動脈網第一時間獲悉，專注于醫學圖像增強的醫療AI公司Subtle Medical（中文名：深透醫療）近日獲得了約500萬美元的Pre－A輪融資。

本輪的領投方為美國頂級風險投資公司Bessemer Venture Partner及種子輪投資方Data Collective，Breyer Capital和Fusion Fund等跟投，天使投資方真格基金、百度創投、清源創投、Wisemont資本等繼續支持。

此次獲得融資的時間距Subtle Medical獲得NVIDIA初創加速計劃挑戰賽冠軍僅隔兩個月。

Subtle Medical團隊與黃仁勛的合照

Subtle Medical立志于將影像檢查流程變得更高效、更安全、更智能。公司利用深度學習算法提高醫學影像的質量及診斷價值，降低醫學影像成像時間、風險及成本。Subtle Medical在MRI，PET等大型成像領域已取得顯著的成績。

Subtle Medical創始人宮恩浩告訴動脈網記者，本輪資金主要有三方面用途：

第1，資金將用于美國FDA、中國藥監局、歐洲CE的審批，公司產品預計在今年底獲得FDA的認證。

第2，擴充AI影像開發團隊、加大臨床產品合作范圍。

第3，完成醫療產業鏈布局。Subtle Medical將在現有美國十數家頂級醫療機構的基礎上，與全球更多醫療機構及廠商展開戰略合作，并逐步拓展歐洲和中國業務。

美國的醫學影像檢查成本高、效率低

CBInsights最新醫療消費報告指出美國醫療總支出約3萬億美元，占GDP的17％以上。其中，醫學影像占整個醫療費用的10％。高昂的醫療支出背后實則有很大的提升空間。

宮恩浩告訴動脈網記者，在美國，一個核磁共振（MRI）的收費在1000－2000美元，而一個中子斷層影像（PET）收費則在幾千甚至上萬美元。這個費用中僅有10％左右是用來支付影像醫生診斷的，其余80％－90％的費用來源于器械的采購成本、維護花銷和整個影像檢查操作時間的成本。除了高昂的花費，較長的預約排隊等待時間不但為病人帶來不便也有可能耽誤疾病的檢查。

因此，在不影響診斷質量的前提下，提高效率無論是對醫院的還是對患者來說都非常重要。

由于常規縮短成像時間的方法會嚴重降低圖像質量，影響診斷精確度，影像檢查時間長的問題多年未曾徹底解決。

宮恩浩告訴記者，斯坦福大學10多年前就研究出壓縮感知技術用來提高MRI檢查的效率，目前各大醫學影像設備公司都有自己類似的技術并很多已經通過FDA的認證進入了醫療市場。但是在實際應用中，醫生并未完全接受這種基于固定模型和統計學算法的技術，主要原因是算法在圖像質量以及運算效率等方面優勢無法滿足臨床需求。

跨學科團隊深耕科研與臨床轉化

彌合科研技術與臨床應用的轉化鴻溝，不單單需要專業的技術開發能力，也需要對于臨床痛點的認知。Subtle Medical團隊中核心成員都有著醫學和工程的雙重背景。

公司創始人宮恩浩在2012年清華大學生物醫學工程本科畢業，大學期間即與飛利浦科學家合作對壓縮感知技術進行優化，并發表多項論文和專利。2012年進入斯坦福大學電子工程系攻讀博士，進一步探索核磁共振領域研究。在此期間他體會到這個領域臨床需求和市場空間很大，以及科研項目與實際臨床應用存在脫節。

自2016年初起，宮恩浩憑借著他在斯坦福大學幾年來深度學習和人工智能領域的扎實基礎，開始利用深度學習技術在醫學圖像后處理、圖像重建以及輔助診斷等方面進行研究。

2017年7月份，宮恩浩與此前長期合作的斯坦福大學醫學院放射科教授、神經影像醫生、前沿神經影像實驗室主任Greg Zaharchuk醫生一起正式注冊公司成立Subtle Medical。隨后，兩位在美國從事醫學影像研究的清華生醫校友張濤和朱立人也先后加入。

張濤博士此前曾在GE Healthcare通用醫療研發磁共振影像技術，并擔任MD Anderson腫瘤醫院教職。朱立人博士有多年多模態影像的學界和產業經驗。

作為一名生物醫學工程的畢業生，宮恩浩表示，這個專業有很強烈的醫工結合的特點，他們既要利用工程學的知識，也要掌握基礎的醫學知識，同時要結合臨床需求，用工程學的技術來解決臨床的問題，所以他們的專業培養非常適合醫療人工智能行業的研究和工作。

國內外多個醫療人工智能公司的創始團隊都有著生物醫學工程的專業背景，也有不少是清華生醫校友。

提高影像效率、減少放射量雙管齊下

Subtle Medical首發產品應用AI來提高醫學影像診斷質量與效率，為醫院和影像中心賦能。作為一個由AI專家和影像醫生組成的團隊，Subtle Medical不以取代醫學影像醫師為目的，而重點解決實際工作效率的痛點。公司出發點是希望影像檢查可以更高效、更經濟、更安全、更智能。Subtle Medical為醫院和影像中心提供AI影像處理平臺，首發產品具有多項功能。

