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創投圈內，事無大小都愛問個痛點，各痛點在行業觀察者的探究下顯露無遺。通過痛點直擊用戶需求，是項目得以長久生存的不二法寶。醫療領域，患者生病便是最大的痛點。 近些年，漸趨成熟的AI技術正逐步向“AI+”轉變，醫療作爲可以挽救生命、延長壽命、提高生存質量、個人效用最大化的前提條件自然備受關注。 當IBM的人工智能Watson僅用幾分鍾就完成了癌症診斷並開出處方，“AI+醫療”再次引發輿論的熱潮。 盡管各言論褒貶不一，但AI滲透到醫療領域後，確實在有限的醫療資源下，爲人們提供了更便捷、全面的醫療服務。 醫拍智能便是在這樣的市場環境下，孕育的“AI+醫療”類項目。 醫拍智能致力于用人工智能喚醒醫療服務智慧，將機器視覺融合大數據醫療，深耕醫療領域。通過以深度學習爲代表的人工智能技術結合海量醫療數據，研發輔助醫療影像診斷識別系統、醫療單據OCR智能識別系統。 項目：醫拍智能 聯合創始人：楊瓊 融資金額：數千萬A+輪 融資時間：2017年8月 基于計算機視覺、深度學習等技術的進步，醫拍智能在OCR領域的研發能力及成果目前穩居行業第一，近期醫拍智能醫療影像智能研究方面也頻頻取得重大突破。 據悉，醫療數據中有超過90%的數據來自于醫療影像，借助人工智能積累下的海量數據可以輔助並提高醫生診斷效率及准確率。  創業路上的戰略思考 創業道路上的許多事並非一蹴而就，需要對行業的敏銳度及商業模式的深度思考。像許多初創公司一樣，醫拍智能在成立之初，也經曆了産品的戰略思考。 去醫院看病的人都有一個共同的體會，從挂號到候診往往需要排上好幾個小時的長隊，好不容易等到就診，醫生三言兩語說完，要麽拿著醫生的單據排隊進行下一項檢查，要麽拿著處方單去開藥回家。整個過程患者始終無法與醫生充分地了解病情。 對此，醫拍智能醫療單據識別可以讓用戶對自己的血常規、肝功能等醫療單據拍照上傳後，系統可以識別出該項數據，並且給出相應的智能醫學含義和專業養護建議。 隨後，醫拍智能在明確團隊和核心競爭力優勢的前提下，2015年下半年其業務逐漸向2B傾斜。 在基于原有的醫療單據智能識別的業務基礎上，醫拍智能還加入了醫療發票的識別功能，打造出一個醫療單據識別＋信息彙總的平台型工具。 目前醫拍智能已为400余家医院、保险、肾透析中心、民营医院、医疗设备厂商提供深度垂直的解决方案，旗下拥有拍医拍、信泽医疗两家独立子公司及达芬奇（Da Vinci）医学智能研究院。 此外，醫拍智能拓展了一條全新的醫療影像領域業務線，通過深度學習、計算機視覺的技術，爲放射科醫生提供醫療影像（CT、X光、核磁、病理切片、眼底圖片、心電圖等）輔助診斷。 醫拍智能（原名拍医拍）早期获红点创投数百万天使轮融资，項目处于研发早期；2016年再获重山远志健康基金、慈铭体检韩小红、亿联资本、洪泰基金、360等数千万A轮融资； 2017年8月，拍医拍正式更名为醫拍智能，并宣布再次完成数千万A+轮融资。据有声估算，累计融资额达1亿以上人民币。 醫拍智能的聯合創始人兼首席科学家杨琼，清华大学博士，先后任职于微软亚洲研究院、欧洲微电子中心、百度深度学习研究院。 |
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