Сравнение Zebra Medical Vision и Quibim: Мульти-болезни против мульти-органов — что приносит большую клиническую ценность?
Цель сравнения
В этом сравнении мы оценим Zebra Medical Vision и Quibim, две ведущие AI-решения в области медицинской визуализации, основываясь на их бизнес-ценности. Обе компании используют AI для радиологии, но отличаются по своему охвату: Zebra сосредоточена на широком обнаружении мульти-болезней на рутинных сканах, тогда как Quibim специализируется на более глубоком анализе мульти-органов с использованием радиомики. Мы рассмотрим, какое из решений предлагает большую клиническую ценность, учитывая факторы, выходящие за рамки только технических возможностей.
Рамки – 10 критериев сравнения
- Область клинических приложений: широта против глубины рассматриваемых условий.
- AI-технологии и методология: основные AI-движки и требования к данным.
- Интеграция с существующими PACS/RIS: простота внедрения в текущие рабочие процессы.
- Регуляторные одобрения и сертификаты: соблюдение норм и доступ на рынок.
- Бизнес-модель и ценообразование: как они взимают плату и общая стоимость.
- Клиническая валидация и доказательства: опубликованные исследования и реальная производительность.
- Конфиденциальность данных и безопасность: соблюдение HIPAA и других норм.
- Масштабируемость и варианты развертывания: облачные, локальные, гибридные варианты.
- Поддержка клиентов и обучение: доступность и качество поддержки.
- Будущая дорожная карта и инновации: запланированные разработки и видение на будущее.
Zebra Medical Vision против Quibim – Подробное сравнение
1. Область клинических приложений
Zebra Medical Vision предлагает широкий портфель, охватывающий более 50 алгоритмов, включая остеопороз, вертебральные переломы, оценку кальция в коронарных артериях и анализ легочных узлов. Их цель — выявить «тихие» состояния, которые часто пропускаются на рутинных сканах, добавляя слой автоматизированного скрининга к существующим рабочим процессам.
С другой стороны, Quibim сосредотачивается на конкретных органах (легкие, печень, простата, мозг) и использует радиомику — извлечение количественных данных из изображений — для предоставления детальных сведений о диагнозе, прогнозе и мониторинге ответа на лечение. Они меньше ориентированы на широкий скрининг и больше на глубокий анализ в конкретных областях.
Вердикт: Zebra выигрывает за широту применения, что привлекает больницы, нуждающиеся в широком подходе.
2. AI-технологии и методология
Zebra использует модели глубокого обучения, обученные на огромных наборах медицинских изображений. Они подчеркивают подход к «популяционному здоровью», стремясь анализировать большие объемы сканов для выявления пациентов с высоким риском. Их алгоритмы предназначены для относительно быстрой обработки и требуют минимальной специализированной экспертизы для интерпретации результатов.
Quibim, в свою очередь, сосредоточен на радиомике. Они используют продвинутые методы машинного обучения для извлечения сотен количественных признаков из медицинских изображений — вещей, которые человеческий глаз просто не может увидеть. Эти данные затем используются для построения предсказательных моделей, часто в сотрудничестве с фармацевтическими компаниями для открытия биомаркеров и оптимизации клинических испытаний.
Вердикт: Quibim выигрывает за сложность AI, особенно в радиомике и идентификации биомаркеров.
3. Интеграция с существующими PACS/RIS
Zebra предлагает относительно простую интеграцию с существующими системами архивирования и передачи изображений (PACS) и информационными системами радиологии (RIS). Они предлагают как облачные, так и локальные варианты развертывания, упрощая интеграцию. Их акцент на рутинных сканах означает, что интеграция должна быть бесшовной, чтобы избежать сбоев в рабочем процессе.
Интеграция Quibim может быть более сложной. Поскольку они сосредоточены на извлечении детализированных радиомических данных, это может потребовать корректировок в существующих рабочих процессах и, возможно, большего уровня технической экспертизы для настройки. Это не просто отметка находок; это создание совершенно нового набора данных.
Вердикт: Zebra выигрывает за простоту интеграции, что важно для широкого применения.
4. Регуляторные одобрения и сертификаты
Zebra получила несколько регуляторных одобрений, включая одобрение FDA для нескольких алгоритмов и маркировку CE для своего более широкого набора. Это широкое одобрение демонстрирует приверженность качеству и позволяет более широкий доступ к рынку, особенно в США и Европе.
Quibim также имеет маркировку CE для своих продуктов, но их портфель одобрений FDA кажется более ограниченным, сосредоточенным на конкретных приложениях. Они активно стремятся получить дополнительные регуляторные одобрения, но в настоящее время отстают от Zebra по широте одобрений.
Вердикт: Zebra выигрывает за более широкие регуляторные одобрения, упрощая развертывание на регулируемых рынках.
