這家初創公司擁有12種FDA批准的算法

傑西·艾利森在爬山：多虧了及時的治療，她沒有因為中風而放慢速度。圖片來源：JESS ALLISON

該公司創始人兼執行長、神經外科醫生克里斯·曼西（Chris Mansi）在接受《福布斯》採訪時表示：「很明顯，人工智慧可以準確地檢測疾病，而且它已經到了可以可靠地預測疾病進展的地步。」

總部位於舊金山的Viz.ai公司在利用人工智慧改善患者護理的醫療公司中處於領先地位。作為2021年福布斯「未來獨角獸企業」榜單的上榜企業，該公司已從Insight Partners、凱鵬華盈（Kleiner Perkins）、Scale Venture Partners和Tiger Global等公司共籌集了2.54億美元，目前的估值為12億美元。該公司的ARR（即年度經常性收入，基於訂閱的軟體公司通常使用的一個指標)每年大約會翻一番，預計到2024年將從2020年的1200萬美元達到1億美元。用於會計核算的年收入通常低於ARR，而Viz今年的年收入應該在4000萬美元左右，明年應該在6000萬至7000萬美元之間。這家公司尚未盈利。

也許更重要的是，這家成立7年的公司現在已經與1500多家醫院簽約，包括克利夫蘭診所（Cleveland Clinic）、西奈山醫院、特尼特醫療（Tenet Healthcare）和HCA，覆蓋了大約三分之二的美國人口。它也成為罕見的同時獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）算法批准和美國聯邦醫療保險（Medicare）報銷批准的人工智慧公司。

但與其他一些技術領域相比，醫療人工智慧受到的監管更嚴格，也更難以進入，而且自Viz成立以來，競爭也變得更加激烈了。在其基於圖像的人工智慧獲得醫院認可後，Viz現在正向生成式人工智慧領域拓展，這一舉措此前尚未公布，其中包括與西奈山醫院和其他醫院合作的試點項目。它將總結患者的醫療記錄，並搜索學術文獻，以找到可能被遺漏的相關信息。對醫療記錄的總結不需要FDA的批准，但如果Viz 將基於文本的人工智慧用於臨床建議——正如它最終希望達成的那樣——則需要獲得監管機構的批准。

與此同時，Viz已經開始與製藥公司和醫療設備製造商合作。這些公司正在尋找更快、更有效地推出產品的方法，曼西說，由於《2022年通脹恢復法案》（2022 Inflation Recovery Act）對藥品定價進行了調整，這一點變得越來越重要。

最終，曼西希望基於圖像的人工智慧和生成式人工智慧的結合將使其能夠檢測100種疾病。除了神經病學和心臟病學，Viz還在腫瘤學領域看到了機會，例如在早期x光檢查中經常被遺漏的肺癌。

「我們認為每一種主要疾病都能從中受益，」曼西說，「它將成為醫療保健領域的標準。」

神經外科醫生兼企業家

39歲的曼西在英格蘭東北部的紐卡斯爾長大，其後就讀於劍橋大學醫學院。他說：「我的祖母一直希望我成為一名醫生，並成為紐卡斯爾當地的全科醫生。」在醫學院，他愛上了神經學，然後愛上了最具挑戰性的專業之一——神經外科學。五年來，他在倫敦頂級醫院、皇后廣場和國王學院都參與過腦部手術。他親眼看到了手術是如何順利進行的，但病人仍然可能會死亡或落下殘疾，因為人們花了太多時間才能將他們送入手術室。

2012年，曼西創辦了一家名為Edusurg的企業，幫助初級外科醫生準備在線考試。雖然規模較小，但該公司仍在繼續經營。兩年後，他辭去了神經外科醫生的工作，來到美國史丹福大學攻讀MBA。他嘗試了「自己能找到的每一項技術」，包括3D列印大腦以幫助外科醫生開展手術，並創造了一種可以刺激顱神經的設備。

2016年，曼西在史丹福大學遇到了一位名叫大衛·戈蘭（David Golan）的以色列機器學習博士後。戈蘭此前疑似中風，當時剛剛出院。兩人一拍即合，立刻開始著手解決醫療領域一個常見的問題，即醫生經常缺乏可用的數據來做出更好的醫療決策。他們在前谷歌執行長埃里克·施密特（Eric Schmidt）開辦的一個創業班上提出了使用機器學習和醫學成像來改善中風護理的想法，施密特通過自己的公司Innovation Endeavors提供種子基金。

