SigTuple是一家创办于“亚洲硅谷”印度班加罗尔的科技型创业公司。它的目标是利用人工智能中的机器学习技术，为医院提供精准安全、及时高效的血液筛查方案。2017年2月，国际知名投资机构Accel Partners领投580万美元的A轮融资创造了迄今印度人工智能医疗领域最大的单轮融资纪录。
SigTuple有何独到之处？我们来瞧瞧。
不同于大多数医疗科技创业公司，SigTuple的三位创始人之前都没有任何医疗行业的从业经历。
首席执行官（CEO）Rohit Kumar Pandey是印度国家信息技术学院的优秀毕业生，此后一直就职于美国运通（American Express），用了八年时间他从普通的程序员升至部门总监。
首席科技官（CTO）Apurv Anand毕业于印度最顶尖的理工科大学印度理工学院，在创办SigTuple前，他曾在奎斯特（Qwest）、雅虎（Yahoo!）、美国运通（American Express）等多个跨国公司的技术部门工作。
首席科学家（CSO）Tathagato Rai Dastidar与Apurv Anand的经历颇为相似。他也毕业于印度理工学院，而且也曾就职于国家半导体（National Semiconductor）、雅虎（Yahoo!）、美国运通（American Express）等知名公司。稍有不同的是，Tathagato拥有计算机科学和工程学博士学位，是三位创始人中学历最高的。
创始人Tathagato（左）、Apurv（中）和Rohit（右）
三个人的交集产生于在金融巨头美国运通（American Express）的工作经历。2012年至2014年，他们在公司旗下的大数据实验室工作时开始接触到了人工智能，他们相信这项技术将改变世界，因此萌生合伙创业的想法。
最初他们考虑利用技术优势和金融行业的从业经验进入前景广阔的科技金融领域。但在了解后发现，科技金融领域已经是一片拥挤不堪的红海市场。他们继而把注意力转向了同样拥有无限前景，但却受碍于种种因素发展缓慢的科技医疗领域。2015年4月，三个人在班加罗尔成立了SigTuple公司，开始研发能够对医疗数据进行机器学习的人工智能平台。
SigTuple打造的人工智能平台叫Manthana，它能够通过在对已有的医疗数据的学习中，构建出一套算法。在该算法的基础上，对可视化的医学影像进行分析，从而快速得出结论，协助医生进行诊断。传统的疾病筛查方式耗时长、费用较高，且很大程度上受医生经验水平和情绪等主观因素的影响，SigTuple有效地解决了这些痛点。
以血液检查为例，我们来看看SigTuple是如何解决以上问题的：
与传统血液检查方式的比较
在SigTuple的规划中，Manthana将提供五种疾病的筛查，分别是外周血涂片检查、尿液显微镜检查、精液检查、眼科OCT检查和X光胸片。但目前只小范围推出了外周血涂片检查的服务，其余四种仍然处于研发阶段。
Manthana平台的作用是在后端分析医学影像以进行诊断，那么如何在前端获取这些影像呢？SigTuple针对不同的疾病筛查研发了五种图像采集系统，目前已经成熟的是配套外周血涂片检查的Shonit血液分析仪，这套血液检查系统可以筛查疟疾、贫血症等寄生虫感染性疾病。
Shonit血液分析仪
Shonit血液分析仪对显微镜和智能手机进行了有趣的融合。将血液标本放置在载物台，显微镜将影像传递到智能手机，智能手机再通过APP连接至Manthana平台，8分钟后就能给出分析报告，而传统的血液检查会耗时约20分钟且结果受医生主观影响。
出于对设备质量的把控，Shonit血液分析仪全部由SigTuple自行生产。但随着产品线的丰富和市场的扩张，未来或许会将其外包给代工厂。
数据是训练机器学习搭建出一套算法的关键，SigTuple在医疗数据方面的合作伙伴也是它的客户——医院和病理实验室。目前它与17家医疗机构形成了试点合作关系，后者可以优先和优惠享受到SigTuple的新产品，条件是需向SigTuple提供经脱敏处理的医疗数据。
SigTuple采用的是以硬件作为入口的盈利方式。将医疗设备出售或租赁给医疗机构，并从每份检验报告中收取40到80美分的服务费作为它的收入。
SigTuple提供的疾病筛查解决方案
