谷歌豪掷1.3亿美元投资大数据癌症医疗企业

Flatiron Health主要业务是开发收集临床记录、缴费记录和基因组等数据的软件。

谷歌豪掷1.3亿美元投资大数据癌症医疗企业

氧分子网科技讯 5月8日消息,谷歌风投(Google Ventures)日前展开了公司历史上最大一笔医疗软件投资,该公司将为大数据肿瘤医疗行业创业公司Flatiron Health提供1.3亿美元融资,并希望今后医生能够根据该公司所收集的数据作出更加精确的临床诊断。早期风险投资公司First Round Capital、临床实验室服务提供商Laboratory Corporation of America Holdings以及其他一些天使投资人同样参与了此次B轮融资。

据悉,Flatiron Health此次获得的融资资金部分将被用于收购电子医疗记录服务商Altos Solutions Inc,但具体收购金额尚未对外披露。

谷歌风投合伙管理人比尔-马里斯(Bill Maris)表示:“一般而言,我们不会进行1亿美元以上的投资。但当我们真正这样做的时候,这也就意味着我们对这一团队、他们的产品以及可能对世界造成的积极影响非常有信心。”

谷歌方面表示,目前仅有4%的癌症患者参与到了临床试验数据库项目中,这也就意味着高达96%病患的医疗和综合体征信息难以被其他医疗机构或者医生轻易获悉。

Flatiron Health于2012年成立于纽约,其主要业务是开发能够从多种渠道收集病患临床记录、医生诊断记录、缴费记录和基因组等数据的软件,这些数据可以在整合后帮助肿瘤医生更好的作出临床诊断。因此在具体诊断的时候,医生就可以根据Flatiron平台所收集的数据和参考其他病患的临床表现而做出决定。当然,隐私也同样是Flatiron在打造这一平台时的重要考虑因素,所以医生在查阅这些临床数据的时候不会知道病患的具体信息。

Flatiron联合创始人纳泽尔-特恩那(Nathaniel Turner)表示,目前大约有500-1000名肿瘤医生正在使用这一平台。需要指出的是,特恩那和公司的另一名联合创始人扎克-韦恩伯格(Zach Weinberg)曾在2010年将他们所创立的广告科技初创公司Invite Media出售给了谷歌,后者当时的收购金额为8500万美元。

马里斯表示,在Flatiron借由此次融资成功收购了电子医疗记录服务商Altos Solutions Inc后,肿瘤医生可以在问诊时实时查看Flatiron的医疗数据库以及病患以往的电子病历信息。

“收购Altos Solutions Inc就像给火箭加注满了燃料一样,因为你同时拥有了两家在肿瘤治疗领域拥有互补技术的公司,这帮助我们在治疗肿瘤的道路上前进了一大步。”马里斯说道。

据悉,从来没有得到过任何风险投资的Altos Solutions公司已经拥有大约1300名临床医生在经常使用自己的电子病历系统。当这笔交易在本月末正式完成后,Altos Solutions的全部60名员工都将加入Flatiron。与此同时,Flatiron还计划在本年内另外招聘30名软件工程师。

事实上,谷歌风投近期以来已经针对大数据医疗软件公司展开了数笔投资。此前,谷歌风投曾对专注于建立云计算服务器中DNA数据库的初创企业DNANexus进行了投资;之后,谷歌风投还对利用基因组数据以提高癌症患者治疗方法的基础医学公司(Foundation Medicine)以及医疗数据管理服务商Predilytics进行过投资。

根据道琼斯旗下市场监测机构道琼斯风险资源(Dow Jones VentureSource)公布的数据显示,此次针对Flatiron Health的投资是谷歌风投史上第四大手笔的投资,同时也是该公司史上最大的一笔医疗软件领域投资。

之前,Flatiron Health曾从谷歌风投、First Round Capital、Great Oaks Capital、IA Ventures、Lab Corp、Social+Capital Partnership以及SV Angel处获得了总计800万美元的A轮融资。而在此轮融资过后,Google X实验室总监安德鲁-康拉德(AndrewConrad)也将加入Flatiron 董事会。

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  1. 谷歌宣布开源 Apache Beam,布局下一代大数据处理平台说道:

    2017年1月11日,谷歌宣布,Apache Beam 在经过近一年的孵化后终于从 Apache 孵化器毕业,现在已经是一个成熟的顶级 Apache 项目。这一成就直接反应了社区为把 Beam 转变为开放、专业、社区驱动的项目所付出的努力。

    11个月前,谷歌以及一些合作伙伴向 Apachee 软件基金会捐赠了大量代码,从而得以开始孵化 Beam 项目。这些代码的大部分来自谷歌的 Cloud Dataflow SDK,是开发者用来编写流处理(streaming)和批处理管道(batch pinelines)的库,可以在任何支持的执行引擎上运行。

