AI數(shù)字病理分析公司迪英加科技宣布獲數(shù)千萬元A輪融資，本輪由IDG資本、君聯(lián)資本、金闔基金共同領(lǐng)投，將門創(chuàng)投、布朗什維克基金繼續(xù)跟投。本輪融資將主要用于完善公司的四條產(chǎn)品線，建立迪英加杭州、上海、美國研究院，繼續(xù)開拓海外市場。

迪英加專注于提供數(shù)字病理圖像分析工具用于癌癥診斷和分級。團(tuán)隊(duì)從2002年開始從事計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字病理分析等方面的科研，發(fā)表SCI文章近200篇，合計(jì)引用過萬次。

通過十五年時(shí)間的積累，迪英加自主研發(fā)了高通量顯微圖像成像和處理技術(shù)，積累了大體量數(shù)字病理影像圖庫，并在此基礎(chǔ)上打造了病理互聯(lián)和智能病理（硬件+軟件）兩套系統(tǒng)，提供遠(yuǎn)程病理圖像分析和全類比AI病理輔助診斷，產(chǎn)品涉及細(xì)胞病理、組織病理、分子病理、免疫組化。此外，公司還有名為“病理星球”的產(chǎn)品，提供海量數(shù)字病理圖片用于科研和臨床的應(yīng)用。

一直以來，病理切片分析都被醫(yī)學(xué)界公認(rèn)為癌癥診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”。許多病人的臨床診斷須通過細(xì)胞形態(tài)學(xué)及組織病理學(xué)檢查才能得到最終確認(rèn)，包括各類腫瘤性疾病的區(qū)域、良惡性質(zhì)、分期、分型等，從而為臨床選擇正確治療方案、術(shù)后診斷提供依據(jù)。

在病理醫(yī)生的實(shí)際閱片中，原始病理切片的圖片尺寸龐大，腫瘤細(xì)胞群的尺寸卻十分微小，他們往往沒時(shí)間對每張病理切片都進(jìn)行仔細(xì)分析計(jì)數(shù)。譬如一次大體切片活檢，病理醫(yī)生通常要對約幾十張病理圖像進(jìn)行審查才能確定患者是否患病，其中每張圖像都超過2000萬像素，信息量極大，但只有幾張圖像與患病區(qū)域真正相關(guān)，病理醫(yī)生經(jīng)?；ㄙM(fèi)大量時(shí)間查看病理切片，因此無法滿足愈來愈多，和愈來愈精準(zhǔn)的閱片需求。

與之相對應(yīng)的是，目前全國病理醫(yī)生也極度缺乏。

公開統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2015年，全國在冊病理醫(yī)生11000余名。其中，70%的病理醫(yī)生集中在三級醫(yī)院，三級醫(yī)院平均配備3.63名病理醫(yī)生；而超過兩萬家二級及二級以下醫(yī)院，平均每家醫(yī)院僅有0.12名病理醫(yī)生，與原衛(wèi)生部制定的每百張床配備1-2名病理醫(yī)生的標(biāo)準(zhǔn)差距懸殊?？梢哉f，在病理診斷領(lǐng)域，市場供需關(guān)系嚴(yán)重失衡，這種情況短時(shí)間內(nèi)無法改變。

隨著腫瘤發(fā)病率和死亡率的日益上升，病理科在滿足臨床對快速、準(zhǔn)確、靶向、預(yù)測性病理診斷的需求上都面臨著巨大挑戰(zhàn)。AI的出現(xiàn)有望解決這一難題。它能自動(dòng)分析、分割、檢測感興趣區(qū)域、定量評估病變區(qū)域變異程度，從而能幫醫(yī)生分擔(dān)很多重復(fù)性、機(jī)械性工作，從而幫助他們提高效率。

從2016年創(chuàng)立至今，迪英加深耕人工智能，切入的正是這一細(xì)分領(lǐng)域。

它針對包括組織病理切片和免疫組化等多種病理圖像，研發(fā)深度數(shù)據(jù)挖掘和深度機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，提出自動(dòng)檢測和分割圖像的算法，產(chǎn)生高通量快速分析系統(tǒng)，5秒即可處理完成1億像素的全視野病理掃描圖像，細(xì)胞檢測精度高達(dá)99%。公司的四款產(chǎn)品涵蓋了數(shù)字病理的全產(chǎn)業(yè)鏈條的各類需求。

傳統(tǒng)用深度學(xué)習(xí)算法來預(yù)測腫瘤區(qū)域的項(xiàng)目多數(shù)只能將每張切片剪切成大量小尺寸圖塊，再預(yù)測單張圖塊是否為腫瘤區(qū)域，而僅憑單張圖塊而不知周邊區(qū)域的情況會(huì)影響預(yù)測準(zhǔn)確度，由此產(chǎn)生的假陽性十分顯著。而迪英加的產(chǎn)品會(huì)直接對全場圖像進(jìn)行判讀，從而聚焦于算法突出的腫瘤區(qū)域，提高輔助診斷效率。以宮頸圖片為例，迪英加開發(fā)的系統(tǒng)能在5秒內(nèi)自動(dòng)篩掉大量的陰性切片，系統(tǒng)判讀的敏感性為100%，特異性為95%以上。

當(dāng)然，AI在醫(yī)療中應(yīng)用的一項(xiàng)關(guān)鍵問題在于能否持續(xù)獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。迪英加創(chuàng)始人楊林透露，截止目前其產(chǎn)品已在國內(nèi)外50余家醫(yī)院落地，積累切片數(shù)據(jù)15萬例，涵蓋了20多種癌癥。他還表示，病理數(shù)據(jù)難追溯，不存在泄露患者個(gè)人隱私的問題，相對于大影像和基因數(shù)據(jù)上，在安全性和數(shù)據(jù)獲取上都會(huì)更具獨(dú)特的優(yōu)勢。

對于商業(yè)模式的考慮，楊林表示迪英加主要是“軟件+硬件”結(jié)合，主要會(huì)通過向醫(yī)院、藥企、第三方檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行軟件銷售和提供整體解決方案；硬件銷售則是作為軟件載體的自主研發(fā)的便攜式掃描儀和與國內(nèi)友商合作的高通量掃描器械。在海外則是AI軟件的銷售和做為各種服務(wù)的提供商。