Deepnoid是一家来自韩国的AI驱动医疗影像公司，正在选择日本作为其AI技术的试验场，以验证其技术的有效性，然后再进军成本高昂的美国市场。如果在两个市场都取得成功，这将决定它在全球医疗科技竞赛中的地位。
要实现全球化的愿景，Deepnoid必须做到三点：法规协调、本地化和战略合作伙伴关系。尼尚特·内帕尔（Nishant Nepal）是来自尼泊尔加德满都的研究员，在韩国的一家AI驱动的医疗影像公司工作。他认为，如果Deepnoid能在日本取得成功，一切都会改变。
该公司以其工具如DEEP:NEURO（用于检测脑动脉瘤的AI模型）和M4CXR（从胸部X光生成放射学报告的大规模语言模型）而闻名。公司已经设立了迪拜子公司，探索中东市场，并着眼于最终的美国扩张。但首先，Deepnoid希望在日本建立自己的地位——这一举措如果成功，不仅会验证其AI技术，还将为其对抗西方和日本竞争对手提供战略立足点。
尼尚特·内帕尔在首尔的Deepnoid总部开发AI驱动的医疗影像工具。他认为，日本的医疗AI投资和高采用率的影像技术为Deepnoid提供了机会。日本有超过7,000台MRI机器，是韩国的四倍，但放射科医生的工作量非常紧张。因此，Deepnoid将AI定位为第二意见工具，而不是替代人类专业知识。
该公司正在嵌入日本的医疗基础设施，争取关键意见领袖，在大学医院启动试点研究，并与主要的日本医学协会保持一致。首席医疗官崔贤硕（Choi Hyun-seok）表示：“我们已经在日本建立了与领先神经外科医生和神经放射学家的牢固关系。早期反馈令人鼓舞，关键是证明我们属于他们的生态系统。”
为了开发更可靠的AI模型，Deepnoid正在解决白质高信号（WMH）的检测问题。目前，放射科医生依赖视觉估计来评估这些病变，而AI可以将其转变为精确的定量数据。Deepnoid的目标是将该模型集成到DEEP:NEURO中，与脑动脉瘤检测系统一起使用。然而，最大的挑战是数据的多样性和质量。
在美国市场，FDA要求至少一半的AI模型训练数据来自美国患者，理想情况下应接近100%。数据获取成本高昂，每400名患者的记录可能需要10万至20万美元。Deepnoid通过与第三方供应商合作，确保数据的多样性和质量。
为了确保合规性，Deepnoid还与波士顿的麻省总医院等机构合作，以确保数据质量标准。此外，公司还必须满足美国严格的网络安全法规。为此，Deepnoid外包给了一家以色列公司进行安全测试。
Deepnoid正准备在日本的大学医院启动试点测试，并预计很快宣布联合研究合作。它还将在Medical Japan 2025上展示其AI模型。首席医疗官崔贤硕认为，日本医院面临着巨大的工作压力，Deepnoid提供的工具可以帮助他们在更短的时间内完成更多工作，而不牺牲准确性。
面对激烈的竞争，Deepnoid的战略是专注于生成式AI驱动的自动化放射学报告技术，以减轻放射科医生的负担。需求存在，Deepnoid现在需要证明它属于这个市场。
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