    Spark 和开发中的 Apache Flink 的支持。到今天它已经有5个官方支持的引擎,除了上述三个,还有 Beam Model 和 Apache Apex。虽然 Apache Beam 的创建背后有许多动机,但核心的动机是希望在这个数据处理的强大模型周围建立起一个开放、繁荣的社区和生态环境,毕竟这是谷歌的许多研究员花了许多年的经历不断完善的模型。但是把这样一个拥有十多年工程量的项目从一个公司内部提出来,开放给大众,这绝非易事。

    下面是在成熟度模型评估中 Apache Beam 的一些统计数据:

    代码库的约22个大模块中,至少有10个模块是社区从零开发的,这些模块的开发很少或几乎没有得到来自谷歌的贡献。
    从去年9月以来,没有哪个单独的组织每月有约50%的独立贡献者。
    孵化期间添加的大部分新提交都来自谷歌之外。

    这里引用来自 Apache 孵化器副总裁 Ted Dunning 的一段评价:

    “在我的日常工作,以及作为在 Apache 的工作的一部分,我对 Google 真正理解如何利用 Apache 这样的开源社区的方式非常感佩。Apache Beam 项目就是这方面的一个很好的例子,是有关如何建立一个社区的非常好的例子。”

    谷歌工程师、Apache Beam PMC Tyler Akidau 表示,谷歌一如既往地保持它对 Apache Beam 的承诺,即所有参与者(不管是否谷歌内部开发者)完成了一个非常好的开源项目,真正实现了“open”这个词的最好含义。

    Akidau 在官方博文中写道,这就是开源软件令人感佩的原因:“人们聚在一起创建每个人可用的伟大、实用的系统,因为这项工作令人兴奋、有用而且与自身息息相关。这是我对创建 Apache Beam 感到非常兴奋的主要原因,是我为自己在这段旅程中做出了一些小小的贡献感到自豪的原因,以及我对社区为实现这个项目投入的所有工作感到非常感激的原因。”

    Apache Beam 的毕业和开源,意味着谷歌已经准备好继续推进流处理和批处理中最先进的技术。谷歌已经准备好将可移植性带到可编程数据处理,这大部分与SQL为声明式数据分析的运作方式一致。研究人员也表示,他们还准备好恢复以前由于强制“孵化”名字对象所消耗的大量文本空间。

    对谷歌的战略意义

    新智元此前曾报道,Angel是腾讯大数据部门发布的第三代计算平台,使用Java和Scala语言开发,面向机器学习的高性能分布式计算框架,由腾讯与香港科技大学、北京大学联合研发。它采用参数服务器架构,解决了上一代框架的扩展性问题,支持数据并行及模型并行的计算模式,能支持十亿级别维度的模型训练。

    据介绍,Angel 还采用了多种业界最新技术和腾讯自主研发技术,如SSP(Stale synchronous Parallel)、异步分布式SGD、多线程参数共享模式HogWild、网络带宽流量调度算法、计算和网络请求流水化、参数更新索引和训练数据预处理方案等。这些技术使Angel性能大幅提高,达到常见开源系统Spark的数倍到数十倍,能在千万到十亿级的特征维度条件下运行。

    在系统易用性上,Angel 提供丰富的机器学习算法库及高度抽象的编程接口、数据计算和模型划分的自动方案及参数自适应配置,同时,用户能像使用MR、Spark一样在Angel上编程, 还建设了拖拽式的一体化的开发运营门户,屏蔽底层系统细节,降低用户使用门槛。另外,Angel还支持深度学习,它支持Caffe、TensorFlow和Torch等业界主流的深度学习框架,为其提供计算加速。

    Google是一个企业,因此,毫不奇怪,Apache Beam 移动有一个商业动机。这种动机主要是,期望在 Cloud Dataflow上运行尽可能多的 Apache Beam 管道。打开平台有许多好处:

    Apache Beam 支持的程序越多,作为平台就越有吸引力
    Apache Beam的用户越多,希望在Google Cloud Platform上运行Apache Beam的用户就越多
    我们参与开发 Apache Beam 的人越多,我们就越能推进数据处理领域的顶尖技术

    不仅谷歌从中受益 ,任何跟 Apache Beam 相关的人都能受益。如果存在用于构建数据处理流水线的便携式抽象层,则新流程现在变得更容易实现,并且在提供更好的性能,可靠性,操作管理容易性等的技术创新上具有竞争力。

    换句话说,消除API锁定使得执行引擎市场更自由,引起更多的竞争,并最终行业将因此获益。

    编译来源:
    https://opensource.googleblog.com/2017/01/apache-beam-graduates.html
    https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/05/why-apache-beam-a-google-perspective

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