36氪首发 | 让机器读懂医疗文本信息，「麦歌算法」完成千万级天使轮融资

36氪获悉，杭州麦歌算法科技有限公司已于近期完成千万级天使轮融资，由明势资本领投，启迪之星跟投。

麦歌算法成立于 2017年上半年，是国内企业级泛医学文本信息智能处理产品供应商。公司的核心业务包括基于自然语言处理（NLP）技术的泛医学文本处理（如信息提取、标准化映射、智能纠错、辅助阅读、结构化建库等）及基于结构化数据集进行的针对 B 端的应用层面算法开发（如科研辅助、智能核保理赔、推理搜索引擎等）。

麦歌算法于2017年5月成立，经过近一年的发展，公司已经将医学文本自然语言处理技术在几个业务场景上实现了落地，包括病例结构化工具、寿险的智能保险核保理赔服务、医学指南辅助阅读系统等。

其中，病例结构化工具主要通过机器学习统计模型结合推理模型（医学知识图谱），为医疗机构提供大规模数据清洗，实现电子病例自动结构化生成。以往，为了临床研究，患者病例都需要结构化从而进行统计研究。这一过程往往由人工录入，成本极高，也因此限制了患者临床纳入率。通过麦歌自动结构化工具，数据结构化的效率提升，成本大幅降低，有效地帮助医生提高了科研数据管理和应用的效率。公司第一版肺癌病例结构化工具已于2017年8月上线，且该工具可以在较快的时间内适配其他癌症病种。目前该工具已与一家知名医疗科研数据管理公司合作，准确率已经可以达到92-95%左右，成本仅为人工的1//5左右，

智能保险核保理赔服务与病例结构化的底层技术类似，业务上实现的是信息自动提取、自动映射，帮助保险公司高效实现核保理赔业务，并降低企业成本。目前麦歌科技已与多家保险公司商讨合作细节，准备在寿险方向进行试点、验证。

指南辅助阅读系统主要帮助药企快速整理指南信息，明确药研方向，其实现的功能包括对指南打分，提取重点抽取，比较变化。麦歌科技表示，从目前团队掌握的资讯来看，他们认为未来在药物研发以及相关医学专利查询方面，机器阅读将越来越多的取代人工阅读，加速生物医学信息生成速度与流通速度。这一方向，团队已经与国际知名药企达成合作，并已落地。

目前团队主要以技术研发为主。 CEO王晓东博士毕业法国精英工程师学校贡比涅理工（UTC），是一名连续创业者，从博士期间就组织团队参与各类科技创新活动，并多次荣获海内外创新大奖。联合创始人刘霄与王晓东是博士期间的同学，博士期间主攻 机器学习算法结合医学知识库在医学信息抓取方向的算法开发，在比利时鲁汶天主教大学博士后期间参与了欧洲第七框架下医学自然语言处理前沿项目MUSE（www.muse-project.eu）的开发，在回国创立麦歌算法之前担任比利时Noisy channels analytics ltd.co技术合伙人。团队早在2013年便与现任FAIR(Facebook AI Research)的研发带头人Antoine Borde教授拿下过是全球知名NLP会议ACL下生物医学方向BIONLP算法跑分冠军。

本轮的投资方明势资本认为，麦歌算法的亮点在于：（1）团队在欧洲期间的合作导师Antoine Bordes目前全面负责FAIR(Facebook AI research)的研发，地位仅次于AI三大牛Yann Lecun, 团队参与过欧洲第七框架支持的前沿医学NLP项目MUSE的开发；（2）团队在回国很短的时间内参与国内顶级保险公司对医学文本自然语言处理在保险领域场景应用的POC，达到了最佳的效果，同时竞标的有很多都是领域内非常知名的企业；（3）团队有欧洲创业经历，具备多语言处理经验，目前也已服务大型跨国药企，处理英文医学文本，客户反馈良好，即将有曝光。