SigTuple创立至今共完成两轮融资，74万美元的种子轮和580万美元的A轮，并在A轮中创造了印度科技医疗领域迄今最大的单轮融资纪录。
SigTuple最大的投资方Accel Partners过去12年在印度的战绩傲人，曾先后成功投资电商平台Flipkart、时尚门户Myntra和数据分析公司Mu Sigma等细分行业独角兽，或许SigTuple将是它在医疗领域的第一枚荣耀徽章。
其他投资方包括IDG Ventures India、VH Capitals在内的机构投资者，以及不少知名的个人投资者。Flipkart的两位创始人Sachin Bansal和Binny Bansal两轮均参与投资，Uber前高级副总裁Amit Singhal、Google硬件工程师Debanjan Mukherjee等科技行业内技术大牛也出现在投资者的名单中。
SigTuple的融资情况
有如此强大的后援团队，SigTuple自然对未来充满信心。据悉，新一轮的融资将用于产品研发和人才招募。如果一切顺利，年底团队成员会由现在的21人扩充到50人左右，并将进入海外市场。中东和东南亚很有可能成为SigTuple海外扩张的第一站。
产业内同类公司——Athelas
近年来，随着人工智能技术的成熟，它在医疗领域的应用正在经历高速的增长。但若细分到将机器学习应用到血液检测的创业公司，寥寥无几。
动脉网·蛋壳研究院通过对行业内同类公司的筛选，认为美国山景城的血液筛查公司Athelas是SigTuple最合适的对标公司。那么我们来看看Athelas又是如何行动的。
这家公司创办于2014年，创始人是当时年仅17岁就名扬硅谷的科技少年Tanay Tandon。
Athelas通过配套手机使用的显微镜，将血液图像传送到后端的机器学习平台。几分钟后，它可以将检测结果发送给患者。目前这套系统支持对白血病、痢疾和炎症等血液疾病的筛查。但不同于SigTuple的客户群体是医疗机构，Athelas直接面向接受血液检查服务的患者。
Athelas与SigTuple的比较
带给中国创业者的思考
动脉网•蛋壳研究院拟站在创业者的立场，对于SigTuple一类的创业案例能否在中国进行复制和改良进行了如下梳理与思考，以供读者参考：
1）市场空间：国内是否有此类需求？国内市场竞争程度如何？
血液检查是多种疾病诊断的第一步，目前国内暂无市场调研机构公布的血检市场规模的具体数字。但血液检查有“高基数、低频次”的特点，市场蛋糕肯定不应该被轻易忽视。
根据检验医学网《2015年国内血液分析仪市场占有率分析》的数据，日本希森美康公司的产品占据65%的市场，其次迈瑞占据10%，其他玩家均在3%以下，市场呈现一家独大的局面。随着“十三五”政府重点助推医疗器械国产化，会对国内品牌形成有力的助推，竞争格局很有可能随之改变。希森美康的血液分析仪在价格较高，但胜在稳定性。由此可见，精准度仍然是医院采购诊断设备的重要考虑指标。
在医疗器械国产化的大背景下，一套能够在质量上达到同外资品牌相同水准的国产诊断设备，其前景将是非常广阔的。
2）数据来源：能否从医疗机构获取庞大的医疗数据？
高数量、高质量的数据是机器学习的基础，但在国内获取到此类医疗数据恐怕存在不小的困难。一是国内医疗机构尤其是三甲医院强势，它凭什么要动自己的既有蛋糕与此类公司合作？但不合作如何采集到大量数据训练人工智能？由此面临“先有鸡还是先有蛋”的困境；
二是各医院的信息系统和电子病历都是孤岛，如何将不同来源的数据都整合到自己的系统或许也将带来不小的技术挑战。
3）商业利益：盈利模式在国内是否可行？
从目前外媒的报道来看，印度传统的血液检查均价在7美元左右，SigTuple提供的血液检查服务成本低于传统血液检测，因此在价格上具有竞争力。
国内的血常规检测价格在20元左右，已经广泛普及，且检查费用本身不高。因此，如果在检测时间和检测精准度上没有明显提升的情况下，厂商很难说服医疗机构放弃已有的传统检测设备，重新采购一套新的血检系统。此外，想要在国内对这种模式进行复制，降低设备造价和运营成本是两个可探索的方向。
本文转载自动脉网
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