛上,来自硅谷的初创公司 Athelas 从 NVIDIA CEO 黄仁勋手上接下了火热新兴项目的冠军,他们利用光谱学(spectroscopy)及机器学习打造一个可携式硬件,2 分钟完成验血,企图改变传统血液检测的游戏规则。

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Athelas 以光谱学及机器学习打造一个血液检测硬件


人工智能强势回归后,应用呈现百花齐放,除了诸多业者投入影像及语音识别外,还有一个领域也是大热门,那就是医疗保健,从影像辅助诊断、健康管理及监控、医疗保险评估及定价,一直到癌症研究、新药开发,都有不少初创公司提出很好的概念及作法。调研机构 CB Insights 就指出,去年有将近 70 家以 AI 为核心的医疗保健初创公司获得融资,比 2012 年不到 20 件交易案,明显见到这块领域快速升温。


事实上,每年医疗相关支出大约是 7 万亿美元,大约占全球 GDP 的 1 成,不仅初创公司跃跃欲试,科技巨头也不愿错过,今年九月苹果 iPhone 十周年发表会上,苹果 CEO 库克指出:“医疗监护市场远比智能手机大得多。这将是苹果未来的大事。”除了收购 Gliimpse 、Emotient 等公司外,还针对研究人员开发出 ResearchKit 应用程序,使其可利用 iPhone 进行大规模研究。而 CareKit 则让研究人员和机构通过手机的感测器和工具即时监测病人。锁定美国两大最花钱的疾病:糖尿病及心脏病。


颠覆传统血液检测行规

如果你是《魔戒》(The Lord of the Rings)的粉丝,应该会记得一个词 Athelas,那是源自于中土的一种药草,具有治愈功效。现实中的 Athelas 是一个位在硅谷山景城的新创公司,走进办公室可以看到墙上挂着一张手绘设计图,画着一台外型看起来有点像是亚马逊智能音箱 Echo 的产品,但功能却大不同,那是他们开发用以血液诊断的装置。

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Athelas 的办公室墙上挂着一张硬件设备的手绘设计图


“我们是一家开发便携式血液诊断装置的公司。你脑海中肯定会浮现几个问题,例如这是什么意思?做啥用的?”Athelas 联合创办人 Deepika Bodapati 笑着说,“我们专注在全部血细胞数(Complete Blood Count,CBC)。”


当我们做健康检查时,护士往往会替我们抽血,简单来说,CBC 就是血液学检查,是一种普遍、常规的检测,其中白血球数值就是一个指标。白血球的重要性在于它是人体中对抗细菌的战将,如果白血球数量过低就可能引发感染症状,另外,通常某些原因或疾病会导致白血球数量异常,例如化疗、白血病(Leukemia)、发炎等。


一般来说,当我们想要检验血液得到医院或检验机构,消费者除了要花时间等待检验结果,还得支付不便宜的费用,特别是美国的医疗保险昂贵,多半会限制保户一年内可以检验的次数(此部分因个人支付多少保险费用而异),使得患者难以在第一时间内就掌握到身体出了变化,甚至是恶化。


“当我们身体不太舒服时,很习惯拿了体温计放进嘴巴,因为量体温是评估身体状况的一个指标,但为什么我们对于血液变化的掌握不能像量体温一样方便呢?”Deepika Bodapati 强调。


因此,他们利用机器学习和电脑视觉技术,打造一个跟体温计一样简单使用、便于携带的装置。只要扎一下手指、将血滴在专属检验试片上,把试片放进装置里,接着打开手机上的 APP,2 分钟后,你就可以看到白血球数(WBC)、淋巴球(Lymphocytes)、适中性白血球(Neutrophils)的数量。

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APP 会显示白血球、淋巴球、中性粒细胞的数量及状态,相当直觉化


血糖机问世后,让糖尿病患者得以在家自我监测血糖,Athelas 想得也是一样的事,让血液检测进入居家环境,就能帮助一般大众监控血液,定期掌握自己的健康状况,像是接受化疗、白血病或嗜中性白血球低下症(Neutropenia)的患者就有这样的需求。


除了让血液检验的效率提升之外,对比主要是传统的计数仪、流式细胞仪(flow based cytometry),新检测手段的成本也大大降低。


现在到医院验血是使用库尔特计数仪(Coulter Counter)、Sysmex Counter(Sysmex 为医疗仪器厂牌)等仪器分析,通常购买这些仪器的成本大约是 25 万美元,通过 AI 及电脑则可设计出平价的方案。Athelas 产品除了进入诊所之外,官网上也提供采订阅制服务,用户订购后,就会将装置寄送到消费者家中,收取每月 20 美元的费用。在家可以得出检测结果,省下交通往返时间,提升健康监护的效率,同时费用也亲民许多。


光靠一滴血真能准确吗?

