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36氪首发|北工大教授创业做脑机接口,「星愿智能」获数百万元天使轮融资

类别:科技 发布时间:2023-06-05 10:18:00 来源:36氪

文|胡佳琳

编辑|韦雯

36氪获悉,杭州星愿智能生物科技有限公司(以下简称“星愿智能”)获得数百万元天使轮融资,投资方为Brinc、林润创投&清荣创投。本轮融资资金将主要用于产品研发及市场推广。

星愿智能成立于2021年,是一家基于头皮脑电信号(EEG)与心率变异性(HRV),利用脑机接口等可穿戴设备,对精神疾病进行辅助诊疗与筛查的创新型科技公司。产品聚焦精神疾病患者,对其抑郁情绪、焦虑情绪、运动想象以及注意力等进行快速筛查。

据MedTech发布的数据显示,2021年我国各种脑疾病的患者人数接近1.3亿,其中12岁以下自闭症儿童超过200万人,抑郁症患者超过5000万人;另据QYResearch显示,2019年,全球脑机接口市场规模达12亿美元,预计2027年将达到36亿美元。蓝海市场吸引了一众创业公司的加入。

“起初看到核酸有试剂盒进行检测,就联想到了精神疾病是否也可以通过简易方式进行筛查。”星愿智能创始人王卓峥深耕智能信号处理,他对36氪表示,“获取精神健康的传统方式为问卷+量表,但这种检测手段由于题目与答案较为固定,检测结果并不够客观;而市面上的脑电技术也主要用于治疗,跳过了筛查阶段。”

市场有需求,行业也存在痛点。星愿智能以此作为切入口,突破场景限制,研制出了用于精神筛查的脑机接口,将技术成果从科研拉进了市场。目前产品主要通过大型心理咨询机构铺设To C市场,公司同时也与各大高校建立了合作,为疑似患病者提供心理状态评估。

36氪首发|北工大教授创业做脑机接口,「星愿智能」获数百万元天使轮融资

硬件产品

据王卓峥介绍,星愿智能脑机接口的工作流程为,被检测者通过佩戴非侵入式的电极帽,采集得到脑电信号,通过模数转换将其转为数字信号后,导入pc端,进一步利用AI大模型对不同信号与各类精神疾病的指标进行匹配,以此对“无病症、轻症、中症、重症”四类进行精确分级与筛查。

脑机接口产品的亮点一是创新模型训练方法,基于“半监督学习模型”的分类诊断方法,解决康复医师人工评定效率不高、精度欠缺问题。目前产品的数据处理精度较高,临床实验平均精度在85%-90%以上。

具体而言,为解决多种精神疾病的分类问题,医学界通常会用到“打标记”的方法。“利用二分类对各项指标与病症分级进行标记,比如‘0’代表‘有’,‘1’代表‘没有’。半监督学习模型就是把有标记与无标记两种模式混在一起对AI模型进行训练,以此完成更准确的筛查。”王卓峥说,“半监督学习模型可以解决医学上小样本数据及样本不均衡带来的诊断难、分级难等问题。”

亮点二是工艺创新,产品设计为便携式脑电信号采集分析装置,解决了现有脑电信号分析采集装置不易便携使用,难用于脑电监测场景的问题。产品小型化的同时,数据采集也更加便捷,检测时间缩短至3-5分钟。

除了脑机接口,星愿智能还研发出了用于检测心率信号的HRV平台。王卓峥分享“通过EEG可以对精神疾病进行定性分析,而监测心率信号则会捕捉到患者的情感信息与精神压力,从而进行定量分析。”

目前,公司在EEG与HRV两条技术路线已分别实现产品落地。未来,星愿智能将结合EEG与HRV打造多模态、用于全面检测精神疾病的可穿戴设备。

星愿智能创始团队主要由北京工业大学教授组成。项目创始人王卓峥为北工大教授,长期从事智能信号处理、深度学习等方面的研究,授权国家发明专利6项;首席科学家贾克斌同为北工大教授,是多媒体信息处理领域学科带头人。

资方观点:

林润创投&清荣创投负责人马显荣表示:“在后疫情时代,心理健康问题备受关注,尤其在中国,精神心理亚健康群体众多,早期的筛查和治疗是非常有必要的。星愿智能通过EEG辅助诊疗结合AI算法的方式,从技术层面进行创新和优化,为精神类疾病的诊断和治疗提供精确、有效、便捷的辅助手段。我们跟踪该项目已有两年的时间,创始人的坚持及理念非常打动我们,我们看好其在精神心理健康领域的发展,及其技术所带来的创新化的产品,希望能在我们资本及加速服务的助力下,与星愿一起共同成长。”

Brinc是专注于早期投资和孵化的国际创投加速器,目前已经投资了超过250多个公司。Brinc首席执行官Manav Gupta表示,医疗健康是非常重要的赛道,抑郁症、阿兹海默症都越来越备受关注。星愿智能的技术能突破传统检查、判断和治疗方案,能让人们更早发现、意识到病情的风险,也将能让潜在患者尽早得到治疗。这是非常有意义的和潜在价值的。

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快照生成时间:2023-06-05 11:45:28

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