تدعم Nvidia دولاب الموازنة في جولة قيمتها 54 مليون دولار لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي الطبي

بعد ساعات من التعاون مع شركة Snowflake الرئيسية في سحابة البيانات ، دعمت Nvidia بائعًا يعمل على التغلب على عقبات البيانات المرتبطة بتطوير الذكاء الاصطناعي الطبي. شارك ذراع رأس المال الاستثماري لشركة الحوسبة العملاقة ، NVentures ، في قيادة جولة Flywheel التي مقرها مينيابوليس والتي تبلغ تكلفتها 54 مليون دولار مع شركة Novalis LifeSciences.

قالت Flywheel إنها تخطط لاستخدام رأس المال لزيادة انتشارها ومساعدة مؤسسات الرعاية الصحية والبحث الطبي على التركيز بشكل أكبر على مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بدلاً من إعداد البيانات لهم. شاركت Microsoft أيضًا في نفس الجولة ، جنبًا إلى جنب مع المطلعين مثل Invenshure و 8VC و Beringea و Hewlett Packard Enterprise.

يأتي الاستثمار في وقت تستكشف فيه الشركات في جميع القطاعات إمكانات الذكاء الاصطناعي في زيادة الكفاءة وتوفير الوقت. في مجال الرعاية الصحية ، يمكن أن تساعد هذه التقنية في أشياء مثل تحسين رعاية المرضى وتحديد التدخلات العلاجية المناسبة.

لذا ، كيف بالضبط تساعد دولاب الموازنة؟

عندما يتعلق الأمر ببناء نموذج الذكاء الاصطناعي ، يتعين على المؤسسات وضع بياناتها من أجل تدريب النموذج المقصود. وهذا يعني إيلاء اهتمام وثيق لمصادر البيانات وتنظيم المعلومات وتنظيمها وتنظيفها بقوة لجعلها جاهزة للتدريب. تبدو المهمة سهلة ولكن يمكن أن تستغرق بسهولة ما يصل إلى 80٪ من وقت علماء البيانات ، مما يترك 20٪ فقط للمهمة الرئيسية للتحليل وإنشاء الرؤى.

تأسست Flywheel في عام 2012 ، وهي تعالج هذه الفجوة مع التركيز بشكل خاص على الرعاية الصحية والأبحاث الطبية. تقدم الشركة منصة شاملة تعمل على أتمتة استيعاب بيانات التصوير الطبي وتنظيمها وإدارتها وحسابها ، مما يسمح لمؤسسات الرعاية الصحية بتوسيع نطاق تطوير الذكاء الاصطناعي والاكتشافات البحثية الأخرى بكفاءة.

قال جيم أولسون ، الرئيس التنفيذي للشركة ، لـ VentureBeat: “تسمح Flywheel لمقدمي الخدمات باستخراج وتعبئة الرؤى القيمة من البيانات من خلال جعلها أكثر تنظيماً وسهولة الوصول إليها ومواتية للتطبيقات المتكاملة ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي”.

في الأساس ، تمكّن ثلاث تقنيات رئيسية هذا النظام البيئي: Flywheel Enterprise لإدارة بيانات التصوير ، و Flywheel Discovery لاستكشاف هذه البيانات وتحليلها ، و Flywheel Exchange لتصفح واستخدام مجموعات البيانات العامة المنسقة مسبقًا.

على الرغم من أن Flywheel لم تشارك عدد العملاء لديها ، إلا أن موقعها على الويب يذكر بعض قصص النجاح المهمة ، بما في ذلك قصص نجاح شركة Roche و Genentech وجامعة كاليفورنيا وسان فرانسيسكو ومركز CMU-Pitt Bridge و Octave Bioscience. من بين حالات الاستخدام ، تقوم الشركة أيضًا ببناء منصة بيانات موحدة لتطوير نظام ذكاء اصطناعي غير متحيز لتصوير الثدي.

“ليس لدينا الكثير من المنافسين المباشرين القادرين على تقديم حل كامل شامل يركز على التصوير الطبي مثلنا. في كثير من الأحيان ، يكون أكبر منافس لنا حلاً محليًا تم إنشاؤه داخليًا ولكنه يصل إلى نقطة حيث لم يعد بإمكانه التوسع أو الاندماج مع التطبيقات الأخرى مثل تطبيقاتنا “، أضاف أولسون.

خطط مسبقا

مع هذه الجولة من التمويل ، التي ترفع إجمالي رأس المال إلى أكثر من 150 مليون دولار ، تخطط Flywheel للتوسع خارج القطاع العام وشركات الأدوية لتغطية المزيد من القطاعات في صناعة الرعاية الصحية. وهذا يشمل مقدمي الرعاية الصحية والدافعين وشركات البرمجيات الذين يسعون لتسخير قيمة بياناتهم لتطوير الذكاء الاصطناعي.

وقالت الشركة أيضًا إنها ستركز على زيادة وجودها في المناطق الجغرافية الرئيسية ، لا سيما في جميع أنحاء أوروبا.

“أدى تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى اكتشاف عقاقير جديدة وتحديد أنماط المرض و
تحسينات في رعاية المرضى. قال محمد “سيد” صديق ، رئيس شركة NVentures ، إن Flywheel يستخدم الذكاء الاصطناعي لإطلاق العنان للقيمة ضمن بيانات التصوير الطبي ، مما يشير إلى الفائدة المستمرة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية.

في المستقبل القريب ، ستصبح أدوات مثل Flywheel أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على تنظيم شؤون البيانات وتوافقها عند تطوير الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. وفقًا لمسح حديث أجرته GE HealthCare ، يعتقد 61٪ من الأطباء أن التكنولوجيا يمكن أن تساعد في اتخاذ القرار ، بينما قال ما يقرب من 55٪ إنها يمكن أن تتيح تدخلات صحية أسرع وتحسن الكفاءات التشغيلية.