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提供AI骨科手术全流程解决方案 「长木谷医疗」获数千万元Pr

2019-12-03 18:16:19
[摘要]36氪获悉,骨科ai产品研发商“长木谷”已获得数千万元pre-a轮融资,由联想之星领投,峰瑞资本与万辉资本跟投。长木谷ceo张逸凌博士表示,术前精准手术方案的制定是骨科关节置换手术成功与否的关键因素。

氪星获悉,骨科人工智能产品开发商“长木固”已获得数千万元的首轮融资,以联想之星为首,其次是丰瑞资本和万辉资本。这轮融资主要用于拓展人工智能骨科产品线,促进临床注册证书的应用,促进人工智能产品的临床登陆。

长木谷团队于2017年在美国哈佛大学和斯坦福大学校园成立。它被定位为人工智能整形外科全过程解决方案提供商。它提供了整形外科手术的全过程解决方案,包括术前评估(图像筛选)、手术计划、术中导航-提供3d打印导航导管,以及实现精确的手术实施。去年年底,它从丰瑞资本和百度创建七剑客雷霆获得了数千万元的种子轮融资。

长木谷首席执行官张艺玲博士表示,术前精确手术计划的制定是骨科关节置换手术成功的关键因素。然而,在目前的临床情况下,关节置换手术有许多痛点:

医生缺乏合适的规划工具。骨科医生只能通过病人的x光平片恢复他们大脑中复杂的三维骨骼图像,并使用胶片模板进行术前手工测量。

医生需要多次测试模型来确定手术期间假体的模型尺寸和放置位置,这在很大程度上取决于外科医生的临床经验。

由于假体选择变量多、患者个体差异大、条件复杂等因素,人工关节置换手术风险高、重复性差。患者易出现下肢不等长、假体脱位、假体周围骨折等并发症。

在过去的十年中,关节置换前的规划系统也不断得到改进,从基于胶片模板的第一代人工测量,到基于数字模板(如正投影)的第二代二维规划,再到三维重建后基于ct图像的第三代三维手术规划(如mimics、mako等)。)。

由于二维规划的精度有限和三维规划的操作复杂,这些技术在中国还远未普及。张艺玲医生表示,中国约90%的医院仍在使用第一代薄膜模板技术进行术前规划,这也意味着上述痛点已经很长时间没有得到有效解决。

相应地,我国共有1.5亿关节疾病患者,其中70岁以上老年人关节疾病的发病率为80%~90%,远远超过心血管疾病的发病率。其中大多数需要人工关节置换。据报道,2018年中国人工关节置换手术数量达到近70万例,年增长率保持在15%-20%。

如何调和快速增长的市场和临床痛点之间的矛盾?

为此,长崎自主研发了第四代人工智能关节置换三维解决方案——结合手术模拟算法、图像算法、深度学习算法等方法,依靠计算机辅助方法实现关节置换手术精确的三维术前规划,实现骨科手术的“可视化”、“标准化”和“自动化”。另外,结合3d打印个性化定制手术导航导板,在手术过程中准确实施术前智能规划方案,提高关节置换手术的准确性和安全性,重复性强,可有效降低术后并发症的发生率。

人工智能关节置换三维手术规划系统

张艺玲透露,现阶段长木谷在髋关节置换领域的产品已经成熟,临床实验已经在北京301、北京三医院、上海六医院等顶级医院进行,准确率达到90%。整个操作计划仅需3-5分钟,更换精度在毫米之间。今年年底,与膝关节置换手术相关的产品也将登陆。未来,长崎还将专注于整形外科,并围绕更多外科手术场景引入解决方案。

张艺玲博士透露,现阶段长木谷在髋关节置换领域的人工智能产品已经成熟,命名为人工智能髋关节,已经登陆北京301医院、中日友好医院、北京大学第三医院、北京大学人民医院、北京协和医院等几十家顶尖骨科中心。明年早些时候,ai膝关节,一种用于长木谷的智能膝关节置换解决方案,也将上市。

此外,长崎未来将继续专注于整形外科领域,并将继续为外科手术场景引入更智能的解决方案。涵盖从疾病筛查、智能诊断、临床决策、术前规划、耗材选择、手术模拟和患者随访的整个诊断和治疗过程。

氪星了解到,目前大多数提供骨科人工智能相关产品的企业仍处于筛查或骨龄评估的水平,如根据地图进行医疗和深度智慧等。提供后续解决方案相对较少。

张艺玲博士表示,非拥挤轨道的根本原因之一是“骨科太专业”:首先,骨科手术要求高精度,关节置换要求1毫米和1度的精度;其次,很难规范临床经验。由于手术难度大,需要花费大量的时间和精力来总结许多权威专家的经验和想法,形成一个标准化的人工关节置换治疗方案。第三,有必要与骨科器械制造商建立深入合作。智能解决方案需要与下游骨科假体设备制造商密切合作,以确保术前规划的准确性和安全性。

最后,我想介绍一下这个团队。创始人张艺玲毕业于哈佛医学院,博士后研究员,哈佛大学联合博士,骨科医学博士。他在临床骨科诊断和治疗方面有丰富的经验。他获得了3项国家发明专利,发表了16篇sci顶级论文。联合创始人刘星宇是清华大学博士,哈佛医学院临床主治医生和访问学者。他有丰富的临床诊疗经验,从事骨科相关疾病的临床和基础研究多年,发表过几篇sci论文。联合创始人安义拥有斯坦福大学的人工智能硕士学位。他精通机器深度学习和神经网络的相关算法。他曾经在清华同方工作。

资料来源:36克朗

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