Athelas 硬件只需 3 个简单步骤:滴血、放进机器、打开 APP,就能看到结果,又省下舟车劳顿、排队等时间跟费用成本,确实很有机会颠覆了传统的规则,不过,Deepika Bodapati 可能看到了我眼中的疑惑,她接着替我说出了问题:“想必你接下来就会问准确吗?这东西可行吗?”


特别是血液新创公司 Theranos 爆出史上大骗局,宣称小量验血就可在 40 分钟内检验出血型、胆固醇、糖尿病、怀孕等 200 多种检测结果,公司市值一度飙高到 90 亿美元,但却因拿不出数据而被揭穿,此事件却也拖累了从事血液检测的新创公司,受到外界质疑以及影响募资。


“所以我们从第一天就都把数据公开在网站上,同时持续做很多研究、临床测试,跟学校、医疗院所合作,对我们来说是最重要的事。”Deepika Bodapati 强调。例如 Athelas 与高资讯吞吐量的医院合作,像是 FEMAP 家庭医院。


另外,也做了与传统检测方式的对比研究,护士替患者采血使用传统方法检验,隔一分钟之后,再抽一次血使用 Athelas 方法检验,进行两者比较,从 170 位病人的研究结果显示 Athelas 达到了符合黄金标准(Gold Standard)装置的水准。


美国食品药物管理局(FDA)依照用途及风险等级将医疗器材分为三类:第一类(Class Ⅰ)器材属于低风险,不用于维护病人生命,不致于危害病人的健康,例如牙线、镜片、绷带等。第二类(Class Ⅱ)器材的风险高于第一类,需要更多监管和控制来确保其安全性及有效性,例如避孕套、卫生棉条、助听器、血压计等。第三类(Class Ⅲ)器材的风险等级最高,大部分是用以维持病人的生命与健康,或是植入体内,例如心脏瓣膜、人工心脏等。


目前 Athelas 硬件正在 FDA Class II 的审查阶段。不过,通过与医院合作研究,已经小量在诊所环境和家庭用户使用,目前每天有 80 名病人使用这个装置,用来监控自己的病情。


DT 君也采访了专业医师的看法,一位不愿具名的放射肿瘤科医生指出,重点还是得看是否通过 FDA 认证,“如果通过了,就代表认同这个检验器材等同于现有的血球计数仪。”但若从商业模式来看,他相当看好 Athelas 的机会,“在美国应该会成功,主要是美国幅远广大,远距看诊跟开立处方很早就上路,加上看诊费用相当昂贵,这是硬需求。未来远距‘检测’一定会被认可为正式医疗纪录,只是时间上的问题。”他说。


Athelas 提出的便利、低成本的概念确实良好,有助于患者进行自主管理,更有效率的掌握身体状况,再加上利用深度学习、远距医疗等技术符合趋势走向,让 Athelas 在今年八月完成了一笔 370 万美元、由红杉资本领投的种子轮募资,而 Athelas 的天使投资人则有基因检测公司 Color Genomics 联合创始人 Elad Gil 、云服务公司 Salesforce 首席科学家 Richard Socher 等。

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3 个步骤就知道白血球的数量


用于协助癌症及心血管疾病患者

Athelas 团队成员相当年轻,Deepika Bodapati 和另一位创办人 Tanay Tandon 分别只有 22、20 岁,并借由不同的专业实现了事业上的互补性,Tanay Tandon 是斯坦福人工智能实验室的成员(Stanford AI lab),专长在于机器视觉、机器学习。而斯坦福大学除了 AI 之外,将分子影像研究用于癌症诊疗在国际间同样相当知名,Deepika Bodapati 就是来自斯坦福多模态分子影像实验室(Multimodality Molecular Imaging Lab ,MMIL)的研究员。

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Athelas 两位联合创办人 Tanay Tandon(左)、 Deepika Bodapati(右)


其实,Tanay Tandon 最早在 2014 年就创立了这家公司,那年他只有 17 岁,当时他的构想是设计一个特殊的显微镜组接在手机镜头上,利用机器学习和电脑视觉算法,从血液中辨识是否得到疟疾,还获得了 YCombinator Hackathon 比赛的第一名,不过在当时要实现的难度颇高,加上他认为应该要让设备和服务变得更专业化,故在一年半前调整方向,转为打造一个独立的装置,并且与医疗保健机构合作。


