Zhavoronkov表示，Insilico Medicine的深度学习技术运行在英伟达的GPU上，它可以用生物标志物来衡量一个人的年龄。该公司有数千种“引线”或治疗疾病的分子模型，atv，他们通过在生物体模型中验证来提炼相应药物。

　　这种工作的许可证为从200万美元到3800万美元不等，这取决于发展程度。

　　Insilico医药公司成立于2014年1月，位于巴尔的摩。目前拥有30名员工，并从MannBioinvest和Deep Knowledge Vent公司募集了500万美元资金。

　　4、SigTuple（医疗数字化AI公司）

　　面对如此之多的致命疾病，你需要进行大量的医学测试。印度创业公司SigTuple希望使用AI来提高各种筛选流程的速度、准确性和一致性。它想让医生为更多的病人服务，并减少错误率。还希望能让病人对医疗系统有更多信心。

　　SigTuple公司首席执行官Rohit Kumar Pandey表示，其公司希望通过提供智能的筛选方案来革新医疗行业。该公司正专注于疾病、医学专家和设备等领域。他还指出，世界上每1000人中只有一名医生。该公司可以通过使用AI来分析视觉医学数据，并通过远程诊断血液、尿液和精液测试来扩大服务规模。这使医生能够远程为患者提供评估。

　　该公司创建了一种名为Shonit的设备，它可以获得血液测试结果并对其进行数字化。Kumar Pandey表示，目前印度的血液检测费用约为4至10美元，而他的公司将只收取40美分至80美分，从而大幅度降低成本。

　　Kumar Pandey 指出，血液检测的解决方案目前还在beta测试中。该公司将测试数据数字化并将其移到云端，进而AI可以分析数据并将结果传给医生。它结合了从云到远程医疗的一切。

　　SigTuple成立于2015年7月，位于印度班加罗尔，现有员工约30人。目前它已从Accel Partners、IDG、Endiya Partners、Pi Ventures、VH Capital和Axilor Ventures筹集了640万美元资金。

　　此外，Kumar Pandey表示，该公司只用了大约30万美元，因为它以经可以营收。该公司预计明年将会从印度市场获得1亿美元收入，并随着时间推移， 将公司扩展到海外市场。

　　5、Bay Labs（超声图像医疗服务AI公司）

　　Johan Mathe医生有一个预感，他可能有心脏病。他花了5年时间来观察，并验证自己确实有心脏杂音。如何解决这个问题呢？有没有办法使超声波直接实时传送到你的全科医生？这就是他创办Bay Labs的原因。

　　Bay Labs正在致力于通过深度学习来解决心脏超声图像问题。它在Nvidia GPU上运行其AI软件，实时进行培训，以更好的识别超声图像。它还可以帮助技术人员将超声波探头引导到确切的位置，以获得更好的患者数据。

　　它的解决方案是目前速度的20倍，并且它的成本是现在的八分之一。它将成本从400美元降低到每次扫描50美元，并且每年可以扫描五倍以上的患者。

　　湾实验室成立于2014年7月，现有员工约15人。目前已从Khosla Ventures和Data Collective Venture Capital募集了不明数额的资金。

　　原文来自：VentureBeat