SkinBitが600万ドルのプレシード資金を調達して、全身イメージングによる皮膚がんの早期発見を改善する

SkinBitは、全身皮膚イメージングをよりアクセスしやすくし、患者が時間の経過とともに皮膚の変化を一貫したレコードで把握できるようにすることを目的としたテクノロジー・プラットフォームを拡大するために、$600万のプレシード資金を調達しました。

このラウンドには、Boost VC、Cleo Capital、Manna Ventures、およびProfluent Capitalからの投資、およびLyftの共同創設者Logan Greenと9人の皮膚科専門医が参加しています。SkinBitは、単一の年次視覚検査に頼るのではなく、標準化されたイメージング、コンピューター・ビジョン、皮膚科医のレビューを組み合わせて、患者所有の、皮膚健康の経時的レコードを作成します。

開示：私はこの資金調達ラウンドに投資しています。

皮膚検査を繰り返し使用可能なデータセットに変える

ほとんどの皮膚検査は、特定のアポイントメント中に皮膚科医が観察できるスナップショットを提供します。以前の訪問からの標準化されたイメージがないと、臨床医は、病変が新しいものか、増加しているか、またはその他の方法で変化しているかどうかを判断するための情報が限られている可能性があります。

SkinBitは、このプロセスをより体系的に行おうとしています。SkinBitのプラットフォームは、注目すべきマークの位置、寸法、視覚的特性を記録し、その情報を後の訪問で撮影されたイメージにリンクします。これにより、皮膚科医は、患者が記憶したり、患者が撮影した写真や以前の検査のノートに頼るのではなく、時間の経過とともに患者身体の同じ領域を比較することができます。

会社の中心的な前提は、2回目のスキャンが最初のスキャンよりも臨床的に有用である可能性があるということです。初期の検査ではベースラインが確立され、後のスキャンでは、より詳しく調査する必要がある可能性のある変化が明らかになる可能性があります。

SkinBitのスクリーニング・モデルの仕組み

SkinBitのアポイントメントは、約20分間の、トレーニングを受けたテクニシャンによる、対面イメージング・セッションで構成されます。会社は、高解像度の写真と、表面の光沢を減らし、制御された条件下でより細かい皮膚の詳細を捉えることができる、偏光光を使用しています。

イメージング・プロトコルは、15の解剖学的領域をカバーし、注目すべきマークの皮膚鏡によるクローズアップを含みます。結果のイメージと構造化されたメタデータは、皮膚科医によってレビューされます。患者は、通常、SkinBitアプリケーションを介して48時間以内に書面による評価を受け取り、追加の検査または生検が適切である場合には、紹介状が利用可能になります。

コンピューター・ビジョンは、イメージを整理し、年間の比較をサポートし、皮膚科医が注目する点に焦点を当てるのに役立ちます。重要な点は、SkinBitは、ソフトウェアが最終的な臨床的判断を下すことはないということです。すべてのスキャンは、皮膚科医によってレビューされ、フォローアップ・ケアに関する推奨事項や決定について責任を負います。

会社はまた、イメージング・システムは皮膚の表面を文書化し、疾患を診断、治療、治癒、または予防することを目的としていないことを述べています。皮膚がんのスクリーニングと診断は、免許を持つ医療専門家の責任です。

既存のクリニックに専門イメージングを導入する

SkinBitは、皮膚科クリニック、長寿クリニック、メディカル・スパ、ウェルネス・デスティネーションなどのパートナーに、スキャニング・システムを設置する予定です。このパートナー・ベースの戦略により、会社は、独立した医療施設の大きなネットワークを構築することなく、拡大することができます。

会社のウェブサイトによると、約220平方フィートのスペースをSkinBitイメージング・センターに変えることができます。会社は、機器、標準化されたイメージング・環境、および皮膚科医のレビュー・サービスを提供します。一方、パートナーは、物理的な場所と患者または会員へのアクセスを提供します。

