被認為是第四次工業革命的智能化時代的到來，使得人工智能（AI）、大數據等字眼已經成為如今人們茶余飯后經常討論的話題。隨著各種技術的不斷出現、進步、交叉與融合，許許多多的新興學科正在不斷出現，并被逐漸應用到醫療健康領域。

醫療數據中有90%來自于醫學影像，并且醫學影像的數據正以30%的年增長率逐年增長，相比之下，影像科醫生的增長速度和工作效率是不足以應對這樣的增長趨勢，這將給醫生帶來巨大的壓力。另一方面，目前醫學影像數據大部分仍然需要人工分析，最明顯的缺陷就是不精準，依靠經驗所做的判斷容易造成誤診。

人工智能依靠強大的圖像識別和深度學習技術，將很好地解決醫學影像大數據人工處理中存在的兩大問題，大大提高數據分析的效率和準確性，減輕醫生的壓力，同時提高診療的效率和準確率。

位于以色列Kibbutz Shefayim的ZebraMedical Vision是一家運用機器及深度學習向醫療保健行業提供下一代產品及服務的公司。其影像學分析平臺可使醫療保健機構能夠識別有疾病風險的患者，并提供改良的、預防性治療通路來改善患者醫護。

節約醫生成本

Zebra 的平臺提供了一個基于云，并且完全托管的研發環境。人們可獲取大量已脫敏的研究資料和數據。該平臺具備先進的GPU（圖形處理器）計算能力，支持各類研究工具。不同的研究組織還可通過這一平臺進行合作，共同創建工具。

Zebra的放射輔助系統能接收來自各種模塊的掃描影像，自動進行分析，判讀各種臨床發現。系統發現的結果按需要實時提供給放射科醫生、其他醫生或醫院系統。

Zebra運用專有的數據庫，利用機器學習技術，開發出能實時分析數據同時兼具人工判讀準確度的軟件，為放射科醫生提供必要的協助，在不犧牲質量的情況下妥善管理與日俱增的工作量。

同時，醫療服務提供者運用Zebra來預測疾病。Zebra告訴他們病人具有罹患心血管疾病、肺部、骨骼和其他疾病的高風險。另外，Zebra還促成一些醫療法規的建立，例如《醫療服務可及性與兒童健康保險項目再授權法案》（MACRA）。

通過Zebra，醫護人員能在正確的時機給予病人所需的關注，不但節約了整體的成本，同時還能提升照護的質量水平。

AI1方案：一美元檢測高發疾病

Zebra的AI1方案幫助用戶自動檢測高發疾病，而且每次掃描費用僅為1美元。目前方案涵蓋骨骼、肺、心血管、肝等部位的疾病檢測。

1） 骨密度算法

Zebra的骨質密度算法運用斷層掃描獲得的圖像，以取得骨質密度，所得數值等同于以“雙能X線吸收法”（DEXA） 測定骨質密度的T值。

醫療服務人員可以運用現有的斷層掃描數據，為高骨折風險的病人進行預先篩檢，不需要額外的檢測或放射程序。所得結果可以用于骨骼健康或骨折預防的項目中，進而降低整體骨折的比例和相關的支出。

50歲以上的人群中，有1/3的女性和1/5的男性患有骨質疏松，全球每年有超過900萬的骨折與骨質疏松有關。另外，有80%的潛在患者未被發現或未受到治療，而骨質疏松性骨折患者的生活質量也會大大衰退 – 25%臀骨骨折的人在骨折后12個月內都住進了療養院。僅在美國，骨質疏松癥治療的支出估計就達到170億美元。

其中一個用來判斷病人是否患有骨質疏松癥的指標是骨質密度。DEXA測定能得到T值，再加上其他風險因子就能知道患有骨質疏松癥的可能性。但是，現在只有少數人會主動監控自己的骨質密度，而且DEXA測定也只有少數人做過，因此發現骨質疏松癥的比例始終偏低。

2） 壓縮性骨折算法

Zebra的壓縮性骨折偵測算法結合了傳統機器視覺的影像分割和卷積神經網絡（CNN）技術，可應用于任何胸腔、腹部和骨盆的斷層掃描中。該算法能自動地分割脊柱影像，辨識和定位壓縮性骨折，區分壓縮性骨折、終板退變和骨刺。

