Cách RedBrick AI huy động được 4,6 triệu USD báo hiệu một điểm biến đổi trong AI y tế

Cảnh quan AI hình ảnh y học vừa trở nên thú vị hơn. RedBrick AI, một nền tảng công nghệ y tế chuyên về chú thích dữ liệu y học, đã công bố vòng gọi vốn hạt giống trị giá 4,6 triệu USD do Surge (Chương trình mở rộng nhanh của Sequoia Capital Ấn Độ) dẫn đầu, với sự hỗ trợ từ Sequoia Capital Ấn Độ, hệ sinh thái tăng tốc của Đông Nam Á, Y Combinator và các nhà đầu tư thiên thần. Nhưng đây không chỉ là câu chuyện huy động vốn của một startup khác—nó phản ánh một sự thay đổi căn bản trong cách ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe tiếp cận việc triển khai trí tuệ nhân tạo.

Tại sao Chú thích Dữ liệu Y học trở thành Rào cản trong AI Y tế

Các con số kể một câu chuyện thuyết phục. Chỉ riêng năm 2021, FDA đã phê duyệt 115 thuật toán AI cho mục đích lâm sàng, tăng 83% so với chỉ ba năm trước đó. Tuy nhiên, có một nghịch lý: trong khi việc áp dụng AI trong chăm sóc sức khỏe đang tăng tốc, việc triển khai thực tế vẫn bị giới hạn bởi một vấn đề không mấy hấp dẫn—chuẩn bị dữ liệu.

Hình ảnh y học chiếm khoảng 90% tổng dữ liệu chăm sóc sức khỏe và là nền tảng cho chẩn đoán lâm sàng. Tuy nhiên, trước khi bất kỳ mô hình AI nào có thể học từ những hình ảnh này, chúng phải được làm sạch và chú thích cẩn thận bởi các bác sĩ có trình độ. Quá trình này đòi hỏi hàng trăm hình ảnh y học được đánh dấu chính xác và hàng nghìn giờ lao động của con người. Các quy trình chú thích truyền thống dựa trên các công cụ lâm sàng cồng kềnh, vốn không được thiết kế cho quy mô và độ phức tạp của học máy hiện đại, tạo ra một điểm ma sát lớn cho các nhà nghiên cứu và tổ chức y tế mong muốn triển khai AI chẩn đoán, tự động hóa phẫu thuật và phát hiện ung thư.

RedBrick AI đã xác định chính xác khoảng trống này: ngành cần các công cụ được thiết kế riêng để rút ngắn thời gian từ dữ liệu y học thô đến bộ dữ liệu đào tạo sẵn sàng cho sản xuất.

Giải pháp Kỹ thuật: Các Công cụ Chuyên biệt cho Hình ảnh Y học Phức tạp

Nền tảng này giải quyết một số thách thức kỹ thuật mà phần mềm chú thích chung không thể xử lý. RedBrick AI cung cấp các công cụ chú thích dựa trên trình duyệt, được thiết kế đặc biệt cho mục đích y tế, không yêu cầu đào tạo trước từ các bác sĩ. Đối với hình ảnh 3D—đặc biệt quan trọng cho phân tích phẫu thuật và thể tích—công ty cung cấp khả năng chú thích bán tự động giúp giảm đáng kể khối lượng công việc thủ công.

Chất lượng đảm bảo trở thành một lớp quan trọng khác. Vì việc chứng nhận thuật toán AI từ các cơ quan quản lý phụ thuộc vào tính toàn vẹn của chú thích, RedBrick đã xây dựng các quy trình xác thực đa bác sĩ, tổng hợp ý kiến của nhiều chuyên gia cho mỗi ca, đồng thời đơn giản hóa quản lý dự án. Lớp API cho phép tích hợp liền mạch với các hệ thống doanh nghiệp: các kỹ sư học máy có thể truyền trực tiếp các chú thích vào các nền tảng đám mây như AWS hoặc các máy chủ PACS của bệnh viện, xây dựng các pipeline dữ liệu MLOps mở rộng mà không gặp trở ngại.

Từ Hyperloop đến Chăm sóc Sức khỏe: Tầm Nhìn Thành Lập

CEO và đồng sáng lập Shivam Sharma cùng CTO Derek Lukacs đã ra mắt RedBrick AI vào năm 2021 sau nhiều năm hợp tác về công nghệ Hyperloop của SpaceX. Cả hai đều có bằng kỹ thuật hàng không vũ trụ từ Đại học Michigan—một nền tảng có thể đã hình thành cách tiếp cận của họ về độ chính xác, tư duy hệ thống và xử lý độ phức tạp cực đoan. Sharma chia sẻ rằng làm việc với các nhóm AI y tế hàng đầu đã tiết lộ một chân lý rõ ràng: các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực robot phẫu thuật, phát hiện ung thư và chẩn đoán lâm sàng đều gặp phải các rào cản hạ tầng giống nhau.

Với khoản đầu tư 4,6 triệu USD, công ty sẽ thúc đẩy mở rộng sản phẩm và thâm nhập thị trường chính xác khi các tổ chức y tế đang tăng cường áp dụng AI. AI hình ảnh y học đã chuyển từ lời hứa lý thuyết sang nhu cầu cạnh tranh, và các đội ngũ xây dựng hệ thống này cần hạ tầng không làm chậm tiến trình của họ.