成立于今年3月的医疗领域人工智能公司DeepCare.com刚刚获得峰瑞资本600万元人民币天使轮融资，公司投后估值5000万元。下面让我们一起来关注DeepCare获峰瑞资本天使轮融资600万。

DeepCare获峰瑞资本天使轮融资600万

峰瑞资本由前IDG合伙人李丰、林中华在2015年8月创立。

DeepCare.com是一家将人工智能和深度学习技术用于医疗影像的识别和筛查的科技公司。专注于研发医疗影像检测、识别、筛查和分析技术，通过融合机器视觉、 深度学习，和大数据挖掘技术，致力将快捷，准确，低费的医疗影像识别技术提供给便携式医疗器械厂商和广大基层诊疗中心。

DeepCare有着众多VC所青睐的创业团队

联合创始人、CEO刘圣早年毕业于加州大学伯克利分校(UC Berkeley)，获得土木工程专业学士和硕士学位。随后开启在硅谷的连续创业，先后成立了True Power Solar和Clean Power Depot两家新能源公司，为当地中小企业提供太阳能电力监控系统及合同能源管理的全套解决方案。在将公司卖掉之后，刘圣随后进入哈佛大学商学院(HBS)学习，并获得MBA学位。2014年回到中国，加入麦肯锡。

联合创始人丁鹏博士毕业于浙大本科，获得达特茅斯学院(Dartmouth College)博士学位。曾在格灵深瞳等顶尖计算机视觉公司工作。多年的学术界和工业界经验让丁鹏意识到，深度学习技术不仅能在人脸识别、车辆检测和自动驾驶等任务里贡献力量，同样能在医疗影像的理解上产生深远的影响和巨大的商业价值。

此外，团队其他成员则分别是医学影像处理、人工智能等领域专家, 在医疗影像领域有十多年的研究经验。

刘圣介绍，DeepCare 目前专注解决两个问题：

第一，硬件的人工智能化。可以帮助合作的医疗器械厂商低成本实现自动识别功能，将这些设备普及到乡镇一级的基层社区诊所。目前国务院多次提出要“发展远程医疗和智能化健康医疗设备”，以此解决医疗体系中最突出的分级诊疗问题。

第二，软件的人工智能化。目前各家远程医疗平台都在争夺各医疗专家的碎片时间来问诊，而软件人工智能化可以大幅提高人工智能平台的效率。比如，识别出可疑病灶的图片，并进行病灶的重点标注，为医生做预筛查;未来还可自动生成诊断报告供医生修改，医生可以在此基础上改进，以节省医生的时间 。

商业市场

医学影像与人工智能的结合是数字医疗领域较新的分支，在美国已经出现了数家较为知名的初创企业，如Butterfly Network、Enlitic、MeTaMind、Arterys、VisExcell均以完成A轮融资。其中Enlitic被《MIT Technology Review》 评为 2015全球最智慧的50家公司之一，并完成由Capitol Health 领投、Data Collective、Amplify Partners跟投的1200万美元A轮融资。

而在中国，这一分支领域起步更晚。为了更快找到商业化入口，DeepCare决定先与医疗硬件厂商合作，为他们提供统计及预诊断的人工智能算法，把医疗设备智能化起来。

刘圣表示，一般的大型设备制造商如GE、飞利浦、西门子制造的设备都自带智能图像识别技术。但对于中小设备制造商而言，无法维持深度学习的算法团队，只能要么放弃这项功能，要么外包给算法开发公司。而外包团队不仅难找，费用也不低。一般外包的费用要30万-50万，“我们每个模块只要3万-5万，如子宫颈癌症检查有3个模块，包括淋巴细胞、上皮细胞，红白细胞等，总体下来比外包公司更便宜, 服务质量也更有保证。”

DeepCare的商业模式也很有创新。刘圣表示，目前他们采取的是类似SaaS(software as a service，软件即服务)的模式，每年客户按照使用的模块进行付费。付费方式可以是钱，也可以用数据抵付。也就是说如果每年提供一定数量的数据，DeepCare的客户就可以免费或以很低的价格来使用算法模块。目前DeepCare已经和上海一家子宫颈癌抹片检测公司、苏州一家手持眼科仪器公司、重庆一家尿液检查机构和北京一家医疗影像云软件公司取得合作，为他们提供模块化的算法服务。

刘圣介绍，医学影像与人工智能结合公司的核心竞争力就是“算法+有效数据”。

算法方面，由于团队多年的积累，“我们现在已经开发了多个常用的模块，这些模块可以直接嫁接到合作客户的设备上，”刘圣表示，随着开发的模块越来越多，就会慢慢显出规模效应。另外，丁鹏介绍，DeepCare已和中科院自动化所、北航、浙大合作，未来还将和更多机构联手。

数据方面，刘圣介绍，光是肺结节这一种疾病他们已经积累了百万张级别的有效数据。有效数据指拥有图像、病灶重点标示、诊断报告的形成闭环的数据。目前内部已经在系统的对不断收集到的新数据进行处理，清洗，和归档。肺癌，乳腺癌，前列腺癌和结肠癌会是重点的数据收集方向。“未来我们欢迎科研机构或其他人工智能公司来使用我们整理的这些数据，一起将诊断和疾病早筛的费用降到最低。”刘圣说。

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