壓縮性骨折：骨質疏松性椎體壓縮性骨折很常見，絕經后的婦女每四人中就有一人受到影響，而65歲以上的男子每七人就有一人受到影響。椎體壓縮性骨折（VCF）是行動能力和功能狀態降低的直接成因，尤其是老年患者。及時地以外科手術或微創手術處理椎體壓縮性骨折非常有效，但卻很少人這么做。

椎體壓縮性骨折的致病原因有很多，比如感染、創傷、惡性腫瘤、骨質疏松等，其中骨質疏松是最主要的原因。因此，在50歲以上的人身上，椎體骨折就成為判斷骨質疏松的指標。

3） 脂肪肝算法

如果發現及時，通過飲食、運動和降低酒精攝取等生活形態的調整，脂肪肝是可逆的。Zebra的脂肪肝算法能分析胸腔/胃部的斷層掃描數據，在影像中自動地分割出肝臟并計算其平均密度。這個算法能作為糖尿病前期的警鐘，帶動生活方式的轉變。

4） 氣腫算法

Zebra的肺氣腫算法能分析胸腔斷層掃描影像、偵測肺部肺氣腫的區域，并能計算出在整體肺容量中肺氣腫的容量。

另外，Zebra可以對特定肺氣腫盛行的族群給出更為準確的理解，幫助病人在情況惡化之前，妥善而有效地管理疾病。

在美國有將近1,200萬人被診斷患有慢性阻塞性肺病。慢性阻塞性肺病是僅次于心臟病和癌癥之后，第三大健康殺手。且根據目前的估計，美國慢性阻塞性肺病每年的直接和間接醫療支出就高達500億美元。

冠狀動脈鈣化積分算法

Zebra的冠狀動脈鈣化積分算法基于標準、無造影胸腔斷層掃描，自動計算冠狀動脈鈣化積分。這項工具能早期發現人們是否具有嚴重心血管問題。

冠狀動脈鈣化積分是冠狀動脈疾病的生物標記，也是心臟病或中風等心血管疾病的一個強力指標。而傳統的冠狀動脈鈣化積分的評定必須要有專門的造影或無造影、帶有心電門控的心臟斷層掃描才行。

近來則有相當可靠的推導性冠狀動脈鈣化積分，是由低劑量胸腔斷層掃描通過算法取得。

除此之外，Zebra公司還在不斷地開發新的算法，希望可以從普通的放射圖像（X光）、乳房攝影、頭部電腦斷層、核磁共振等影像數據中，預測疾病的發生。如檢測惡性乳房病變、檢測急性腦出血、肺動脈高壓風險衡量、主動脈瘤風險衡量、檢測胸部X光檢查、從胸部斷層掃描中偵檢測肺結節等。

合作伙伴

Zebra的自動算法和臨床洞察決策支持工具吸引了超過1100家醫院和醫療機構，并形成合作伙伴網絡，主要的合作伙伴包括：Carestream、Intermountain Healthcare、University of Virgina health system、Clalit、Cedars-Sinai、Mahajan Imaging、Teleradiology solutions、NTTDATA、RIMA、HenryFord health system、Nuance、University of Oxford、Assistance? Hopitaux Publique、Google Cloud Platform等。

融資情況

Zebra目前已獲得2千萬美元的兩輪融資。

分別于2015年4月6日獲得來自Khosla Ventures、Marc Benioff、Deep Fork Capital的800萬投資。

2016年5月24日獲得來自Intermountain Healthcare、Khosla Ventures、Dolby Family Ventures、Marc Benioff、OurCrowd的1200萬美元投資。

獲獎情況

從2014年至今，僅僅3年時間，Zebra已積累了“全球最大的醫學影像和臨床數據的匿名數據庫”，甚至超越了IBM。

這樣一個快速崛起的公司已獲得多項榮譽。如獲《FastCompany》雜志評選為全球前5大人工智能公司，獲《Fortune》雜志評選為前50大人工智能界領導者，獲Gartner公司評為最酷供應商（Cool Vendor），獲Frost&Sullivan公司評選為2017年度科技創新者，獲Ayn Rand基金會的社會影響力獎等。