对于这款装置的设计关键要素,Tanay Tandon 指出,硬件的核心是驱动系统(actuation system),利用高斯边缘自动对焦算法(Gaussian edge autofocusing algorithm)建立一个捕捉细胞的标准方法,同时,把美国疾病管制与预防中心(CDC)公开的影像数据、斯坦福大学和加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)的研究人员搜集的血液资料,汇整成训练数据集,再利用电脑视觉和深度学习来辨识、分类细胞种类。而 Deepika Bodapati 则是负责开发快速染色机制,与血液细胞接触后,不仅能让细胞成像,更会凸显它们的型态,让机器“看懂”。

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不同于传统的计数仪、流式细胞仪,Athelas 以深度学习作为系统核心


目前 Athelas 除了与癌症学家合作,将设备用来帮助癌症患者监测化疗后的进展,未来更希望应用在心脏疾病的预防。在美国,每一天就有超过 2000 人死于心脏病或中风,心血管疾病堪称是美国第一大杀手,过去 10 年中有大量研究显示,心脏病发作并不全然是因为胆固醇过高、脂肪塞住血管,造成动脉阻塞最大的罪魁祸首其实是发炎。“这不是我们凭空想象,不少文献就指出心脏病与白血球是有关联的。”


Tanay Tandon 指出,在心脏病爆发前两三天,体内发炎状况会来到高峰,也就是一个警讯,而且心脏病在家里发生的情况往往比在医院高出许多,所以如果用户能够在家检视血液中的白血球数量,其实就可以察觉身体已经开始出状况,必须赶快前往医院检查、服药,如此就能预防心脏病发、中风等憾事发生。


对于 Athelas 的未来计划,Tanay Tandon 指出,他们正在努力将更多的功能整合到系统里,像是发炎追踪,尿道感染、更多的细胞计数等,这需要和现有的临床医学界合作,另一个目标就是把设备带进更多的护理站、家庭以及医院。

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    2 分钟搞定!这家新创公司让血液检测跟量体温一样方便

    2 分钟可以做什么事?打电话、发邮件、刷屏之外,你可能没想过还能检测血液中的白血球数量。今年五月在 NVIDIA Inception 人工智能新创公司竞赛上,来自硅谷的初创公司 Athelas 从 NVIDIA CEO 黄仁勋手上接下了火热新兴项目的冠军,他们利用光谱学(spectroscopy)及机器学习打造一个可携式硬件,2 分钟完成验血,企图改变传统血液检测的游戏规则。

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    Athelas 以光谱学及机器学习打造一个血液检测硬件


    人工智能强势回归后,应用呈现百花齐放,除了诸多业者投入影像及语音识别外,还有一个领域也是大热门,那就是医疗保健,从影像辅助诊断、健康管理及监控、医疗保险评估及定价,一直到癌症研究、新药开发,都有不少初创公司提出很好的概念及作法。调研机构 CB Insights 就指出,去年有将近 70 家以 AI 为核心的医疗保健初创公司获得融资,比 2012 年不到 20 件交易案,明显见到这块领域快速升温。


    事实上,每年医疗相关支出大约是 7 万亿美元,大约占全球 GDP 的 1 成,不仅初创公司跃跃欲试,科技巨头也不愿错过,今年九月苹果 iPhone 十周年发表会上,苹果 CEO 库克指出:“医疗监护市场远比智能手机大得多。这将是苹果未来的大事。”除了收购 Gliimpse 、Emotient 等公司外,还针对研究人员开发出 ResearchKit 应用程序,使其可利用 iPhone 进行大规模研究。而 CareKit 则让研究人员和机构通过手机的感测器和工具即时监测病人。锁定美国两大最花钱的疾病:糖尿病及心脏病。


    颠覆传统血液检测行规

    如果你是《魔戒》(The Lord of the Rings)的粉丝,应该会记得一个词 Athelas,那是源自于中土的一种药草,具有治愈功效。现实中的 Athelas 是一个位在硅谷山景城的新创公司,走进办公室可以看到墙上挂着一张手绘设计图,画着一台外型看起来有点像是亚马逊智能音箱 Echo 的产品,但功能却大不同,那是他们开发用以血液诊断的装置。

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    Athelas 的办公室墙上挂着一张硬件设备的手绘设计图


