Диагностика крови с помощью Deep Learning: Как превратить проект с хакатона в стартап и поднять $20,5 млн

Автор оригинала: Tanay Tandon. Несколько лет назад Athelas (YC S16) за одну ночь разработала свой прототип на хакатоне YC Hacks 2014. В этом месяце мы начали поставки устройства в больницы и пациентам по всей стране. За это время мы многому научились и хотим поделиться некоторыми мыслями.

Athelas — недорогой формирователь изображений, который обеспечивает моментальный анализ крови с помощью компьютерного зрения вместо традиционных лабораторных тестов. Путь от собранного на коленке прототипа до готового к поставке прибора (в медицине особенно) на каждом своем этапе был изменением размерности, и сейчас интересно вспоминать самый первый день.

В варианте, который собрали на хакатоне, был использован кусок поролона и сферическая лупа, прикрепленная к камере смартфона. Образец крови удерживался под ними (в рулоне туалетной бумаги), камера делала несколько снимков, и затем с помощью компьютерного зрения производился подсчет малярийных клеток.

Конструкция прибора очень похожа на микроскоп ван Левенгука (считается одним из самых первых микроскопов), который впервые в истории человечества был использован для наблюдения за микроорганизмами. Было несколько попыток собрать все вместе, и я потратил пару часов хакатона, чтобы устройство устойчиво работало с моим телефоном.

Подробнее
Пожалуйста, оцените статью:
Пока нет голосов
Источник(и):

Хабр