當時，人工智慧並不像現在這樣受歡迎。而醫學，由於其面臨的監管障礙，生死攸關的情況以及龐大的醫院官僚機構，似乎不是最容易開始發展人工智慧的地方。凱鵬華盈（Kleiner Perkins）合伙人馬穆恩·哈米德（Mamoon Hamid）在科羅拉多州的一次風險投資晚宴上首次與曼西建立了聯繫，並於2018年投資了該公司。哈米德表示：「在當時來看，這是一家奇怪的人工智慧公司。但我不得不接受這樣的想法，即他們的產品對供應商和醫療體系來說都很有吸引力。」

FDA的批准

為了開發其第一個中風診斷的算法，Viz與亞特蘭大的格雷迪醫院（Grady）和田納西州查塔努加的厄蘭格醫院（Erlanger）開展合作。Viz的軟體將患者大腦的CT圖像與其掃描資料庫進行了交叉引用，以發現大血管閉塞中風（也就是傑西·艾利遜曾經罹患的那種疾病）的早期跡象，這種疾病的患者接受適當治療的比例驚人地低。該軟體會向醫生髮起警報，醫生也可以在手機上看到這些CT圖像，從而縮短了將病人送入手術室的寶貴時間。

曼西在厄蘭格醫院進行算法的早期測試時，軟體發出了第一次警報。但這一警報有誤，Viz不得不回去重新校準它的算法。曼西說，「在產品完全成熟之前」與醫院和醫生合作開發產品，「關注真正的需求，而不是醫療保健中不起作用的技術決定論」，這一點尤為重要。

如今，該公司有12種FDA批准的算法，用於診斷中風、肥厚型心肌病（一種可導致心源性猝死的心肌增厚）和肺栓塞（將血液輸送到肺部的動脈突然阻塞）等疾病。它在2020年首次獲得了醫療保險報銷的批准。對醫院來說，Viz的成本取決於醫院的規模和針對治療的疾病數量；一家小型醫院每年可能只需支付5萬美元，但一家更大的醫院可能會花費超過100萬美元。

紐約西奈山醫院神經外科醫生、腦血管中心主任J·摩可（J Mocco）說：「在美國，醫療服務的提供方式存在巨大的盲點。」雖然農村醫療保健的缺點有據可查，但這一問題也延伸到了城市地區。摩可說：「這就是為什麼人工智慧將發揮至關重要的作用。」

失敗的轉診

2016年左右，當摩可第一次接觸Viz時，他認為這不過是「一個小噱頭」，但過了一段時間，他對Viz的介面感到折服。現在，他不僅在使用Viz的軟體，而且還成為了該公司的顧問。他喜歡的一點是，這個應用程式會發出警報，讓醫生可以立即為手術做準備，而不是等待繁忙的急診室放射科醫生打電話詢問患者可能中風的情況。他說：「人工智慧通過幫助我們進行患者鑑別分類，有助於為救治患者鋪平道路。」

佛羅里達州奧卡拉市HCA醫院的神經學家伊拉吉·尼克法爾揚（Iraj Nikfarjan）說，最近幾天，一名女性在沃爾瑪暈倒後被送到了急診室，僅12分鐘後，他就能夠查看該患者的第一次掃描結果，並動員醫院醫生為她治療中風症狀。他說：「無論身在何處，我都可以在手機中查看這些圖像，並計劃我的手術。」

儘管人工智慧曾因「幻覺」和偏見而受到批評，但曼西表示，Viz大多數基於圖像的算法準確率約為95%，遠高於非專業醫生的平均水平。他說：「我們估計，在我們治療的所有疾病中，一名患有特定疾病的患者平均只有不到20%的幾率走上了被認為是理想的治療途徑。在大約80%的情況下，患者都沒有接受到理想的治療。」

以動脈瘤為例。最初向初級保健醫生、急診室或免預約診所尋求醫療護理的患者中，多達四分之一的患者會被誤診。Viz認為，其動脈瘤算法可以幫助提高診斷準確性，並將患者引導到合適的專家那裡。在一項對德克薩斯州八個中風中心1200張血管造影片的研究中，Viz發現85%的動脈瘤患者儘管面臨風險，但沒有被轉診隨訪。

