提供支持近日，动脉网获悉，Activ Surgical完成新一轮1500万美元投资。本次融资由Artis Ventures领投，LRVHealth以及现有投资者DNS Capital、GreatPoint Ventures (GPV)、Tao Capital Partners和Rising Tide VC跟投。本轮融资将用于继续开发和完善公司产品。
作为一家数字手术公司，Activ Surgical成立仅3年就获得了4轮3500万美元融资，为何它能够得到众多投资者的青睐？在手术机器人产品层出不穷的21世纪，它又有什么样的独到之处？动脉网进行详细的解读。
Activ Surgical成立于2017年，致力于提高内窥镜和辅助手术机器人的手术效率和准确性。Activ Surgical的外科手术软件技术平台申请了专利保护。这个平台由计算机视觉、机器学习驱动，帮助外科医生在手术中进行决策，达到减少可预防外科手术失误的效果。
创始人深耕外科医疗领域数十年
Peter Kim是Activ Surgical和eKare的联合创始人。Kim博士是国际知名的儿科医生和科学家。他是国家儿科设备创新资本联盟(NCC-PDI)负责人，这个联盟是由FDA资助。
在求学期间，Kim博士在McGill University接受了医学培训，获得了医学外科的硕士学位。他在University of Toronto完成了外科住院医师培训，并在该大学的儿童医院获得了儿科外科的奖学金。
Kim博士在外科手术方面有丰富的工作经验，1996年到2011年的15年里，Kim博士在Mount Sinai Hopital、The Hospital for Sick Children担任外科医生，2006年到2011年的5年时间在North York General担任外科医生。此后7年时间在Sheikh Zayed儿科外科创新研究所担任副主席，也曾是国家儿童医院外科护理中心的首席副外科医生，并在George Washington University担任外科教授。
Activ Surgical创始人 Kim博士
基于机器学习（ML），研发辅助性手术产品
ActivEdge是Activ Surgical的外科手术智能软件和其他技术的基础，ActivEdg通过机器学习驱动，为手术医生提供关键的实时指导。基于ActivEdg的平台及其相关产品将首先在美国上市，并计划于2021年实现全球商业化。
每年，美国因为可预防的医疗失误的死亡人数达到40万，可预防的医疗失误已经成为了继心脏病和癌症之后的第三大死亡原因。除了人员伤亡以外，这些医疗失误的代价也很高，给美国的医疗机构造成的损失约为360亿美元。Activ Surgical的软件研发的目的就是为了帮助外科医生减少医疗失误的出现。
Activ Surgical致力于将其技术整合到最常见的腹腔镜手术中，其中包括胆囊切除术，结肠切除术，子宫切除术和胃切除术。这些手术中使用的相关器械对血流以及关键结构的识别有着很高的要求。
目前，最常用的外科成像技术ICG使用的是70多年前发明的荧光染色剂。当外科医生在手术过程中需要这些荧光染色剂来对患者组织进行识别时，它不能为他们提供实时、客观的生理信息。针对外科手术对器械的要求，Activ Surgical研究了一个成像模块ActivSight。ActivSight可以无缝连接到腹腔镜和关节镜系统，并将实时、按需提供的分析集成到标准显示器中，从而改善手术的结果。
Activ Surgical公司基于硬件的技术可与现有的可视化系统配合使用，可以提供实时数据和实现手术环境的可视化，并且在使用过程中不需要使用染色剂。这项技术尚未被FDA批准，但正在与美国8个医院网络进行试点测试。
除了其硬件产品外，Activ Surgical正在开发一种软件工具——ActivInsight。ActivInsight可以转换手术中收集到的大量数据，帮助医生确定组织以及关键的结构，可以增强外科医生的视觉效果并且提供实时指导。
ActivPilot能在外科医生使用这个程序的过程中不断的学习，记录最佳的使用过程，并帮助医生在这个基础上进行下一次手术。
未来的发展趋势
目前，无论是手术机器人还是辅助手术机器人都是为了提高手术的精准度，降低手术的失误率，但是并没有实现触觉的反馈。
外科医生在使用手术机器人是通过操作台间接的进行手术，但是这个过程是需要医生去不断的练习才能提高手术的精准度。当医生在使用手术机器人时，手术机器人现在也不能预测医生下一步操作的程度。
未来可能会出现的两个趋势:
第一个是交互，也是强调人和机器互相的交互，通过触觉实现相互反馈，还有要增加现实感和真实感。通过交互多模型，三维传感或者不同的技术手段，提高里面的辨识率，还有通过组合，有很多跟AR的结合识别物体和环境。通过这个识别更好的让机器人有所动作和有所反应。
第二个是认知，完全基于AR角度。认知算法将会允许机器人和医生在一起工作并且可以预测医生的行为，在互动过程中，高分辨率的传感器将会在手术中提供视觉反馈并且提高精确度。
另外就是目前的手术机器人并不够智能，它只是执行指令来进行下一步操作，尚且还不能预测医生的下一步操作。电子科技大学研发的骨骼机器人能让瘫痪的患者站立起来，它所运用的原理是通过患者脑电波去对机器人下指令，通过这样不断的训练让机器人记住患者的脑电波信号。
这就提供了一个预测方向，也许这样的方式可以运用到外科手术中，让它可以预测到医生的下一步操作，甚至解析出下一步会出现的结果，在出现问题的时候给予警告。
当前，医疗机器人成为人们关注的热点领域，未来将拥有越来越智能的机器，为人类的医疗工作提供更多的辅助。可以预见未来会有更多的手术机器人，无论是辅助类的，还是康复类的都会更加的方便智能。例如现在的微创手术，未来很多手术都可能会实现微创，让患者可以更快的从手术中恢复过来。
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