Что снаружи?
1) По атомам
Эта компания из Сан-Франциско стремится снизить затраты на разработку лекарств за счет использования суперкомпьютеров для предварительного прогнозирования на основе базы данных молекулярных структур, какие потенциальные лекарства будут работать, а какие нет.
Их технология под названием AtomNet использует сверточные нейронные сети. Принимая во внимание миллионы экспериментальных измерений аффинности и тысячи белковых структур, AtomNet может предсказывать связывание малых молекул с белками и тем самым определять эффективное и безопасное лекарство-кандидат.
2) Глубокая геномика
Компания Deep Genomics из Торонто создала систему искусственного интеллекта. платформа, которая работает совместно со своими экспертами для открытия и разработки генетических лекарств, включая новые терапевтические решения для состояний с высокой неудовлетворенной потребностью. Например, в сентябре 2019 года компания объявила, что обнаружила новую мишень для лечения и соответствующее лекарство-кандидат для лечения болезни Вильсона. Deep Genomics также работает над своим проектом Saturn, который она описывает как «набор инструментов для управления клеточной биологией на важнейших путях», что позволит быстрее открывать методы лечения.
3) Глубокая 6
Deep 6 использует ИИ, чтобы, по его собственным словам, «найти больше пациентов за минуты, а не за месяцы». В этом смысле пациенты являются участниками клинических испытаний — критической части исследовательского процесса при разработке нового лекарства; Безусловно, одной из сложных проблем при поиске вакцины от COVID-19 является поиск сообщества подходящих кандидатов. Deep 6 достигает этого, используя систему на базе искусственного интеллекта для сканирования медицинских записей с возможностью понимания закономерностей в здоровье человека.
4) Флэтайрон Здоровье
Используя машинное обучение для сбора данных о здоровье для исследований рака, Flatiron находит информацию об исследованиях рака почти в реальном времени, используя различные источники. Компания привлекла более 175 миллионов долларов в рамках финансирования серии C, прежде чем была приобретена гигантом, занимающимся исследованиями рака, Roache.
5) Свободное имя
Freenome использует искусственный интеллект для проведения скрининга рака и диагностических тестов, чтобы выявить признаки рака раньше, чем это возможно с помощью традиционных методов тестирования. Он использует неинвазивные анализы крови для распознавания моделей, связанных с заболеванием. Решение компании было обучено на образцах крови с положительным результатом на рак, что позволяет обнаруживать проблемы с использованием определенных биомаркеров.
6) Google Health/Deepmind
Приобретенная Google в 2014 году, Deepmind — это исследовательская фирма, которая занимается исследованиями в области искусственного интеллекта, охватывая все: от изменения климата до здравоохранения и финансов. Его цель — создать «безопасный» ИИ, который будет развиваться в своих способностях решать проблемы. Google Health использует потенциал ИИ, чтобы помочь в диагностике рака, прогнозировании результатов лечения пациентов, предотвращении слепоты и многом другом. Фирма базируется в Лондоне и активно набирает сотрудников из Оксфорда и Кембриджа, которые являются ведущими университетами Европы в области исследований ИИ и машинного обучения. .
7) IBM Watson
IBM является лидером в области искусственного интеллекта с 1950-х годов. IBM Watson Health был создан, чтобы помочь решить некоторые из самых насущных проблем здравоохранения в мире с помощью данных, аналитики и искусственного интеллекта. Объединяя экспертов-людей с расширенным интеллектом, IBM Watson Health помогает специалистам в области здравоохранения и исследователям по всему миру преобразовывать данные и знания в идеи для принятия более обоснованных решений об оказании помощи в сотнях больниц и организаций здравоохранения, а большой, постоянно растущий объем фактических данных поддерживает использование Watson в здравоохранении.
8) iCarbonX
iCarbonX — китайский биотехнологический стартап, который использует искусственный интеллект для персонализированного анализа состояния здоровья и прогнозирования показателей здоровья. Он сформировал альянс с семью технологическими компаниями со всего мира, которые специализируются на сборе различных типов медицинских данных и будут использовать алгоритмы для анализа геномных, физиологических и поведенческих данных и предоставления индивидуальных медицинских и медицинских рекомендаций. По сути, iCarbonX хочет оцифровать человеческую жизнь.
9) Инситро
Insitro работает на «конвергенции биологии человека и машинного обучения». В частности, он использует искусственный интеллект для построения моделей различных заболеваний человека, используя эти модели для прогнозирования ранее неизвестных решений — далеко за пределами человеческой интуиции. Эти модели используют возможности машинного обучения для улучшения поиска и разработки лекарств. Основанная Дафной Коллер, Insitro привлекла инвестиции от огромного количества венчурных капиталистов и финансовых компаний.
10) К Здоровье
В нашей жизни есть серая зона с точки зрения здравоохранения; мы спрашиваем себя, действительно ли эта проблема, с которой я столкнулся, требует записи на прием к врачу или может быть достаточно большой дозы простой информации? В этой области работает ИИ-решение K Health. Пользователи могут переписываться с врачом или находить похожие случаи рядом с ним (полезно для COVID-19). И, используя модель, построенную на основе огромного хранилища анонимных медицинских карт, его система предлагает помощь на основе того, как жалоба пользователя коррелирует с этой обширной историей других пациентов. Думайте о K Health как о передовом рубеже телемедицины.
11) Онкора Медикал
Стартап из Филадельфии стремится помочь в исследованиях и лечении рака, особенно в лучевой терапии. Один из ее соучредителей, Дэвид Линдсей, выполнял клиническую работу в качестве студента-дипломника в Пенсильванском университете, когда понял, что у онкологов-радиологов нет интегрированной цифровой базы данных, которая бы собирала и систематизировала электронные медицинские записи. Поэтому он решил создать именно это: платформу для анализа данных, которая может помочь врачам разрабатывать надежные планы лучевой терапии для пациентов.
PostEra использует машинное обучение, чтобы замкнуть цикл разработки-изготовления-тестирования при открытии лекарств и сократить время цикла для своих клиентов. PostEra в настоящее время возглавляет международную группу ученых, которые ищут противовирусное средство от COVID-19 в рамках инициативы открытой науки.
13) Темпус
Tempus — «точная медицина на основе данных» — использует ИИ для борьбы с болезнями и улучшения результатов лечения пациентов. Он собирает и анализирует огромные объемы медицинских и клинических данных в масштабе, чтобы обеспечить точную медицину, которая персонализирует и оптимизирует лечение в соответствии с конкретными потребностями здоровья каждого человека. Приложения включают неврологию, психиатрию и онкологию.
14) Zebra Medical Vision
Zebra Medical Systems — израильская компания, которая применяет методы глубокого обучения в области радиологии. Компания утверждает, что может предсказывать множество заболеваний с большей точностью, чем человек, изучая огромную библиотеку медицинских изображений и специализированную технологию исследования. Недавно он перенес свои алгоритмы в Google Cloud, чтобы облегчить масштабирование. Он предлагает недорогие медицинские сканирования.
15) Цимерген
Биотехнологическая компания Zymergen, основанная в 2013 году, называет себя «биотехнологом». Одно из их предложений называется Hyline, полиимидная пленка на биологической основе. Их работа включает приложения для фармацевтики, сельского хозяйства и промышленности. Базируется в Эмеривилле, Калифорния.
