SkinBit Nâng Cấp 6 Triệu Đô La Để Cải Thiện Chẩn Đoán Sớm Ung Thư Da Thông Qua Hình Ảnh Toàn Thân

SkinBit đã huy động được 6 triệu đô la trong vòng tiền hạt giống để mở rộng một nền tảng công nghệ được thiết kế để làm cho hình ảnh da toàn thân trở nên dễ tiếp cận hơn và cung cấp cho bệnh nhân một hồ sơ nhất quán về cách da của họ thay đổi theo thời gian.

Vòng này bao gồm các khoản đầu tư từ Boost VC, Cleo Capital, Manna Ventures và Profluent Capital, cùng với người đồng sáng lập Lyft Logan Green và chín bác sĩ da liễu được chứng nhận bởi hội đồng. Thay vì dựa vào một cuộc kiểm tra thị giác hàng năm duy nhất, SkinBit kết hợp hình ảnh tiêu chuẩn, tầm nhìn máy tính và xem xét của bác sĩ da liễu để tạo ra một hồ sơ sức khỏe da thuộc về bệnh nhân, theo chiều dọc.

Thông Tin Công Bố: Tôi là một nhà đầu tư trong vòng vốn này.

Chuyển Đổi Kiểm Tra Da Thành Tập Dữ Liệu Lặp Đi Lặp Lại

Hầu hết các cuộc kiểm tra da cung cấp một hình ảnh về những gì một bác sĩ da liễu có thể quan sát được trong một cuộc hẹn cụ thể. Nếu không có hình ảnh tiêu chuẩn từ các lần thăm trước, các nhà lâm sàng có thể có thông tin hạn chế để xác định liệu một tổn thương có mới, đang phát triển hay thay đổi khác.

SkinBit đang cố gắng làm cho quá trình đó trở nên hệ thống hơn. Nền tảng của công ty ghi lại vị trí, kích thước và đặc điểm hình ảnh của các dấu hiệu đáng chú ý, sau đó liên kết thông tin đó với hình ảnh được chụp trong các lần thăm sau. Điều này cho phép các bác sĩ da liễu so sánh cùng một khu vực của cơ thể bệnh nhân theo thời gian thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào trí nhớ, ảnh chụp của bệnh nhân hoặc ghi chú từ các cuộc kiểm tra trước.

Giả định trung tâm của công ty là rằng lần quét thứ hai có thể có giá trị lâm sàng hơn lần đầu. Một cuộc kiểm tra ban đầu thiết lập một đường cơ sở, trong khi các lần quét sau có thể tiết lộ những thay đổi có thể yêu cầu đánh giá kỹ lưỡng hơn.

Làm Thế Nào Mô Hình Kiểm Tra Của SkinBit Hoạt Động

Một cuộc hẹn của SkinBit bao gồm một phiên chụp hình trực tiếp khoảng 20 phút, do một kỹ thuật viên được đào tạo thực hiện. Công ty sử dụng nhiếp ảnh độ phân giải cao và ánh sáng phân cực, giúp giảm thiểu ánh sáng mặt và cho phép chụp các chi tiết da mịn hơn trong điều kiện được kiểm soát.

Giao thức chụp hình bao gồm 15 vùng giải phẫu và bao gồm các cận cảnh da soi của các dấu hiệu đáng chú ý. Các hình ảnh và siêu dữ liệu có cấu trúc được xem xét bởi một bác sĩ da liễu được chứng nhận bởi hội đồng. Bệnh nhân thường nhận được một đánh giá viết qua ứng dụng SkinBit trong vòng 48 giờ, với các chuyển tiếp có sẵn khi cần thêm kiểm tra hoặc sinh thiết.

Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để tổ chức hình ảnh, hỗ trợ so sánh giữa các năm và giúp các bác sĩ da liễu tập trung sự chú ý của họ. Điều quan trọng là SkinBit tuyên bố rằng phần mềm không đưa ra quyết định lâm sàng cuối cùng. Mỗi lần quét đều được xem xét bởi một bác sĩ da liễu, người vẫn chịu trách nhiệm về các khuyến nghị và quyết định về chăm sóc theo dõi.

Công ty cũng tuyên bố rằng hệ thống hình ảnh của họ ghi lại bề mặt da và không nhằm mục đích chẩn đoán, điều trị, chữa khỏi hoặc ngăn ngừa bệnh. Chẩn đoán và sàng lọc ung thư da vẫn là trách nhiệm của các chuyên gia y tế có giấy phép.

Đưa Hình Ảnh Chuyên Ngành Vào Các Phòng Khám Hiện Có

SkinBit dự định sẽ đặt các hệ thống quét của mình trong các phòng khám da liễu, phòng khám trường thọ, spa y tế và các điểm đến sức khỏe khác. Chiến lược dựa trên đối tác này có thể cho phép công ty mở rộng mà không cần xây dựng một mạng lưới lớn các cơ sở y tế độc lập.

Theo trang web của công ty, khoảng 220 feet vuông có thể được chuyển đổi thành một trung tâm hình ảnh SkinBit. Công ty cung cấp thiết bị, môi trường hình ảnh tiêu chuẩn và dịch vụ xem xét của bác sĩ da liễu, trong khi đối tác cung cấp vị trí vật lý và quyền truy cập vào bệnh nhân hoặc thành viên.

SkinBit dự kiến sẽ có ba địa điểm hoạt động vào năm 2026 và 15 địa điểm vào cuối năm 2027. Công ty cũng báo cáo rằng hơn 20 địa điểm tiềm năng đang trong quá trình thảo luận tích cực và hơn 5.000 người đã tham gia danh sách chờ của họ.

