近日，動脈網(wǎng)獲悉，Activ Surgical完成新一輪1500萬美元投資。本次融資由Artis Ventures領投，LRVHealth以及現(xiàn)有投資者DNS Capital、GreatPoint Ventures （GPV）、Tao Capital Partners和Rising Tide VC跟投。本輪融資將用于繼續(xù)開發(fā)和完善公司產品。

作為一家數(shù)字手術公司，Activ Surgical成立僅3年就獲得了4輪3500萬美元融資，為何它能夠得到眾多投資者的青睞？在手術機器人產品層出不窮的21世紀，它又有什么樣的獨到之處？動脈網(wǎng)進行詳細的解讀。

Activ Surgical成立于2017年，致力于提高內窺鏡和輔助手術機器人的手術效率和準確性。Activ Surgical的外科手術軟件技術平臺申請了專利保護。這個平臺由計算機視覺、機器學習驅動，幫助外科醫(yī)生在手術中進行決策，達到減少可預防外科手術失誤的效果。

創(chuàng)始人深耕外科醫(yī)療領域數(shù)十年

Peter Kim是Activ Surgical和eKare的聯(lián)合創(chuàng)始人。Kim博士是國際知名的兒科醫(yī)生和科學家。他是國家兒科設備創(chuàng)新資本聯(lián)盟（NCC－PDI）負責人，這個聯(lián)盟是由FDA資助。

在求學期間，Kim博士在McGill University接受了醫(yī)學培訓，獲得了醫(yī)學外科的碩士學位。他在University of Toronto完成了外科住院醫(yī)師培訓，并在該大學的兒童醫(yī)院獲得了兒科外科的獎學金。

Kim博士在外科手術方面有豐富的工作經驗，1996年到2011年的15年里，Kim博士在Mount Sinai Hopital、The Hospital for Sick Children擔任外科醫(yī)生，2006年到2011年的5年時間在North York General擔任外科醫(yī)生。此后7年時間在Sheikh Zayed兒科外科創(chuàng)新研究所擔任副主席，也曾是國家兒童醫(yī)院外科護理中心的首席副外科醫(yī)生，并在George Washington University擔任外科教授。

Activ Surgical創(chuàng)始人  Kim博士

基于機器學習（ML），研發(fā)輔助性手術產品

ActivEdge是Activ Surgical的外科手術智能軟件和其他技術的基礎，ActivEdg通過機器學習驅動，為手術醫(yī)生提供關鍵的實時指導�；�于ActivEdg的平臺及其相關產品將首先在美國上市，并計劃于2021年實現(xiàn)全球商業(yè)化。

每年，美國因為可預防的醫(yī)療失誤的死亡人數(shù)達到40萬，可預防的醫(yī)療失誤已經成為了繼心臟病和癌癥之后的第三大死亡原因。除了人員傷亡以外，這些醫(yī)療失誤的代價也很高，給美國的醫(yī)療機構造成的損失約為360億美元。Activ Surgical的軟件研發(fā)的目的就是為了幫助外科醫(yī)生減少醫(yī)療失誤的出現(xiàn)。

Activ Surgical致力于將其技術整合到最常見的腹腔鏡手術中，其中包括膽囊切除術，結腸切除術，子宮切除術和胃切除術。這些手術中使用的相關器械對血流以及關鍵結構的識別有著很高的要求。

目前，最常用的外科成像技術ICG使用的是70多年前發(fā)明的熒光染色劑。當外科醫(yī)生在手術過程中需要這些熒光染色劑來對患者組織進行識別時，它不能為他們提供實時、客觀的生理信息。針對外科手術對器械的要求，Activ Surgical研究了一個成像模塊ActivSight。ActivSight可以無縫連接到腹腔鏡和關節(jié)鏡系統(tǒng)，并將實時、按需提供的分析集成到標準顯示器中，從而改善手術的結果。

Activ Surgical公司基于硬件的技術可與現(xiàn)有的可視化系統(tǒng)配合使用，可以提供實時數(shù)據(jù)和實現(xiàn)手術環(huán)境的可視化，并且在使用過程中不需要使用染色劑。這項技術尚未被FDA批準，但正在與美國8個醫(yī)院網(wǎng)絡進行試點測試。

除了其硬件產品外，Activ Surgical正在開發(fā)一種軟件工具——ActivInsight。ActivInsight可以轉換手術中收集到的大量數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生確定組織以及關鍵的結構，可以增強外科醫(yī)生的視覺效果并且提供實時指導。

ActivPilot能在外科醫(yī)生使用這個程序的過程中不斷的學習，記錄最佳的使用過程，并幫助醫(yī)生在這個基礎上進行下一次手術。

未來的發(fā)展趨勢

目前，無論是手術機器人還是輔助手術機器人都是為了提高手術的精準度，降低手術的失誤率，但是并沒有實現(xiàn)觸覺的反饋。

外科醫(yī)生在使用手術機器人是通過操作臺間接的進行手術，但是這個過程是需要醫(yī)生去不斷的練習才能提高手術的精準度。當醫(yī)生在使用手術機器人時，手術機器人現(xiàn)在也不能預測醫(yī)生下一步操作的程度。

未來可能會出現(xiàn)的兩個趨勢：

第一個是交互，也是強調人和機器互相的交互，通過觸覺實現(xiàn)相互反饋，還有要增加現(xiàn)實感和真實感。通過交互多模型，三維傳感或者不同的技術手段，提高里面的辨識率，還有通過組合，有很多跟AR的結合識別物體和環(huán)境。通過這個識別更好的讓機器人有所動作和有所反應。

第二個是認知，完全基于AR角度。認知算法將會允許機器人和醫(yī)生在一起工作并且可以預測醫(yī)生的行為，在互動過程中，高分辨率的傳感器將會在手術中提供視覺反饋并且提高精確度。

另外就是目前的手術機器人并不夠智能，它只是執(zhí)行指令來進行下一步操作，尚且還不能預測醫(yī)生的下一步操作。電子科技大學研發(fā)的骨骼機器人能讓癱瘓的患者站立起來，它所運用的原理是通過患者腦電波去對機器人下指令，通過這樣不斷的訓練讓機器人記住患者的腦電波信號。

這就提供了一個預測方向，也許這樣的方式可以運用到外科手術中，讓它可以預測到醫(yī)生的下一步操作，甚至解析出下一步會出現(xiàn)的結果，在出現(xiàn)問題的時候給予警告。

當前，醫(yī)療機器人成為人們關注的熱點領域，未來將擁有越來越智能的機器，為人類的醫(yī)療工作提供更多的輔助�？梢灶A見未來會有更多的手術機器人，無論是輔助類的，還是康復類的都會更加的方便智能。例如現(xiàn)在的微創(chuàng)手術，未來很多手術都可能會實現(xiàn)微創(chuàng)，讓患者可以更快的從手術中恢復過來。

作者：王婷婷