提高成像速度，提升圖像質量：產品利用AI提高MRI磁共振和PET中子斷層影像的圖像質量，從而在現有影像設備硬件軟件的基礎上，達到2－4倍MRI加速和4－10倍PET加速。

宮恩浩強調，現階段Subtle Medical主要處理的是MRI和PET（包括PET－CT和PET－MR）的圖像。在這些領域，宮恩浩所在斯坦福的實驗室已經有幾十年的研究和產業合作的經驗，有很深的數據和經驗積累。同時從臨床需求的角度來說，MRI和PET成像的速度是最慢的，醫生和患者的痛點也最明顯。MRI可以看到更多的軟組織和對比度。 PET－CT和PET－MR則可以獲得分子和功能成像，在很多臨床檢查（如癌癥早期篩查、分期）中有著重要價值。

減少放射劑量，縮短檢查時間：在提高圖像成像速度和質量的同時，Subtle Medical還在借助技術的力量減少放射劑量的使用，能減少至少10倍造影劑以及100倍的輻射危害。PET－CT、PET－MRI和PET都需要使用放射劑，有輻射風險，尤其是PET－CT，它的放射劑量是一個頭部CT的數倍。宮恩浩表示，最近他們發表的論文中提到，他們所在的斯坦福實驗室可以在保證圖像質量的前提下，減少100倍－200倍的放射劑量使用，在臨床的實際應用中，目標至少將放射劑量降低為原來的十分之一，同時保證圖像質量。

同時，Subtle Medical的系統可同時使用于提高影像檢查速度和減少放射劑量兩個目標。

產品嵌入醫生工作流程

宮恩浩表示他們在研發產品質量的同時，也會考慮醫生的工作流程，不會為醫生增添負擔。Subtle Medical將AI技術應用到影像檢查的最前端。影像數據從設備端出來以后直接進入他們的系統，處理之后，進入PACS影像工作站，醫生看到的是系統處理好的影像，工作流程還跟之前一樣，并沒有為醫生增添負擔。

正是由于Subtle Medical的系統是應用到影像檢查的最前端，其系統可以拿到第一手的醫學影像數據。他們的合作伙伴可以是醫療影像器械廠商，可以是PACS系統廠商和醫療AI公司。對于這三方公司來說，在沒有增加醫生工作流程的前提下，保證甚至增強圖像質量，降低放射劑量，都很有吸引力。

宮恩浩表示，公司第一個FDA（二類510k）產品預計在2018年10－11月通過。后續會持續跟進多項FDA申請，不斷擴充產品線。以優化影像檢查流程為突破口，搭建影像AI平臺，優化影像采集與分析流程。

宮恩浩告訴記者，之所以認證二類證，是因為Subtle Medical目的是通過增強醫學圖像的質量來降低影像檢查的成本，縮短檢查的時間，進而幫助醫生做出診斷。具體的指標可定量化判斷，同時產品本身不直接給出診斷結果，所以無需申報三類認證。

斯坦福數百萬張高質量醫學影像數據支撐

利用深度學習技術開發模型離不開高質量大數據的支撐，Subtle Medical也不例外。宮恩浩介紹，由于他們誕生于斯坦福，斯坦福獨家授權使用3項專利及海量醫學影像數據（粗略估計近期使用的超過兩百萬張醫學圖像，主要為MRI和PET／CT， PET／MR影像），專利和數據均為他們團隊在斯坦福的科研成果。

除了這些斯坦福的研究人員在平時科研積累的數據，Subtle Medical也在和美國知名醫院和第三方影像中心合作，在保證隱私、合規合法的前提下，使用這些機構的臨床數據。

值得一提的是，Subtle Medical并不是像國內的醫療AI公司聘請大量醫生團隊去標注這些數據，而是根據研究的需求，設計、采集和處理特定的醫學影像數據，轉換成研發所需數據。

宮恩浩表示，很多時候采集一份完整的醫學影像數據需要一小時甚至更多，只有在科研環境下才能高質量的實現，同時對科研人員的影像背景也有很高的要求。

如此大量的數據不是一朝一夕可以獲得的，都是多年來斯坦福的研究人員積累得到的。而這些數據的質量也是多年來經過科研驗證過的。

談及涉及的病種。宮恩浩表示，Subtle Medical的研究是專注于模態研究而不是具體的疾病研究，產品是專注在圖像的增強及后處理。但凡是使用MRI、PET－CT、PET－MRI、PET等放射設備進行常規檢查的疾病，比如說腦卒中、腦腫瘤、肺癌 、老年癡呆癥等，他們都可以提供圖像增強服務。

加速市場布局和產品落地與合作

目前，Subtle Medical國際化市場道路已經展開。

Subtle Medical以美國市場為主，在美國已經與十數家頂尖醫療院校、醫院及第三方影像中心開展合作和臨床系統測試。合作方包括Stanford（斯坦福）、UCSF（加州大學舊金山分校醫學院）、MD Anderson（MD安德森腫瘤醫院）、Mayo Clinics（梅奧醫學中心）、OHSU（俄勒岡健康科技大學）、Hoag Hospital（霍格醫院）及全美最大的影像中心聯盟RadNet等機構。

在產業界中，Subtle Medical也與東軟醫療、NVIDIA等醫學影像及人工智能企業積極開展合作開發，優化基于人工智能的醫學影像處理技術。

此輪融資也將加速市場布局和產品落地。