Eko为AI心脏病监测和检测解决方案筹集了2000万美元

 
心脏病是一种无声的杀手，往往是昂贵的杀手。在美国，每年约有61万人死于这种疾病，是导致男女死亡的首要原因。由于医疗保健服务，药物和生产力下降，美国因心脏病引起的年度总花费约为2000亿美元。
自2013年以来，三位企业家(Connor Landgraf，Jason Bellet和Tyler Crouch)一直在尝试通过心脏病监测软件，人工智能以及心音和心电图(ECG)传感器扭转这一局面。他们的工作促进了总部位于加利福尼亚州伯克利的Eko Health的成立，该公司与Mayo诊所合作开发了筛选患者是否存在弱心泵的算法。另外，Eko与西北医学和Sutter Health合作，以改善心脏瓣膜疾病筛查并将心脏病专家与偏远的农村患者联系起来。
在这一系列活动中，Eko从Artis Ventures获得了2000万美元的投资，并获得了包括DigiTx Partners，NTT Venture Capital，3M Ventures，Mayo Clinic，Seraph Group和XTX Ventures等众多现有支持者的捐款。新资金使Eko的总融资额达到近3000万美元，首席执行官Landgraf表示，这笔资金将用于加速研究和产品开发。
他补充说：“由于受到心脏病影响的人数惊人，显然，心脏筛查和监测的进步从未像现在这样紧迫。” “人工智能可以说是现代医学上最强大的进步之一，它使临床医生能够更准确地进行预测，更有信心地进行诊断，并最终为患者提供最佳的护理。”
FDA尚未清除Eko的AI算法套件，Landgraf对其进行了仔细的注解，它会摄取心音和ECG数据以发现结构性心脏病，节律异常，心房颤动，低射血分数和其他心衰迹象。他们的预测将传送到符合HIPAA的移动应用程序和Web仪表板，临床医生可在远程远程医疗就诊时从中进行管理，共享和实时传输。原始指标输入到Eko面向患者的Eko Home中，使患者能够将日常心音和ECG记录发送回他们的护理团队。
正如Landgraf解释的那样，对于每个孤立的心跳，心音通常包括两个常规声音-S1和S2。心脏内部正常的血液流动是沉默的，但是流动中断或湍流会引起周围组织振动并产生可闻的杂音。
杂音与心跳重叠，使传统听诊器难以感知。但是Eko声称，其在多个心音数据集上训练的AI模型可以准确地区分健康的声音和包含杂音的声音。具体来说，他们可以确定S1和S2声音的位置，以指定给定的杂音是收缩期还是舒张期，并且他们能够排除房颤，窦性心律是否正常以及心律失常等慢性疾病的存在。心率过高)，心动过缓(心率异常缓慢)和室性早搏。此外，他们还可以测量机电激活时间(EMAT)，这是一个收缩间隔，有时用于测量心脏的机电失步。
Eko产品生态系统的两个关键部分是FDA批准的Core和Duo听诊器，前者提供了声称的40倍声音放大，可用于现成的听诊器或作为独立的替代品。至于Duo，该公司声称这是第一个将心，肺和肠声音与ECG结合在一起的听诊器。
Eko表示，其产品被全球3,000多家医院和医疗机构中的“成千上万”的临床医生使用，治疗着“数百万”患者。该公司预计到今年年底将开始提供与Eko Home和其他生命科学合作伙伴的记录相匹配的药物数据组合，并计划为希望构建Eko的医院和医疗保健提供者提供软件开发工具包。家庭平台直接进入他们的应用程序。
Artis Ventures合伙人Vasudev Bailey说：“ Eko正在改变我们所知道的心脏保健。” “它们是使用质量数据集进行机器学习如何积极影响患者结果并改善护理质量的完美示例。这证明了巨大的救生应用管道的潜力，其中声音可以帮助筛查许多其他疾病。”