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2 分钟可以做什么事？打电话、发邮件、刷屏之外，你可能没想过还能检测血液中的白血球数量。今年五月在 NVIDIA Inception 人工智能新创公司竞赛上，来自硅谷的初创公司 Athelas 从 NVIDIA CEO 黄仁勋手上接下了火热新兴项目的冠军，他们利用光谱学（spectroscopy）及机器学习打造一个可携式硬件，2 分钟完成验血，企图改变传统血液检测的游戏规则。
图丨 Athelas 以光谱学及机器学习打造一个血液检测硬件（图片来源：DT 君）
人工智能强势回归后，应用呈现百花齐放，除了诸多业者投入影像及语音识别外，还有一个领域也是大热门，那就是医疗保健，从影像辅助诊断、健康管理及监控、医疗保险评估及定价，一直到癌症研究、新药开发，都有不少初创公司提出很好的概念及作法。调研机构 CB Insights 就指出，去年有将近 70 家以 AI 为核心的医疗保健初创公司获得融资，比 2012 年不到 20 件交易案，明显见到这块领域快速升温。
图丨 Athelas 的办公室墙上挂着一张硬件设备的手绘设计图（图片来源：DT 君）
“我们是一家开发便携式血液诊断装置的公司。你脑海中肯定会浮现几个问题，例如这是什么意思？做啥用的？”Athelas 联合创办人 Deepika Bodapati 笑着说，“我们专注在全部血细胞数（Complete Blood Count，CBC）。”
当我们做健康检查时，护士往往会替我们抽血，简单来说，CBC 就是血液学检查，是一种普遍、常规的检测，其中白血球数值就是一个指标。白血球的重要性在于它是人体中对抗细菌的战将，如果白血球数量过低就可能引发感染症状，另外，通常某些原因或疾病会导致白血球数量异常，例如化疗、白血病（Leukemia）、发炎等。
一般来说，当我们想要检验血液得到医院或检验机构，消费者除了要花时间等待检验结果，还得支付不便宜的费用，特别是美国的医疗保险昂贵，多半会限制保户一年内可以检验的次数（此部分因个人支付多少保险费用而异），使得患者难以在第一时间内就掌握到身体出了变化，甚至是恶化。
“当我们身体不太舒服时，很习惯拿了体温计放进嘴巴，因为量体温是评估身体状况的一个指标，但为什么我们对于血液变化的掌握不能像量体温一样方便呢？”Deepika Bodapati 强调。
因此，他们利用机器学习和电脑视觉技术，打造一个跟体温计一样简单使用、便于携带的装置。只要扎一下手指、将血滴在专属检验试片上，把试片放进装置里，接着打开手机上的 APP，2 分钟后，你就可以看到白血球数（WBC）、淋巴球（Lymphocytes）、适中性白血球（Neutrophils）的数量。
图丨 APP 会显示白血球、淋巴球、中性粒细胞的数量及状态，相当直觉化（图片来源：DT 君）
血糖机问世后，让糖尿病患者得以在家自我监测血糖，Athelas 想得也是一样的事，让血液检测进入居家环境，就能帮助一般大众监控血液，定期掌握自己的健康状况，像是接受化疗、白血病或嗜中性白血球低下症（Neutropenia）的患者就有这样的需求。
除了让血液检验的效率提升之外，对比主要是传统的计数仪、流式细胞仪（flow based cytometry），新检测手段的成本也大大降低。
现在到医院验血是使用库尔特计数仪（Coulter Counter）、Sysmex Counter（Sysmex 为医疗仪器厂牌）等仪器分析，通常购买这些仪器的成本大约是 25 万美元，通过 AI 及电脑则可设计出平价的方案。Athelas 产品除了进入诊所之外，官网上也提供采订阅制服务，用户订购后，就会将装置寄送到消费者家中，收取每月 20 美元的费用。在家可以得出检测结果，省下交通往返时间，提升健康监护的效率，同时费用也亲民许多。
光靠一滴血真能准确吗？
Athelas 硬件只需 3 个简单步骤：滴血、放进机器、打开 APP，就能看到结果，又省下舟车劳顿、排队等时间跟费用成本，确实很有机会颠覆了传统的规则，不过，Deepika Bodapati 可能看到了我眼中的疑惑，她接着替我说出了问题：“想必你接下来就会问准确吗？这东西可行吗？”
特别是血液新创公司 Theranos 爆出史上大骗局，宣称小量验血就可在 40 分钟内检验出血型、胆固醇、糖尿病、怀孕等 200 多种检测结果，公司市值一度飙高到 90 亿美元，但却因拿不出数据而被揭穿，此事件却也拖累了从事血液检测的新创公司，受到外界质疑以及影响募资。
“所以我们从第一天就都把数据公开在网站上，同时持续做很多研究、临床测试，跟学校、医疗院所合作，对我们来说是最重要的事。”Deepika Bodapati 强调。例如 Athelas 与高资讯吞吐量的医院合作，像是 FEMAP 家庭医院。
另外，也做了与传统检测方式的对比研究，护士替患者采血使用传统方法检验，隔一分钟之后，再抽一次血使用 Athelas 方法检验，进行两者比较，从 170 位病人的研究结果显示 Athelas 达到了符合黄金标准（Gold Standard）装置的水准。
