人工智能医学影像公司Avandra在A轮融资中筹集了1750万美元，用于建立一个联邦影像网络，使研究人员能够访问更大规模的影像数据，以训练AI模型或开发新型疗法。此次融资由Aegis Ventures和Spring Rock Health共同领投，Memorial Hermann和Northwell Health两家大型医疗系统也参与了本轮投资。其他投资者还包括Greater Ventures、Compass Ventures以及独立投资人Scott Gaines。
Aegis Ventures的Murray Brozinsky和Spring Rock Ventures的Kirsten Morbeck将加入Avandra的董事会。
Avandra正在构建一个包含数千个CT扫描、MRI、PET扫描和超声心动图的联邦影像网络。尽管放射学领域迅速采用了AI技术，但神经学、心脏病学和肿瘤学等领域由于缺乏大规模影像数据而进展缓慢。该影像网络将帮助研究人员、药物开发者和医疗服务提供者更好地理解复杂疾病，并可用于训练AI的“最后一公里”。
Avandra的联合创始人Ryan Tarzy在接受Fierce Healthcare采访时说：“我意识到影像数据的广泛可用性对于推动医疗进步的重要性，尤其是在研究质量影像数据集的缺乏方面。”
Tarzy指出，获取大量影像数据面临诸多挑战。首先，存储影像数据成本高昂，因为它们会迅速占用云存储空间。此外，由于影像数据分散在各个系统中，研究人员难以找到和收集这些数据。虽然现在已普遍使用大规模的支付方数据和电子病历数据，但在放射学以外的领域，影像数据尚未经历类似的可访问性革命。
相反，研究人员需要大量的影像数据来识别模式并做出新发现。“你需要大量数据的原因在于，这些诊断和AI模型通常基于非常狭窄的标准，需要极其精细和特定的数据。”Tarzy解释道，“学术医疗中心只能在其内部数据的基础上做有限的工作，无法构建足够多样化的数据集来解决罕见病例。”
通过Avandra的影像网络，影像数据将安全保存在医疗机构内，但会在其网络中进行索引和编目。该公司在HLTH会议于2023年10月公开发布之前，花费了三年时间在隐身模式下工作，主要是为了确保患者数据的安全性以及技术能够处理数十亿个大型影像文件。
到2025年底，Tarzy表示公司计划拥有2亿份患者研究资料和1000亿张影像，基于当前签约和网络中的系统。
参与的医疗系统还可以在其他研究人员访问其影像时获得小额回报，不过Tarzy指出，这些机构更多是出于使命而非经济补偿而加入。
凭借近1800万美元的资金，Avandra一直在扩充团队，并继续加速用于索引和去标识化数据的技术发展。
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