3月15日，國(guó)內(nèi)企業(yè)級(jí)泛醫(yī)學(xué)文本信息人工智能產(chǎn)品及方案供應(yīng)商麥歌算法科技宣布完成千萬(wàn)級(jí)天使輪融資，由明勢(shì)資本領(lǐng)投，啟迪之星跟投。

麥歌算法科技的核心業(yè)務(wù)包括基于自然語(yǔ)言處理（NLP）的泛醫(yī)學(xué)文本處理以及基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行的針對(duì) B 端應(yīng)用層算法開(kāi)發(fā)，主要為醫(yī)院、藥廠、保險(xiǎn)公司等客戶(hù)群體定制個(gè)性化的泛醫(yī)學(xué)文本解讀方案，從而有效快速的進(jìn)行信息整理分析，解決過(guò)往人工處理模式下高成本、低效率等問(wèn)題。麥歌核心團(tuán)隊(duì)由國(guó)內(nèi)外知名院校、行業(yè)領(lǐng)先公司科研人才構(gòu)成，CTO劉霄曾參與歐洲第七框架支持的前沿醫(yī)學(xué)NLP項(xiàng)目MUSE的開(kāi)發(fā)，多次獲得歐洲創(chuàng)業(yè)與醫(yī)學(xué)類(lèi)的大獎(jiǎng)，在醫(yī)療、保險(xiǎn)、銀行、法務(wù)等領(lǐng)域都有豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累。團(tuán)隊(duì)的合作導(dǎo)師Antoine Bordes目前于FAIR (Facebook AI Research) 擔(dān)任Research Lead，負(fù)責(zé)研發(fā)工作。

圖：麥歌算法科技CEO王曉東（左）、CTO劉霄（右）

麥歌算法科技CEO王曉東表示：”國(guó)內(nèi)在醫(yī)療領(lǐng)域里從原始數(shù)據(jù)向可計(jì)算數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化基本還是靠人工處理的方式在運(yùn)作，效率低，成本高。麥歌算法科技的成立，旨在通過(guò)技術(shù)改善醫(yī)療領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)向文本信息轉(zhuǎn)化的效率，加速知識(shí)的生成與傳遞，從而提升醫(yī)療效率，加速醫(yī)學(xué)發(fā)展?！贝送?，王曉東還透露說(shuō)，作為一家成立不足一年的公司，麥歌算法科技以產(chǎn)品原型參與國(guó)內(nèi)某頂尖保險(xiǎn)公司的保單信息自動(dòng)處理POC測(cè)試，在與數(shù)十家對(duì)手的競(jìng)標(biāo)中排名首位，其中既有知名IT公司也有在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域浸淫多年的明星創(chuàng)業(yè)企業(yè)。

明勢(shì)資本創(chuàng)始合伙人黃明明表示：“醫(yī)療數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏巨大價(jià)值的同時(shí)也存在應(yīng)用的痛點(diǎn)，醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理和應(yīng)用將隨著市場(chǎng)需求進(jìn)入快速增長(zhǎng)期，僅商業(yè)保險(xiǎn)理賠的市場(chǎng)潛力就高達(dá)40億人民幣，加上疾病診斷分類(lèi)、藥物科研開(kāi)發(fā)等需求，行業(yè)規(guī)模達(dá)到上百億，潛力巨大。麥歌科技能夠通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)結(jié)合醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜建立推理模型，對(duì)目前積累的非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)清洗，從中挖掘出具有重大開(kāi)發(fā)價(jià)值的信息，具有深遠(yuǎn)的社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。”

明勢(shì)資本醫(yī)學(xué)醫(yī)療技術(shù)團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，醫(yī)學(xué)信息與數(shù)據(jù)本身存在極大的應(yīng)用價(jià)值與市場(chǎng)前景，醫(yī)學(xué)信息與數(shù)據(jù)的深度開(kāi)發(fā)是提高醫(yī)療領(lǐng)域供給效率與水平、改善當(dāng)前供需矛盾、釋放巨大市場(chǎng)勢(shì)能的有力抓手，可以為醫(yī)療領(lǐng)域整體技術(shù)升級(jí)提供基礎(chǔ)性支撐。

因非結(jié)構(gòu)化信息知識(shí)體系復(fù)雜、內(nèi)容表達(dá)模糊等特點(diǎn)，既往條件下需要受過(guò)專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練的專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行處理，效率低、成本高、周期長(zhǎng)，是制約醫(yī)學(xué)信息與數(shù)據(jù)發(fā)揮深度價(jià)值的一大阻礙。據(jù)報(bào)道，美國(guó)的癌癥患者病例，經(jīng)過(guò)整理與分析并運(yùn)用于醫(yī)學(xué)科研的比例僅占4%。

麥歌算法科技當(dāng)前聚焦非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析與處理，與保險(xiǎn)公司、藥企、三甲醫(yī)院科研機(jī)構(gòu)展開(kāi)合作，能夠替代過(guò)往需要大量專(zhuān)業(yè)人員人工進(jìn)行的信息處理操作，極大提高泛醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的信息處理效率，最終提升與醫(yī)療場(chǎng)景相關(guān)的多種診斷、治療與服務(wù)的全鏈條服務(wù)效率，緩解當(dāng)前情況下日益嚴(yán)重的醫(yī)療資源供需矛盾，并為后續(xù)的保費(fèi)控費(fèi)等具體應(yīng)用打下良好技術(shù)基礎(chǔ)。