Как финансирование в размере 4,6 миллиона долларов от RedBrick AI сигнализирует о поворотном моменте в области ИИ для здравоохранения

Медицина и искусственный интеллект в области визуализации только что стали еще более интересными. RedBrick AI, платформа в области health-tech, специализирующаяся на аннотировании медицинских данных, объявила о привлечении стартового раунда в размере 4,6 млн долларов США, который возглавила программа быстрого масштабирования Surge (Sequoia Capital India) при поддержке Sequoia Capital India, экосистемы акселераторов Юго-Восточной Азии, Y Combinator и ангельских инвесторов. Но это не просто очередная история о финансировании стартапа — это отражение фундаментального сдвига в подходе индустрии здравоохранения к внедрению искусственного интеллекта.

Почему аннотирование медицинских данных стало узким местом в AI для здравоохранения

Цифры рассказывают убедительную историю. Только в 2021 году FDA одобрило 115 алгоритмов ИИ для клинического использования, что на 83% больше по сравнению с тремя годами ранее. Но есть парадокс: несмотря на ускорение внедрения ИИ в здравоохранение, реальное применение остается ограниченным одной, не очень привлекательной проблемой — подготовкой данных.

Медицинские изображения составляют примерно 90% всех данных в здравоохранении и служат основой для клинической диагностики. Однако, прежде чем любая модель ИИ сможет учиться на этих изображениях, их необходимо тщательно очистить и аннотировать квалифицированными специалистами. Этот процесс требует сотен экспертных медицинских изображений и тысяч часов человеческого труда. Традиционные рабочие процессы аннотирования основаны на громоздких клинических инструментах, которые никогда не были предназначены для масштабов и сложности современного машинного обучения, создавая значительный барьер для исследователей и медицинских учреждений, стремящихся внедрить диагностический ИИ, автоматизацию хирургии и системы обнаружения рака.

RedBrick AI выявила именно этот пробел: индустрии нужны специально разработанные инструменты, чтобы сократить время между сырыми медицинскими данными и готовыми к производству наборами данных для обучения.

Технический ответ: специализированные инструменты для сложных медицинских изображений

Платформа решает несколько инженерных задач, которые обычное программное обеспечение для аннотирования просто не может решить. RedBrick AI предлагает браузерные инструменты аннотирования, специально адаптированные для медицинского использования, не требующие предварительной подготовки со стороны клиницистов. Для 3D-изображений — особенно важных для хирургического и объемного анализа — компания предоставляет полуавтоматические возможности аннотирования, значительно сокращающие ручной труд.

Качественный контроль становится еще одним важным уровнем. Поскольку сертификация алгоритмов ИИ регуляторными органами зависит от целостности аннотирования, RedBrick создала рабочие процессы с множественной проверкой несколькими специалистами, объединяющими мнения экспертов по каждому случаю, одновременно упрощая управление проектами. API-интерфейс обеспечивает беспрепятственную интеграцию с корпоративными системами: инженеры по машинному обучению могут напрямую подключать аннотации к облачным платформам, таким как AWS, или к серверам PACS больниц, создавая масштабируемые MLOps-процессы без препятствий.

От гиперпетли к здравоохранению: основательское видение

Генеральный директор и соучредитель Шивам Шарма и технический директор Дерек Лукáцс запустили RedBrick AI в 2021 году после многолетнего сотрудничества по технологии Hyperloop от SpaceX. Оба имеют дипломы по аэрокосмической инженерии Университета Мичигана — опыт, который, вероятно, сформировал их подход к точности, системному мышлению и управлению экстремальной сложностью. Шарма отметил, что работа с ведущими командами в области AI для здравоохранения выявила очевидную истину: исследователи, работающие в области хирургической робототехники, обнаружения рака и клинической диагностики, сталкиваются с одинаковыми инфраструктурными узкими местами.

Привлечение капитала в размере 4,6 млн долларов ускорит расширение продукта и проникновение на рынок именно в тот момент, когда организации здравоохранения удваивают усилия по внедрению ИИ. AI в медицинской визуализации перешел от теоретического обещания к конкурентной необходимости, и команды, создающие эти системы, нуждаются в инфраструктуре, которая не замедляет их.