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用 AI 技术帮医生处理、应用数据，曜立获数千万元 Pre-A 轮融资 2018-01-18 08:49 来源：36氪 我来投稿 我要评论
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1月18日消息，智能医疗数据服务公司曜立宣布获得来自元璟资本的数千万元 Pre-A 轮融资。
曜立成立于 2015 年，它基于真实医疗场景和医生的实际需求，以大数据和医学理论为基础，融合 AI 技术，为医疗健康领域提供数据服务及一站式解决方案。
由于医疗数据的独特性和复杂性，目前海量的医疗数据分散在行业中，80% 都没能得到有效利用，导致医生日常工作及科研管理中，仍需占用大量人工和时间整理数据。但随着市场发展、技术推动和医疗信息化政策影响，医疗 AI 在医院工作中逐步扮演起更重要的角色。基于对行业现状的理解，曜立从多个单病种医疗数据切入，采用 AI 算法为科室提供 SaaS 产品并搭建数据平台，最终实现临床管理质量控制、科室管理质量控制的提升。
目前，曜立以自主研发的 Willow® 系列应用软件为基础，为医疗机构、医药企业和医疗保险等机构定制数据集成处理方案，目前已经在心内科、血液科、妇科三个科室得到有效应用。其中，Willow Lite 整合 HIS 和科室各类子系统为同一前端，将原本复杂难找的数据自动分类、归档、提取和索引，节省了医生 75% 的数据搜集时间。
传统场景下，日常医生都需要手动录入病例和撰写医疗报告。现在通过曜立 Willow Inform 和 Willow Report 系统，医生可以在短时间内自动生成结构化病例，并且按照标准格式一键上传至卫生系统。客户每次使用 Willow® 前端应用时产出的医疗数据即是标准化数据，并且自动进入后端数据中心，数据中心内嵌自主研发算法，通过算法将汇聚的海量数据进行分析处理，辅助医生进行科学研究，最终产出可以支持决策的有用数据。
由于现有数据解决方案主要集中在数据收集和清洗的单一处理阶段，在应用层面相对薄弱。而曜立希望通过 AI 协助处理数据，从后段到前端做数据整合，从根本解决医疗健康领域的数据问题。
经过两年多的发展，曜立在数据源获取、数据平台搭建、应用场景、客群获取等环节形成一定的商业闭环，现在已在多家国内顶尖三甲医院落地使用，包括超大型综合医院以及知名专科医院。通过曜立 Willow，专科科室的手术工作管理效率提升了近 70 倍，每月手术室节省时间 9000 分钟。
曜立表示，随着经验体系的积累加深、算法和结论逐渐丰富，更深层次的分析应用也将被触及，例如临床辅助决策、药物调查、精准医疗等更多医疗信息化的需求。目前，曜立也与国内相关领域中心协作组进行合作，借助 Willow 核心技术搭建科研数据平台，助力产出更多医疗行业关键性的成果。本轮融资过后，公司将关注更深层次的医疗人工智能，加强核心技术突破，拓展市场业务并覆盖更多地区的医院和科室。
据了解，曜立团队成员均来自于临床医学、通信、计算机、金融等综合领域，清华、北大、威斯康辛大学等名校毕业，在人工智能与大数据领域沉淀多年实战经验，在垂直领域和跨行业资源层面积累较深。
近年来 AI 技术发展迅猛，医疗 AI 也经历着飞速前进。统计显示，2017年国内医疗人工智能公司累计融资已超过180亿人民币。
援引此前 AI 科技大本营 的报道，目前医疗 AI 的应用途径主要有以下几类：
第一类：影像识别，比如分析 X 光片、B 超图等。技术属于入门级，90% 获得融资的公司集中在这一领域。
第二类：问题分诊疾病，通过询问问题，诊断患者得了什么病。大多数是通过做自然语言处理，学习病例、教材、文献，到最后判断出来有什么问题。
第三类：基因、微生物研究，通过采集、分析人的基因数据，进行更细微、更精确的医疗诊断。
第四类：新药研发，可以通过数据筛查、对比，提高新药研发的效率，以及中医药有效成分的分析。
第五类：食物营养成分研究，通过精确分析食物营养成分，帮助合理膳食和疾病预防。
除了医院场景，医疗 AI 还有很多应用场景。医疗 AI 想要获得像新药一样盈利，对这个行业来说至少还需要十年时间，需要医疗领域专家和人工智能专家一起努力。
