包括的な医用画像解釈を行うAIシステムを開発する"a2z Radiology AI"がSeedで$4.5Mを調達

a2z Radiology AIは、Khosla VenturesとSeaX Venturesが参加したSeedで$4.5Mを調達した。

2024年に設立された包括的な医用画像解釈を行うAIシステムを開発するa2z Radiology AIは、医用画像のインテリジェンスレイヤーを構築し、放射線科医レベルの解釈をオンデマンドで提供可能にします。同社はCTスキャンに関する質問へ即時に回答するAIシステムを開発しており、包括的な腹部・骨盤解析から開始し、画像モダリティおよび解剖領域全体へ拡大しています。

新たな資金調達は、2つのマイルストーンに続くものです。1つは、腹部・骨盤CTスキャンにおいて7つの緊急疾患を同時にトリアージする米国市場初のシステムであるa2z-Unified-TriageがFDA認可を取得したこと、もう1つは、RSNA 2025での同社のデビューで、腹部・骨盤CTに対するAI支援による一次報告書作成の前向き研究を初めて発表したことです。

この研究では、AI支援により報告作成時間が17.8%短縮され、放射線科医の自信が14.8%向上し、精神的負荷が22.4%低減したことが示されました。また、偽陽性を増加させることなく所見の検出精度を改善しました。この結果は、放射線AIの実世界での価値に関する長年の疑問に対し、包括的AIが精度と効率の両方を有意に改善できることを示す初期エビデンスとなります。

「放射線医学はAIの恩恵を最も受ける領域の1つで、どんな疾患も見逃さないことが可能になります。他社が単一疾患に注力する中、a2zは幅広い問題に対して画像を評価でき、実際の放射線科医の包括的能力に一歩近づいています。」とKhosla VenturesのVinod Khoslaは述べています。

画像診断の需要が放射線科医の供給を上回る中、臨床医は重要な意思決定を導く読影の待ち時間増加に直面しています。腹部・骨盤CTだけでも米国で年間2,000万件以上を占め、CTカテゴリで最大ボリュームです。a2zのアプローチは、単一疾患に対応する既存AIソリューションとは異なり、放射線科医の実際の働き方と同様に、画像を包括的に評価できるシステムの構築を目指しています。

「RSNAでの反響は、私たちが構築してきたもの、つまり各検査でAからZまで考慮するAIが正しい方向であることを裏付けました。この資金により、研究開発をさらに推進しつつ、認可済み技術を必要とするケアチームに届けることができます。」とHarvard Medical SchoolのAssociate Professorでありa2z Radiology AIの共同創業者であるPranav Rajpurkar, PhDは述べています。