该博客主要更新一些布局医学影像的人工智能公司，为自己积累一些了解，为自己日后找工作提供一些方向和参考。

4.汇医慧影 HY

医疗人工智能 先于时代，比你想象中还要聪明

汇医慧影，是一家国家级医学影像人工智能高新技术企业，公司拥有图像深度学习的核心技术和多项专利技术，基于云计算、大数据、人工智能技术，构建了智慧影像云平台、数字智能胶片、肿瘤放疗云平台、大数据智能分析云平台以及影像智能筛查系统和人工智能诊断云平台等六大核心服务，打造了医学影像的数字化、移动化、智能化，完成了从筛查、诊断、治疗决策支持的闭环，是国内唯一一家以数据为驱动，从科研到临床全流程覆盖的高科技公司。致力于将大数据、AI深度应用于医学科研管理和临床诊疗。公司致力于将大数据、人工智能技术深度应用于医学科研管理和临床诊疗，以产学研医为主旨，以人才和技术为驱动力，和清华大学、北京大学、斯坦福大学、Intel等达成战略合作，并成立人工智能联合实验室。

截至2017年9月，汇医慧影已经接入700多家医院，包含北医三院、301医院、北京肿瘤医院等超过200家三甲医院和系列高端连锁医疗机构。汇医慧影在2017年底完成数亿元B轮融资，达泰资本领投，跟投方包括此前A轮融资资方蓝驰创投。本轮融资将用于向医院端拓展智能诊断产品线、建立以筛查性为主的从诊断到治疗全流程、精准诊断的服务闭环。并充分发挥资源整合、优势共赢的原则，和Intel、中国电信、中国联通、阿里云、九州通以及医疗、IT、云计算、大数据、人工智能等多个维度的优秀公司和团队战略合作，相互支持、共同成长！

简介

汇医慧影作为唯一 一家第三方影像企业，与Intel联合成立医学影像大数据及人工智能创新实验室。

汇医慧影联合清华大学海峡研究院大数据中心,共同致力于医疗影像智能诊断和大数据分析的研究。

汇医慧影公司收集了数百万级别的医学影像，通过建立人体器官模型以及深度神经网络技术，实现了病灶的高识别度。目前对于胸部X光的气胸、肺结节、肺结核、肿块的自动诊断准确率已经达到90%。脑核磁肿瘤的自动识别率超过85%。胸部CT中肺结节的识别率超过85%。乳腺钼靶中钙化斑点以及肿块的识别率均超过90%

未来汇医慧影会陆续发布颈动脉狭窄，食道癌检测以及脑梗塞等疾病的自动检测功能。为提高影像诊断准确率，降低误诊率做出了突破性的贡献。

5.图玛深维 图玛深维 12sigma

让深度学习进入智能医疗

图玛深维医学科技有限公司由两位前高通公司深度学习和计算机视觉学专家于2015年4月在美国创立。公司首先将人工智能与深度学习技术引入到智能医学诊断和医学数据分析领域。目前公司在北京、苏州、美国圣地亚哥都设有研发团队。

公司致力于研究开发基于深度学习技术的自动化医疗诊断系统与医学数据分析系统。并计划推出多类肿瘤疾病，心血管疾病，脑血管疾病自动检测的基于深度学习的诊断产品。

公司已经同北京、上海、华东的多家三甲医院达成了科研合作协议，将在产品的医学应用，技术研究及临床试验上进行全方位合作。

深度智能诊断

图玛深维的深度医疗影像诊断技术结合了世界上最先进，精确度最高的深度学习人工智能算法。不仅可以在二维医疗影像图片中精确的检测，定位和分割各种可能的致病因素，最大程度提高医生的诊断效率和诊断精度；而且可以同样高效，准确的处理三维医疗影像图片，并且为全自动精准人工智能诊断的实现提供了可能的解决方案。

σ-Discover 系列深度学习诊断系统通过医疗大数据与全球最先进的深度学习技术相结合，颠覆并解决了医疗领域完全依靠医生经验与人工处理的瓶颈。不仅大大提高了医生诊断效率与精确程度，一定程度上避免了因为经验差异造成的误诊，并且可以大大缓解由于区域性医疗资源分布不均所导致的看病治病困难的现状，完全符合我国的国情与国策。图玛深维此次推出的人工智能医学图像系统σ-Discover ／Lung正是基于深度学习技术的自动化医疗诊断系统与医学数据分析系统。肺结节检测分析系统是通过计算机深度学习技术分析肺部CT薄层扫描图像，从而能帮助医生将受检者的肺结节智能检出、标识，以便给出良恶性判断，而随访复查影像可以比较分析并自动生成结构化的报告书，从而可以更加快捷和准确的对相关疾病做出诊断。

图玛深维的研发与技术团队由来自中国与美国的医学图像，深度学习与大数据专家们组成，拥有十分丰富的研发经验和强大的执行实力。公司的新一期产品在美国癌症协会的LIDC-IDRI数据库上取得了98.5%的可靠性, 远远领先市场上的同类产品。