    “我们是一家开发便携式血液诊断装置的公司。你脑海中肯定会浮现几个问题,例如这是什么意思?做啥用的?”Athelas 联合创办人 Deepika Bodapati 笑着说,“我们专注在全部血细胞数(Complete Blood Count,CBC)。”


    当我们做健康检查时,护士往往会替我们抽血,简单来说,CBC 就是血液学检查,是一种普遍、常规的检测,其中白血球数值就是一个指标。白血球的重要性在于它是人体中对抗细菌的战将,如果白血球数量过低就可能引发感染症状,另外,通常某些原因或疾病会导致白血球数量异常,例如化疗、白血病(Leukemia)、发炎等。


    一般来说,当我们想要检验血液得到医院或检验机构,消费者除了要花时间等待检验结果,还得支付不便宜的费用,特别是美国的医疗保险昂贵,多半会限制保户一年内可以检验的次数(此部分因个人支付多少保险费用而异),使得患者难以在第一时间内就掌握到身体出了变化,甚至是恶化。


    “当我们身体不太舒服时,很习惯拿了体温计放进嘴巴,因为量体温是评估身体状况的一个指标,但为什么我们对于血液变化的掌握不能像量体温一样方便呢?”Deepika Bodapati 强调。


    因此,他们利用机器学习和电脑视觉技术,打造一个跟体温计一样简单使用、便于携带的装置。只要扎一下手指、将血滴在专属检验试片上,把试片放进装置里,接着打开手机上的 APP,2 分钟后,你就可以看到白血球数(WBC)、淋巴球(Lymphocytes)、适中性白血球(Neutrophils)的数量。

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    APP 会显示白血球、淋巴球、中性粒细胞的数量及状态,相当直觉化


    血糖机问世后,让糖尿病患者得以在家自我监测血糖,Athelas 想得也是一样的事,让血液检测进入居家环境,就能帮助一般大众监控血液,定期掌握自己的健康状况,像是接受化疗、白血病或嗜中性白血球低下症(Neutropenia)的患者就有这样的需求。


    除了让血液检验的效率提升之外,对比主要是传统的计数仪、流式细胞仪(flow based cytometry),新检测手段的成本也大大降低。


    现在到医院验血是使用库尔特计数仪(Coulter Counter)、Sysmex Counter(Sysmex 为医疗仪器厂牌)等仪器分析,通常购买这些仪器的成本大约是 25 万美元,通过 AI 及电脑则可设计出平价的方案。Athelas 产品除了进入诊所之外,官网上也提供采订阅制服务,用户订购后,就会将装置寄送到消费者家中,收取每月 20 美元的费用。在家可以得出检测结果,省下交通往返时间,提升健康监护的效率,同时费用也亲民许多。


    光靠一滴血真能准确吗?

    Athelas 硬件只需 3 个简单步骤:滴血、放进机器、打开 APP,就能看到结果,又省下舟车劳顿、排队等时间跟费用成本,确实很有机会颠覆了传统的规则,不过,Deepika Bodapati 可能看到了我眼中的疑惑,她接着替我说出了问题:“想必你接下来就会问准确吗?这东西可行吗?”


    特别是血液新创公司 Theranos 爆出史上大骗局,宣称小量验血就可在 40 分钟内检验出血型、胆固醇、糖尿病、怀孕等 200 多种检测结果,公司市值一度飙高到 90 亿美元,但却因拿不出数据而被揭穿,此事件却也拖累了从事血液检测的新创公司,受到外界质疑以及影响募资。


    “所以我们从第一天就都把数据公开在网站上,同时持续做很多研究、临床测试,跟学校、医疗院所合作,对我们来说是最重要的事。”Deepika Bodapati 强调。例如 Athelas 与高资讯吞吐量的医院合作,像是 FEMAP 家庭医院。


    另外,也做了与传统检测方式的对比研究,护士替患者采血使用传统方法检验,隔一分钟之后,再抽一次血使用 Athelas 方法检验,进行两者比较,从 170 位病人的研究结果显示 Athelas 达到了符合黄金标准(Gold Standard)装置的水准。


    美国食品药物管理局(FDA)依照用途及风险等级将医疗器材分为三类:第一类(Class Ⅰ)器材属于低风险,不用于维护病人生命,不致于危害病人的健康,例如牙线、镜片、绷带等。第二类(Class Ⅱ)器材的风险高于第一类,需要更多监管和控制来确保其安全性及有效性,例如避孕套、卫生棉条、助听器、血压计等。第三类(Class Ⅲ)器材的风险等级最高,大部分是用以维持病人的生命与健康,或是植入体内,例如心脏瓣膜、人工心脏等。


