RedBrick AI 460万美元融资如何预示医疗AI的转折点

医疗影像AI领域变得更加有趣。专注于医疗数据标注的健康科技平台RedBrick AI宣布完成一轮460万美元的种子轮融资，由Surge (Sequoia Capital印度的快速扩张计划)领投，获得Sequoia Capital India、东南亚加速器生态系统、Y Combinator以及天使投资人的支持。但这不仅仅是另一家创业公司的融资故事——它反映了医疗行业在人工智能部署方式上的根本转变。

为什么医疗数据标注成为医疗AI的瓶颈

数据用数字讲述了一个引人注目的故事。仅在2021年，FDA就批准了115个临床使用的AI算法，比三年前增长了83%。然而，令人困惑的是：尽管医疗行业的AI应用正在加速，但实际的落地仍被一个不起眼的问题——数据准备——所阻碍。

医疗影像大约占所有医疗数据的90%，是临床诊断的基础。然而，在任何AI模型学习这些影像之前，必须由合格的临床医生进行细致的清洗和标注。这一过程需要数百张经过专业标记的医疗影像和数千小时的人力劳动。传统的标注流程依赖笨重的临床工具，这些工具从未为现代机器学习的规模和复杂性而设计，给渴望部署诊断AI、手术自动化和癌症检测系统的研究人员和医疗机构带来了巨大阻力。

RedBrick AI正是看到了这个空白：行业需要专门为医疗数据设计的工具，以缩短从原始医疗数据到生产就绪训练数据集的时间。

技术方案：针对复杂医疗影像的专业工具

该平台解决了许多通用标注软件无法应对的工程挑战。RedBrick AI提供基于浏览器的标注工具，专为医疗用途定制，无需临床医生事先培训。对于3D影像——尤其在手术和体积分析中至关重要——公司提供半自动化标注功能，大大减少了手动工作量。

质量保证也是一个关键环节。由于AI算法的认证依赖于标注的完整性，RedBrick建立了多临床医生验证流程，汇总多个专家的意见，同时简化项目管理。API层支持与企业系统的无缝集成：机器学习工程师可以将标注直接导入云平台如AWS或医院的PACS服务器，构建可扩展的MLOps数据管道，无缝高效。

从高速运输到医疗：创始愿景

CEO兼联合创始人Shivam Sharma和CTO Derek Lukacs于2021年成立RedBrick AI，此前他们在SpaceX的Hyperloop技术上合作多年。两人都拥有密歇根大学的航空航天工程学位——这一背景可能塑造了他们对精确、系统思维以及应对极端复杂性的方式。Sharma指出，与领先的医疗AI团队合作让他们看到了一个明显的真相：在外科机器人、癌症检测和临床诊断前沿的研究人员都面临着相同的基础设施瓶颈。

这轮460万美元的融资将加快产品扩展和市场渗透，正值医疗机构加大AI应用力度之时。医疗影像AI已从理论上的承诺转变为竞争的必需品，构建这些系统的团队需要不拖慢他们的基础设施。