智能医疗数据分析

图玛深维的深度学习平台不仅在医疗图像领域取得了骄人的成绩。在精准医疗，基因组测序和病理学分析等方面也有同样出色的表现。

2015年全球精准医疗市场规模近600亿美元，今后5年年增速预计为15%，是医药行业整体增速的3至4倍，其中，基因测序行业增速将超过20%。

图玛深维通过深度学习与医疗大数据的结合，可以准确并及时的对多种病症进行预测与诊断。公司通过构建先进的深度学习硬件架构和人工智能软件平台，摸索出一套高效准确的深度学习智能医疗解决方案，为即将到来的智能医疗改革做好了充分的准备。

公司十分注重创新，并同时构建了“云端“战略，将人工智能，大数据分析和云计算相结合，大幅度提高了医疗机构的服务能力和诊断分析水平，为成为深度学习智能医疗领域的领导者打下坚实的基础。

云端CAD

图玛深维云端CAD是一套基于云计算与云存储的辅助诊断平台。它采用了国际先进的双架构体系可以同时支持网上实时诊断，远程图像数据共享，医生可在任意时间任意地点读片。

12sigma云端CAD平台是图玛深维深度智能医疗诊断平台发展的重要一环，它不仅可以解决区域远程智能诊断与信息共享，还能够与CT, MR, CR, DR, ECT, DSA, 超声，内镜，病理等医疗设备完美结合，让患者不论身在何方都可以获得最权威，最精准的诊断与治疗。

6.羽医甘蓝 DeepCare

DeepCare致力于将深度学习和医疗影像相结合，全面革新未来的重大疾病筛查和诊断.

北京羽医甘蓝信息技术有限公司(DeepCare)成立于2016年，是一家将人工智能应用于医疗图像的识别和早期筛查的医疗科技公司。我们目前专注于研发病理图像的检测、识别和分析技术，通过融合机器视觉、深度学习以及大数据挖掘技术，致力于为广大医疗机构和医疗器械厂商提供最优质的产品和技术服务。

羽医甘蓝团队希望为病理医生提供高效可信的辅助诊断服务，我们致力于研发全面精准的人工智能算法以期帮助医生诊断多种疾病，并且整合患者病理、影像与临床数据，帮助医疗行业实现流程优化、成本降低、效率提高和质量提升，最终成为我国医疗事业发展的强大助力。

宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统

宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统利用卷积神经网络和计算机视觉中的目标检测技术，自动对数字化的宫颈细胞涂片进行分析，检测切片中存在的可疑病变细胞，并为医生标出可疑细胞的具体位置及其具体亚型，整张切片的分析过程不超过1分钟。

目前宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统的具体功能包括数据查询与管理，标记病灶区域，智能辅助诊断及自动化生成报告。数据查询与管理功能能够对切片、用户、报告进行管理，并能够多维查询信息。标记病灶区域则能够让临床医生对数字化病理图片多倍率查看，标注病灶区域，还能自动对标注的区域进行长度和面积的测量，生成截图，也可以对图片的RGB、γ等参数进行调整。智能辅助诊断功能则是对数字化病理图片自动分析，查找和标注病灶区域，并自动标注可疑病灶区域的范围、可能亚型及其概率，还能根据宫颈、阴道细胞学诊断报告方法（TBS）智能分析结果。自动化生成报告功能即在该系统诊断结束后自动生成病理分析报告，可以嵌入HIS/PACS，还能将病变区域自动化截图并展示出来，并展示智能分析结果。

模型储备

肺部肺小结节检测，宫颈癌前病变筛查

乳腺癌组织病理切片识别分类

肺癌组织病理切片识别分类

糖尿病眼底病变分级，肠镜息肉检测等 均有模型储备

7.肽积木 α -BRICK

将最先进的人工智能及时应用于医疗领域，诊断人类疾病风险和阶段，让亿万患者从中受益，助力人类健康事业！

北京肽积木科技有限公司 脱胎于行业知名大数据公司。研发、产品、服务等团队都具有丰富的数据分析产品设计、开发和客户服务经验；团队所有成员的大数据行业经验超过3年；曾为龙湖、中粮、印力、联想等行业龙头企业提供过大数据产品&分析营销服务，在产品交付和服务提供方面获得客户广泛赞誉。

肽积木在深度学习方面技术具有国际领先性。专注于利用深度学习网络，辅助医疗影像读图。利用国际顶尖的深度学习技术，学习百万级别医疗影像数据，实现高精度自主学习医生诊断逻辑及经验的成果。肽积木独创的PL-NET（基于局部信息的深度识别网络）在眼底照片渗出、血管瘤等病灶方面的识别准确率已经持平国际顶尖医生。

肽积木掌握世界领先 影像深度学习技术不断创造最先进深度学习方法，针对性应对医疗领域需求。独创 FU-Net、V-Net，广泛应用于多种医疗影像。

肽积木 利用深度学习技术 ，在医疗数据学习，尤其是医疗影像识别方面，获得巨大成果

1. 病变诊出率最高达95%，病灶识别准确率超过92%持平/超过顶尖医生诊断水平具有高稳定性和一致性，稳定为医生提供帮助

2. 利用三甲医院数据+国际公开数据库数据训练，获得业内权威专家顾问指导及高度认可，整合行业权威经验，对非甲级医院有教学指导意义

3. 病变诊出+分级——秒级别，病灶完全标识——少于一分钟，为医生节约超过70%读片时间，缓解诊疗压力