Як фінансування RedBrick AI на суму 4,6 мільйона доларів сигналізує про переломний момент у галузі штучного інтелекту в охороні здоров'я

Медицина у сфері штучного інтелекту стала ще цікавішою. RedBrick AI, платформа у галузі health-tech, яка спеціалізується на аннотованні медичних даних, оголосила про посівний раунд у розмірі 4,6 млн доларів США, який очолила програма швидкого масштабування Surge (Sequoia Capital India) з підтримкою Sequoia Capital India, екосистеми акселераторів Південно-Східної Азії, Y Combinator та ангельських інвесторів. Але це не просто ще одна історія фінансування стартапу — вона відображає фундаментальну зміну у підході галузі охорони здоров’я до впровадження штучного інтелекту.

Чому аннотовання медичних даних стало вузьким місцем у AI для охорони здоров’я

Цифри розповідають переконливу історію. Лише у 2021 році FDA схвалила 115 алгоритмів AI для клінічного використання, що на 83% більше порівняно з трьома роками раніше. Однак ось парадокс: хоча впровадження AI у сфері охорони здоров’я прискорюється, реальна реалізація залишається обмеженою однією, непоказною проблемою — підготовкою даних.

Медичні зображення становлять приблизно 90% усіх даних у галузі охорони здоров’я і слугують основою для клінічної діагностики. Однак перед тим, як будь-яка модель AI зможе навчатися на цих зображеннях, їх потрібно ретельно очистити та аннотовані кваліфікованими лікарями. Цей процес вимагає сотень експертно позначених медичних зображень і тисяч годин людської праці. Традиційні робочі процеси аннотовання базуються на громіздких клінічних інструментах, які ніколи не були розроблені для масштабів і складності сучасного машинного навчання, створюючи величезний бар’єр для дослідників і медичних установ, які прагнуть впровадити діагностичний AI, автоматизацію хірургії та системи виявлення раку.

RedBrick AI визначила цей саме прогалину: галузі потрібні спеціалізовані інструменти для скорочення часу між необробленими медичними даними та готовими до виробництва навчальними наборами даних.

Технічна відповідь: Спеціалізовані інструменти для складних медичних зображень

Платформа вирішує кілька інженерних задач, які звичайне аннотовання не може розв’язати. RedBrick AI пропонує браузерні інструменти для аннотовання, спеціально адаптовані для медичного використання, без необхідності попередньої підготовки лікарів. Для 3D-зображень — особливо важливих для хірургічного та об’ємного аналізу — компанія надає напівавтоматизовані можливості аннотовання, що значно зменшують ручну працю.

Якість гарантії стає ще одним важливим рівнем. Оскільки сертифікація алгоритмів AI регуляторними органами залежить від цілісності аннотовання, RedBrick створила багатоліквідаційні робочі процеси, які збирають думки кількох експертів для кожного випадку і одночасно спрощують управління проектами. API-інтерфейс дозволяє безшовну інтеграцію з корпоративними системами: інженери машинного навчання можуть безпосередньо передавати аннотації у хмарні платформи, такі як AWS або сервери PACS лікарень, створюючи масштабовані MLOps-потоки даних без перешкод.

Від Hyperloop до охорони здоров’я: бачення засновників

Генеральний директор і співзасновник Шівам Шарма та технічний директор Дерек Лукарчс запустили RedBrick AI у 2021 році після багаторічної співпраці над технологією Hyperloop від SpaceX. Обидва мають ступінь у галузі авіакосмічної інженерії з Університету Мічигану — досвід, який, ймовірно, сформував їхній підхід до точності, системного мислення та роботи з екстремальною складністю. Шарма зазначив, що співпраця з провідними командами у галузі AI для охорони здоров’я відкрила очевидну істину: дослідники, які працюють у сфері хірургічної робототехніки, виявлення раку та клінічної діагностики, стикаються з однаковими інфраструктурними вузькими місцями.

Інвестиція у розмірі 4,6 млн доларів прискорить розширення продукту та проникнення на ринок саме тоді, коли медичні організації подвоюють зусилля у впровадженні AI. Медицина у сфері медичного зображення AI перейшла від теоретичних обіцянок до конкурентної необхідності, і командам, які створюють ці системи, потрібна інфраструктура, яка не сповільнює їхній розвиток.