    目前 Athelas 硬件正在 FDA Class II 的审查阶段。不过,通过与医院合作研究,已经小量在诊所环境和家庭用户使用,目前每天有 80 名病人使用这个装置,用来监控自己的病情。


    DT 君也采访了专业医师的看法,一位不愿具名的放射肿瘤科医生指出,重点还是得看是否通过 FDA 认证,“如果通过了,就代表认同这个检验器材等同于现有的血球计数仪。”但若从商业模式来看,他相当看好 Athelas 的机会,“在美国应该会成功,主要是美国幅远广大,远距看诊跟开立处方很早就上路,加上看诊费用相当昂贵,这是硬需求。未来远距‘检测’一定会被认可为正式医疗纪录,只是时间上的问题。”他说。


    Athelas 提出的便利、低成本的概念确实良好,有助于患者进行自主管理,更有效率的掌握身体状况,再加上利用深度学习、远距医疗等技术符合趋势走向,让 Athelas 在今年八月完成了一笔 370 万美元、由红杉资本领投的种子轮募资,而 Athelas 的天使投资人则有基因检测公司 Color Genomics 联合创始人 Elad Gil 、云服务公司 Salesforce 首席科学家 Richard Socher 等。

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    3 个步骤就知道白血球的数量


    用于协助癌症及心血管疾病患者

    Athelas 团队成员相当年轻,Deepika Bodapati 和另一位创办人 Tanay Tandon 分别只有 22、20 岁,并借由不同的专业实现了事业上的互补性,Tanay Tandon 是斯坦福人工智能实验室的成员(Stanford AI lab),专长在于机器视觉、机器学习。而斯坦福大学除了 AI 之外,将分子影像研究用于癌症诊疗在国际间同样相当知名,Deepika Bodapati 就是来自斯坦福多模态分子影像实验室(Multimodality Molecular Imaging Lab ,MMIL)的研究员。

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    Athelas 两位联合创办人 Tanay Tandon(左)、 Deepika Bodapati(右)


    其实,Tanay Tandon 最早在 2014 年就创立了这家公司,那年他只有 17 岁,当时他的构想是设计一个特殊的显微镜组接在手机镜头上,利用机器学习和电脑视觉算法,从血液中辨识是否得到疟疾,还获得了 YCombinator Hackathon 比赛的第一名,不过在当时要实现的难度颇高,加上他认为应该要让设备和服务变得更专业化,故在一年半前调整方向,转为打造一个独立的装置,并且与医疗保健机构合作。


    对于这款装置的设计关键要素,Tanay Tandon 指出,硬件的核心是驱动系统(actuation system),利用高斯边缘自动对焦算法(Gaussian edge autofocusing algorithm)建立一个捕捉细胞的标准方法,同时,把美国疾病管制与预防中心(CDC)公开的影像数据、斯坦福大学和加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)的研究人员搜集的血液资料,汇整成训练数据集,再利用电脑视觉和深度学习来辨识、分类细胞种类。而 Deepika Bodapati 则是负责开发快速染色机制,与血液细胞接触后,不仅能让细胞成像,更会凸显它们的型态,让机器“看懂”。

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    不同于传统的计数仪、流式细胞仪,Athelas 以深度学习作为系统核心


    目前 Athelas 除了与癌症学家合作,将设备用来帮助癌症患者监测化疗后的进展,未来更希望应用在心脏疾病的预防。在美国,每一天就有超过 2000 人死于心脏病或中风,心血管疾病堪称是美国第一大杀手,过去 10 年中有大量研究显示,心脏病发作并不全然是因为胆固醇过高、脂肪塞住血管,造成动脉阻塞最大的罪魁祸首其实是发炎。“这不是我们凭空想象,不少文献就指出心脏病与白血球是有关联的。”


    Tanay Tandon 指出,在心脏病爆发前两三天,体内发炎状况会来到高峰,也就是一个警讯,而且心脏病在家里发生的情况往往比在医院高出许多,所以如果用户能够在家检视血液中的白血球数量,其实就可以察觉身体已经开始出状况,必须赶快前往医院检查、服药,如此就能预防心脏病发、中风等憾事发生。


    对于 Athelas 的未来计划,Tanay Tandon 指出,他们正在努力将更多的功能整合到系统里,像是发炎追踪,尿道感染、更多的细胞计数等,这需要和现有的临床医学界合作,另一个目标就是把设备带进更多的护理站、家庭以及医院。