摩可說：「唯一令人擔憂的是，人工智慧是否會取代訓練有素、經驗豐富的專家。我不希望這種情況發生，我也不認為這種情況會很快發生。在我看來，人工智慧並不是要告訴醫生該做什麼，然後導致犯錯。人工智慧更多的是要向醫生髮出預警。」

大型製藥公司

在過去的七年里，Viz一直專注於服務醫院和患者。然而，現如今，它也在與製藥公司、醫療器械製造商和生命科學公司合作。曼西相信，他可以利用該公司的算法及其在醫院中的網絡，通過鎖定可能最需要接受治療的患者，幫助這些公司更快地推廣藥物、治療方法和設備。對於那些可以花費10億美元或更多資金來推出藥物的製藥公司來說，效率至關重要。

由於2022年的立法，效率的重要性在今天變得更為真實。該立法允許醫療保險在九年後重新談判藥品價格。曼西說：「如果你一直要到第11年才能盈利，但藥品在第9年的時候就會降價，你就必須想辦法加快推廣藥品的使用。」

今年3月，Viz宣布與百時美施貴寶（Bristol Myers Squibb）達成一項多年期協議，利用一種人工智慧算法來檢測肥厚型心肌病，這種疾病會使心肌增厚。百時美施貴寶有一種名為Camzyos（俗稱mavacamten）的肥厚型心肌病治療藥物，作為其2020年斥資131億美元收購MyoKardia的一部分，該公司正在努力為該藥物建立市場。Viz的算法在今年8月份獲得了FDA的批准。

該公司還與美敦力（Medtronic）、強生（Johnson & Johnson）和其他主要製藥和醫療設備製造商合作。

心肌增厚是一種很難診斷的嚴重疾病。許多患者會出現呼吸短促等輕微症狀，他們為了尋找病因，往往會輾轉於不同專家。

「有些病人花了幾十年都沒有診斷出來，」西奈山心臟中心的電生理學家、機器學習醫學主任喬希·蘭伯特(Josh Lampert)說。「但我們可以預防這種情況，讓病人得到治療，在某些情況下，甚至可以挽救他們的生命。」Viz的臨床主任Jayme Strauss表示，該公司的研究表明，該算法可以將診斷前的平均時間從5年縮短至64天。

謹慎部署

在與大型製藥公司建立新的合作夥伴關係的同時，Viz也專注於人工智慧公司的熱門領域：生成式人工智慧。「數據顯示，如果醫院裡沒有這些系統，那簡直不可思議。」曼西認為，對於無法在世界級研究型醫院就醫的患者而言，這一點尤其重要。他指出：「患者不必去西奈山醫院或麻省總醫院，我們可以減少病例之間的差異性，增加患者獲得最佳指導治療的機會。」

這個賭注更大，潛在風險也更高。巴布森學院（Babson College）信息技術教授托馬斯·達文波特（Thomas Davenport）曾寫過關於人工智慧在醫療保健領域應用的文章。他指出，「護理協調是一種中介角色。」對於一家新公司來說，要擠進這個領域並不容易，因為一邊是像Epic Systems這樣強大的電子記錄提供商，另一邊是像通用電氣和西門子這樣的大型成像設備製造商，這些公司都在努力增加分析能力。「夾在他們中間可能並不太舒服。」他說。

要確保在醫療決策中使用生成式人工智慧不會受到偏見或錯誤結果的影響，仍有很多工作亟待完成。西奈山醫院的蘭伯特說，他對這項技術的潛力感到興奮，因為它可以幫助醫生了解到大量研究成果，但醫院對部署這項技術持謹慎態度。「我們已經對醫療保健領域的人工智慧進行了監管，」曼西說。「我認為你會看到這個領域的擴張發展，這是一件好事。」

對於像傑西·艾利森這樣的病人來說，如果沒有得到及時救助，他們很可能會落下殘疾。不過，他們在日常生活中幾乎不會想到Viz，只會在它發揮作用的時候心存感激。「我對技術並不精通，」她說。「今年早些時候，谷歌推出的人工智慧產品讓我有點害怕，但我喜歡（Viz）這種類型的人工智慧。我並不知道最初是它為我做出了診斷，但我非常感謝它。」

本文譯自

https://www.forbes.com/sites/amyfeldman/2023/11/22/how-vizai-uses-artificial-intelligence-to-speed-help-to-stroke-patients/?sh=2c4b3711d989

文：Amy Feldman

翻譯：Vivian

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頭圖來源：蓋蒂圖片社

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