美国食品药物管理局（FDA）依照用途及风险等级将医疗器材分为三类：第一类（Class Ⅰ）器材属于低风险，不用于维护病人生命，不致于危害病人的健康，例如牙线、镜片、绷带等。第二类（Class Ⅱ）器材的风险高于第一类，需要更多监管和控制来确保其安全性及有效性，例如避孕套、卫生棉条、助听器、血压计等。第三类（Class Ⅲ）器材的风险等级最高，大部分是用以维持病人的生命与健康，或是植入体内，例如心脏瓣膜、人工心脏等。
目前 Athelas 硬件正在 FDA Class II 的审查阶段。不过，通过与医院合作研究，已经小量在诊所环境和家庭用户使用，目前每天有 80 名病人使用这个装置，用来监控自己的病情。
DT 君也采访了专业医师的看法，一位不愿具名的放射肿瘤科医生指出，重点还是得看是否通过 FDA 认证，“如果通过了，就代表认同这个检验器材等同于现有的血球计数仪。”但若从商业模式来看，他相当看好 Athelas 的机会，“在美国应该会成功，主要是美国幅远广大，远距看诊跟开立处方很早就上路，加上看诊费用相当昂贵，这是硬需求。未来远距‘检测’一定会被认可为正式医疗纪录，只是时间上的问题。”他说。
Athelas 提出的便利、低成本的概念确实良好，有助于患者进行自主管理，更有效率的掌握身体状况，再加上利用深度学习、远距医疗等技术符合趋势走向，让 Athelas 在今年八月完成了一笔 370 万美元、由红杉资本领投的种子轮募资，而 Athelas 的天使投资人则有基因检测公司 Color Genomics 联合创始人 Elad Gil 、云服务公司 Salesforce 首席科学家 Richard Socher 等。
图丨 3 个步骤就知道白血球的数量
用于协助癌症及心血管疾病患者
Athelas 团队成员相当年轻，Deepika Bodapati 和另一位创办人 Tanay Tandon 分别只有 22、20 岁，并借由不同的专业实现了事业上的互补性，Tanay Tandon 是斯坦福人工智能实验室的成员（Stanford AI lab），专长在于机器视觉、机器学习。而斯坦福大学除了 AI 之外，将分子影像研究用于癌症诊疗在国际间同样相当知名，Deepika Bodapati 就是来自斯坦福多模态分子影像实验室（Multimodality Molecular Imaging Lab ，MMIL）的研究员。
图丨Athelas 两位联合创办人 Tanay Tandon（左）、 Deepika Bodapati（右）（图片来源：DT 君）
其实，Tanay Tandon 最早在 2014 年就创立了这家公司，那年他只有 17 岁，当时他的构想是设计一个特殊的显微镜组接在手机镜头上，利用机器学习和电脑视觉算法，从血液中辨识是否得到疟疾，还获得了 YCombinator Hackathon 比赛的第一名，不过在当时要实现的难度颇高，加上他认为应该要让设备和服务变得更专业化，故在一年半前调整方向，转为打造一个独立的装置，并且与医疗保健机构合作。
对于这款装置的设计关键要素，Tanay Tandon 指出，硬件的核心是驱动系统（actuation system），利用高斯边缘自动对焦算法（Gaussian edge autofocusing algorithm）建立一个捕捉细胞的标准方法，同时，把美国疾病管制与预防中心（CDC）公开的影像数据、斯坦福大学和加利福尼亚大学旧金山分校（UCSF）的研究人员搜集的血液资料，汇整成训练数据集，再利用电脑视觉和深度学习来辨识、分类细胞种类。而 Deepika Bodapati 则是负责开发快速染色机制，与血液细胞接触后，不仅能让细胞成像，更会凸显它们的型态，让机器“看懂”。
图丨不同于传统的计数仪、流式细胞仪，Athelas 以深度学习作为系统核心（图片来源：DT 君）
目前 Athelas 除了与癌症学家合作，将设备用来帮助癌症患者监测化疗后的进展，未来更希望应用在心脏疾病的预防。在美国，每一天就有超过 2000 人死于心脏病或中风，心血管疾病堪称是美国第一大杀手，过去 10 年中有大量研究显示，心脏病发作并不全然是因为胆固醇过高、脂肪塞住血管，造成动脉阻塞最大的罪魁祸首其实是发炎。“这不是我们凭空想象，不少文献就指出心脏病与白血球是有关联的。”
Tanay Tandon 指出，在心脏病爆发前两三天，体内发炎状况会来到高峰，也就是一个警讯，而且心脏病在家里发生的情况往往比在医院高出许多，所以如果用户能够在家检视血液中的白血球数量，其实就可以察觉身体已经开始出状况，必须赶快前往医院检查、服药，如此就能预防心脏病发、中风等憾事发生。
对于 Athelas 的未来计划，Tanay Tandon 指出，他们正在努力将更多的功能整合到系统里，像是发炎追踪，尿道感染、更多的细胞计数等，这需要和现有的临床医学界合作，另一个目标就是把设备带进更多的护理站、家庭以及医院。
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