SkinBitは、2026年には3か所の施設を運営し、2027年末までに15か所に拡大する予定です。会社はまた、20以上の潜在的な施設がアクティブに議論されていること、および5,000人以上が待ちリストに登録されていることを報告しています。

この配布モデルは、皮膚科の地理的およびスケジューリングの障壁をある程度解決するのに役立ちますが、運用上の課題も生じます。SkinBitは、パートナーのすべての施設で一貫した照明、カメラの校正、患者位置、イメージの品質を維持する必要があります。また、患者が心配な結果を得た場合に適切なフォローアップ・ケアにアクセスできるように、信頼性の高い紹介経路も必要です。

皮膚科AIのイメージング・インフラストラクチャを構築する

SkinBitの長期的な機会は、スキャナー自体を超える可能性があります。

医療イメージングにおけるAIシステムは、開発および評価に使用されるデータの品質と一貫性に大きく依存しています。皮膚科では、写真は、カメラ、照明、角度、距離、皮膚の準備、イメージング・プロトコルに基づいて大きく異なる可能性があります。

SkinBitは、繰り返し可能な条件でイメージをキャプチャする標準化された取得システムを構築しています。技術的な作業には、高解像度のマルチ・カメラ・イメージング、制御された照明、偏光、カメラの校正、3次元再構築、およびダウンストリームのコンピューター・ビジョン分析のためのイメージの準備が含まれます。

構造化された、経時的なイメージの成長するコレクションは、最終的に、微妙な変化を特定したり、病変をレビューのために優先順位付けしたりするシステムを開発するための貴重な基盤となる可能性があります。ただし、大きなデータセットを構築するだけでは不十分です。SkinBitは、さまざまな肌の色、体のタイプ、年齢層、および臨床環境で一貫したパフォーマンスを示すことを示す必要があります。

会社はまた、プライバシー、患者同意、データの移植性、および将来のモデル開発におけるイメージの使用について明確な基準を確立する必要があります。これらの質問は、プラットフォームが数多くの年間にわたって高度に機密性の高い医療イメージを保持するように設計されている場合に、特に重要になります。

創設者の自身の診断によって形作られた会社

SkinBitのCEO兼共同創設者であるJonathan Benassayaは、以前、音楽ストリーミング・サービスDeezerを共同創設し、Life360およびMetaでシニア・プロダクト・ロールを担っていました。彼がSkinBitを構築することを決めたのは、2020年に黒色腫を診断されたときでした。皮膚科医は、アポイントメントの終わりにマスクの近くで病変を発見しました。

会社は、スタンフォード病院の皮膚科医長であるJustin Ko博士や、オレゴン・ヘルス・アンド・サイエンス大学の皮膚科の元議長であり、MoleMapper研究イニシアチブの創設者であるSancy Leachman博士を含む臨床チームを結成しました。

資金調達ラウンドに参加した9人の皮膚科医は、SkinBitに、プラットフォームが実際の臨床環境でどのように機能するかを評価することに直接関心を持つ医師を提供します。このサポートは、有用な初期の信号ですが、広範な採用は最終的に、臨床的証拠、ワークフロー統合、および患者ケアの改善に依存します。

次のテストは実行である

600万ドルのラウンドは、SkinBitに、最初の施設をオンラインで提供し、イメージング・システムを改良し、プラットフォームの背後にある経時的なデータセットを構築し始めるための追加のリソースを提供します。

会社のアプローチは、ヘルスケアにおけるAIの異なる応用です。ソフトウェアを専門家の代替としてではなく、皮膚科医に利用可能な情報を改善し、検査を一貫性のあるものにするためにコンピューター・ビジョンを使用します。

直近のテストは、会社が分散ネットワーク全体で臨床的品質を維持しながら、患者にタイムリーなフォローアップ・ケアへのアクセスを提供することで、経験を再現できるかどうかです。会社が成功すれば、SkinBitは、皮膚スクリーニングを、孤立した年次スナップショットから、より継続的でデータ駆動型のモデルへの移行を支援する可能性があります。