Aidoc
Aidoc — израильская технологическая компания, занимающаяся разработкой систем компьютерной поддержки принятия решений для упрощённой сортировки пациентов и уведомлений в медицине. Aidoc получила одобрения FDA и CE для своих алгоритмов по выявлению инсульта, тромбоэмболии лёгочной артерии, переломов шейного отдела позвоночника, внутричерепного кровоизлияния, свободного газа в брюшной полости и инцидентальной ТЭЛА[1][2].
Алгоритмы Aidoc используются более чем в 900 больницах и диагностических центрах, включая Montefiore Nyack Hospital, LifeBridge Health, LucidHealth, Yale New Haven Hospital, Cedars-Sinai Medical Center, University of Rochester Medical Center, а также Sheba Medical Center[3].
Что важно знать
| Aidoc | |
|---|---|
| Тип | технологическая компания |
| Основание | 2016 |
| Основатели |
Элад Валлах (Elad Walach) Михаэль Брагинский (Michael Braginsky) Гай Райнер (Guy Reiner) |
| Расположение | Тель-Авив, Израиль |
| Отрасль | медицинские технологии |
| Сайт | aidoc.com |
История
Aidoc была основана в 2016 году Эладом Валлахом (генеральный директор)[4], Михаэлем Брагинским (технический директор) и Гаем Райнером (вице-президент). В апреле 2017 года компания привлекла финансирование в размере 7 млн долларов во главе с TLV Partners[5], а в апреле 2019 года — ещё 27 млн долларов, инвестором выступил фонд Square Peg Capital[6]. До июля 2025 года общий объём привлечённых инвестиций составил 370 млн долларов[7].
В августе 2018 года Aidoc получила одобрение от FDA для своей системы диагностики внутричерепных кровоизлияний[8], а в мае 2019 — для системы выявления тромбоэмболии лёгочной артерии[9][10].
В январе 2020 года система распознавания окклюзии крупных сосудов (LVO) по КТ-ангиографии головы также получила разрешение FDA[11][12][13].
В октябре 2024 года было объявлено о сотрудничестве Aidoc с NVIDIA по разработке методологии внедрения и интеграции инструментов искусственного интеллекта в здравоохранении. Руководство «BRIDGE» (Blueprint for Resilient Integration and Deployment of Guided Excellence) призвано упростить внедрение ИИ в медицинской отрасли.[14][15][16][17]
Деятельность и продукция
Aidoc разработала линейку продуктов на базе искусственного интеллекта, которые позволяют обнаруживать как экстренные, так и трудоёмкие для радиолога аномалии в различных частях тела. Алгоритмы создаются на основе массивов данных для поддержки диагностики широкого спектра патологий — в их числе внутричерепные кровоизлияния, переломы позвоночника (шейный, грудной, поясничный отделы), свободный воздух в брюшной полости, тромбоэмболия лёгочной артерии и другие. Компания внедрила концепцию «Always-on AI» («всегда включённый» ИИ) — непрерывно работающие в фоне инструменты, автоматически анализирующие медицинские изображения, выявляющие неотложные патологии и снижая нагрузку на радиологов[18][19].
Решения Aidoc охватывают состояния, встречающиеся во всех медицинских учреждениях (приёмные отделения, стационары, амбулаторные клиники), а также применяются в центрах телерадиологии и внедрены более чем в 200 учреждениях по всему миру. К крупным клиентам относятся University of Rochester Medical Center[20] и Global Diagnostics Australia[21].
Клинические исследования
Клиническое исследование точности глубоких свёрточных нейронных сетей Aidoc для выявления тромбоэмболии лёгочной артерии по данным КТ-ангиографии лёгочных артерий было проведено Университетской клиникой Базеля и представлено на Европейском конгрессе радиологии: алгоритм Aidoc достиг чувствительности 93 % и специфичности 95 %[22][23][24]. Также было проведено исследование диагностической эффективности системы триажа на основе глубокого обучения Aidoc для острых находок на абдоминальных КТ: чувствительность алгоритма составила 93 % (91/98, 7 пропущенных случаев), специфичность — 97 % (93/96, 3 ложноположительных результатов)[25][26].
Дополнительные исследования алгоритма Aidoc для обнаружения внутричерепных кровоизлияний были представлены на Европейском конгрессе радиологии отделением Университетской клиники Антверпена[27]. Университет Вашингтона также выполнил собственную оценку точности этого алгоритма[28].
Примечания
Ссылки