5. Бизнес-модель и ценообразование
Zebra обычно использует модель ценообразования за скан, что делает ее предсказуемой и масштабируемой для учреждений с высоким объемом. Они часто предлагают подписку на доступ к своей библиотеке алгоритмов, позволяя больницам выбирать конкретные анализы, которые им нужны.
Ценообразование Quibim более индивидуализировано и часто основано на проектах, отражая сложность радиомического анализа и потенциальные сотрудничества с фармацевтическими компаниями. Это меньше касается платы за скан и больше — о ценности, получаемой от их глубокого анализа данных, что может включать разработку индивидуальных моделей.
Вердикт: Zebra выигрывает за предсказуемость цен и масштабируемость, что идеально подходит для широкого применения.
6. Клиническая валидация и доказательства
Zebra опубликовала множество исследований, демонстрирующих точность и клиническую полезность своих алгоритмов, особенно в таких областях, как обнаружение остеопороза и оценка кальция в коронарных артериях. Их крупномасштабные развертывания предоставляют множество данных из реального мира для поддержки их утверждений.
Клиническая валидация Quibim часто сосредоточена на конкретных приложениях и сотрудничествах. Они опубликовали исследования, подчеркивающие предсказательную силу радиомики в таких областях, как прогнозирование рака легких и оценка заболеваний печени. Их сила заключается в демонстрации того, как радиомические данные улучшают результаты в целевых областях.
Вердикт: Ничья. Обе компании демонстрируют сильную клиническую валидацию, но в разных областях — широта для Zebra, глубина для Quibim.
7. Конфиденциальность данных и безопасность
Обе компании придают большое значение конфиденциальности и безопасности данных, соблюдая нормы HIPAA и GDPR. Обе компании используют надежное шифрование данных и меры контроля доступа. Однако, учитывая потенциально чувствительный характер радиомических данных, Quibim, вероятно, имеет еще более строгие протоколы безопасности.
Вердикт: Ничья. Обе демонстрируют приверженность конфиденциальности и безопасности данных, что критично для медицинских приложений.
8. Масштабируемость и варианты развертывания
Zebra предлагает как облачные, так и локальные варианты развертывания, предоставляя гибкость для больниц с различной IT-инфраструктурой. Их облачное решение особенно привлекательно для небольших учреждений с ограниченными ресурсами.
Quibim в основном сосредоточен на облачном развертывании, используя вычислительную мощность, необходимую для радиомического анализа. Хотя локальные варианты могут быть доступны, их основная инфраструктура разработана для облачной масштабируемости.
Вердикт: Zebra выигрывает за гибкость развертывания, обслуживая более широкий спектр IT-сред.
9. Поддержка клиентов и обучение
Zebra предоставляет комплексную поддержку клиентов, включая онлайн-документацию, обучающие ресурсы и выделенных менеджеров по аккаунтам. Их акцент на простоте использования приводит к относительно простому опыту поддержки.
Поддержка Quibim более специализирована, отражая сложность радиомического анализа. Им, вероятно, требуется более высокий уровень технической экспертизы от своей команды поддержки для решения запросов клиентов и предоставления обучения.
Вердикт: Zebra выигрывает за доступность поддержки клиентов, особенно для пользователей с меньшим уровнем специализированной экспертизы.
10. Будущая дорожная карта и инновации
Zebra постоянно расширяет свою библиотеку алгоритмов и исследует новые приложения AI в медицинской визуализации. Они также инвестируют в объяснимый AI (XAI), чтобы улучшить прозрачность и надежность своих алгоритмов.
Quibim активно сосредоточен на развитии радиомики и интеграции ее в клинические испытания. Они активно сотрудничают с фармацевтическими компаниями для разработки новых биомаркеров и подходов к персонализированной медицине.
Вердикт: Quibim выигрывает за инновационный фокус на радиомике и ее потенциал в разработке лекарств.
Ключевые выводы
В целом, Zebra Medical Vision превосходит в широкой применимости, простоте интеграции и доступности. Это идеальный выбор для больниц, стремящихся добавить комплексный AI-скрининг к своим существующим рабочим процессам.
Quibim, однако, выделяется глубиной анализа, экспертизой в радиомике и потенциалом для сотрудничества с фармацевтическими компаниями. Это предпочтительное решение для исследовательских учреждений, специализированных онкологических центров или организаций, сосредоточенных на открытии биомаркеров и персонализированной медицине.
По сути, Zebra — это «миля в ширину, дюйм в глубину», в то время как Quibim — это «дюйм в ширину, миля в глубину».
Заключение
Информация, представленная здесь, основана на общедоступных данных на конец 2023 года. Ландшафт AI быстро развивается. Потенциальные покупатели должны проводить тщательные испытания концепции, запрашивать подробные ссылки от существующих клиентов и проверять все утверждения с поставщиками непосредственно перед принятием решения. Регуляторные одобрения и модели ценообразования подвержены изменениям.
