动脉网获悉，4月4日，医疗IT公司Enlitic宣布完成1500万美元B轮融资。本次融资由Maruben领投，Enlitic的A轮融资领投者Capitol Health和澳大利亚的几位顶级私人投资者跟投。本轮融资资金主要用于该公司产品在美国、澳大利亚、日本、欧洲、加拿大和巴西的临床应用，以及监管批准。

Enlitic是一家总部位于旧金山的医疗IT公司，利用AI技术简化放射科医师的医学成像工作流程。通过其专有的深度学习平台，Enlitic能够分析多种医疗数据源，例如数十亿临床病例，以提高诊断速度和准确性，从而加速药物研究和药物试验。2016年，Enlitic被《麻省理工学院科技评论》评为世界上“50家最聪明的公司”之一。

深度学习是一种受人类大脑运作启发的技术。Enlitic的深度学习网络技术可以检查数百万张图像，并自动识别疾病。与传统的计算机辅助诊断（CAD）不同，深度学习网络技术可以同时侦察多种疾病，在早期检测、治疗计划和疾病监测等领域为医生提供可操作方案。

Enlitic的患者分类技术可以在几毫秒内解释医学图像，比普通放射科医师快一万倍；筛查技术可以比放射科医师专家小组更准确地判断胸部CT图像中结节的恶性程度；实时临床技术可以检测微小至0.01％的X射线图像的微小骨折；热图叠加技术可将放射科医生的注意力吸引到研究结果上；回顾性分析解决技术可以快速评估患者以往病例，以提供患者网络临床表现的详细信息，并且能够帮助医疗机构进行临床试验和药物开发。

Enlitic使用深度学习和其他形式的AI技术来开发能识别和分析医学图像中的算法。该公司与世界各地的医院和放射科医生合作开发的一个综合平台，可以大规模开发、验证和无缝集成临床AI。Enlitic技术的早期应用表明，该综合平台在提高真阳性率和减少假阳性率10%以上的同时，可使放射科医生的诊断速度提高20%以上。

Enlitic的第一个产品解释了胸部X光如何监测和表征了40多种不同的异常情况，如心脏肥大、肺结节和气胸。众所周知，胸透由于缺乏特异性而难以被解释，但它仍然是最常见的影像学检查类型，估计占全球所有研究的45%。Enlitic正在与世界各地的合作伙伴合作，以获得相关批准，以便在多个国家或地区部署该产品，帮助放射科医生更快、更准确地解释胸透。

今年1月，Enlitic推出了具有GPU（图形处理器）超级集群的新数据中心，使模型开发速度提高了10倍以上。2月，该公司推出了全球测试计划，使他们的模型能够同时在几个国家进行区域调整和测试。照此速度，Enlitic预计在2019年底将能够解释95％的X射线类型，在2021年能够解释95％的常见CT和MRI。

Enlitic首席执行官Kevin Lyman说：“本次融资是帮助放射科医生缓解压力和改善患者预后的重要一步。我们非常感谢Marubeni和Capitol Health等合作伙伴的支持，并期待继续与他们合作，共同探索有意义的诊断解决方案。”

Enlitic的首席医疗官Anthony Upton博士评论道：“B轮融资的完成将使Enlitic有能力扩大生产规模，实现整个身体的AI模型覆盖，这将对日常临床工作流程产生重大影响。”

（编译：李成平）

注：文中如果涉及动脉网记者采访的数据，均由受访者提供并确认。

原标题：Enlitic完成1500万美元B轮融资，利用AI技术简化医学成像工作流程