Mô hình phân phối này có thể giúp giải quyết một số rào cản về địa lý và lịch trình liên quan đến da liễu, nhưng nó cũng tạo ra các thách thức hoạt động. SkinBit sẽ cần duy trì ánh sáng, hiệu chuẩn máy ảnh, vị trí bệnh nhân và chất lượng hình ảnh nhất quán trên mọi địa điểm đối tác. Nó cũng sẽ cần các đường chuyển tiếp đáng tin cậy để bệnh nhân có kết quả đáng lo ngại có thể tiếp cận chăm sóc theo dõi phù hợp.

Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng Hình Ảnh Cho Trí Tuệ Nhân Tạo Da Liễu

Cơ hội dài hạn của SkinBit có thể mở rộng beyond chính máy quét.

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong hình ảnh y tế phụ thuộc nặng vào chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu được sử dụng để phát triển và đánh giá chúng. Trong da liễu, các bức ảnh có thể thay đổi đáng kể dựa trên máy ảnh, ánh sáng, góc, khoảng cách, chuẩn bị da và giao thức hình ảnh.

SkinBit đang xây dựng một hệ thống thu thập tiêu chuẩn hóa mà chụp hình ảnh trong điều kiện lặp lại. Công việc kỹ thuật của họ bao gồm chụp hình ảnh đa máy ảnh độ phân giải cao, chiếu sáng được kiểm soát, phân cực, hiệu chuẩn máy ảnh, xây dựng lại 3D và chuẩn bị hình ảnh cho phân tích tầm nhìn máy tính sau này.

Một bộ sưu tập ngày càng lớn các hình ảnh dài hạn có cấu trúc có thể cuối cùng trở thành nền tảng quý giá cho việc phát triển các hệ thống xác định các thay đổi tinh vi hoặc giúp ưu tiên các tổn thương để xem xét. Tuy nhiên, việc xây dựng một tập dữ liệu lớn không đủ trên riêng nó. SkinBit vẫn cần chứng minh rằng các mô hình của họ hoạt động nhất quán trên các loại da, kiểu cơ thể, nhóm tuổi và môi trường lâm sàng khác nhau.

Công ty cũng phải thiết lập các tiêu chuẩn rõ ràng về quyền riêng tư, đồng ý của bệnh nhân, khả năng di chuyển dữ liệu và việc sử dụng hình ảnh trong phát triển mô hình tương lai. Những câu hỏi này trở nên quan trọng hơn khi một nền tảng được thiết kế để giữ lại hình ảnh y tế nhạy cảm trong nhiều năm.

Một Công Ty Được Hình Thành Bởi Chẩn Đoán Của Người Sáng Lập

CEO và đồng sáng lập SkinBit Jonathan Benassaya trước đây đã đồng sáng lập dịch vụ phát nhạc trực tuyến Deezer và giữ các vị trí sản phẩm cấp cao tại Life360 và Meta. Quyết định xây dựng SkinBit của anh ấy sau khi anh ấy được chẩn đoán mắc ung thư hắc tố vào năm 2020, khi một bác sĩ da liễu phát hiện một tổn thương dưới khẩu trang gần cuối cuộc hẹn.

Công ty đã tập hợp một đội lâm sàng bao gồm Dr. Justin Ko, Trưởng khoa Da liễu tại Bệnh viện Stanford, và Giám đốc Y tế Dr. Sancy Leachman, cựu chủ tịch da liễu tại Đại học Y khoa và Khoa học Oregon và người sáng lập sáng kiến nghiên cứu MoleMapper.

Sự tham gia của chín bác sĩ da liễu trong vòng vốn này cung cấp cho SkinBit các bác sĩ có lợi ích trực tiếp trong việc đánh giá cách nền tảng hoạt động trong môi trường lâm sàng thực tế. Sự hỗ trợ đó là một tín hiệu hữu ích ban đầu, mặc dù việc áp dụng rộng rãi cuối cùng sẽ phụ thuộc vào bằng chứng lâm sàng, tích hợp quy trình làm việc và cải thiện có thể đo lường được trong chăm sóc bệnh nhân.

Đề Thi Tiếp Theo Là Thực Thi

Vòng 6 triệu đô la này mang lại cho SkinBit thêm nguồn lực để đưa các địa điểm đầu tiên của mình trực tuyến, tinh chỉnh hệ thống hình ảnh và bắt đầu xây dựng tập dữ liệu dài hạn đằng sau nền tảng của mình.

Phương pháp của họ đại diện cho một ứng dụng khác của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe. Thay vì định vị phần mềm như một sự thay thế cho một chuyên gia, SkinBit đang sử dụng tầm nhìn máy tính để cải thiện thông tin có sẵn cho các bác sĩ da liễu và làm cho các cuộc kiểm tra trở nên nhất quán hơn từ lần thăm này sang lần thăm khác.

Bài kiểm tra ngay lập tức sẽ là liệu công ty có thể tái tạo trải nghiệm đó trên một mạng lưới phân bố trong khi duy trì chất lượng lâm sàng và cung cấp cho bệnh nhân quyền truy cập kịp thời vào chăm sóc theo dõi. Nếu nó thành công, SkinBit có thể giúp chuyển sàng lọc da từ các ảnh chụp hàng năm bị cô lập sang một mô hình liên tục, dựa trên dữ liệu hơn.