旧金山放射学创业公司Epsilon Health完成由AlleyCorp领投的2000万美元A轮

旧金山放射学创业公司Epsilon Health走出隐身。首席执行官Rustin Rassoli向Axios独家披露，公司完成由AlleyCorp领投的2000万美元A轮；公司新闻稿与PitchBook则将本轮及累计融资记为2760万美元，跟投包括Uncork Capital、Renegade Partners、SemperVirens，以及当时任Alt Capital管理合伙人的Jack Altman。

Epsilon不做单病种或单模态插件，而是直接成为放射实践本身。公司签约持牌放射科医生，用自研模型嵌入阅片与出报告流程，报告经医生签署后回传转诊方和患者。Rassoli在得克萨斯大学奥斯汀分校修读数学与计算机科学，称自己在父亲的影像诊所里见过漏诊和延误如何改写病程，因此选择同时经营软件公司、模型组和远程医师协会，而不是只卖工具给现有集团。

运营数字被用来证明缺口可被吞吐填上。公司称已服务超过25万名患者，日处理影像超过2500例，并称2026年有望审阅全美每日X光量的约1%；已承接美国某大型门诊影像提供商一半以上扫描量。机器学习负责人Arjun Karpur此前在Google DeepMind做研究；首席医学官Roi Bittane曾任Envision Radiology首席医学官兼战略负责人，该集团被描述为全美第二大放射集团、医生规模超过500人。

资金用途被写进扩张而非单点模型竞赛。Fierce Healthcare引述称，本轮将用于市场扩张、招人、扩大临床合作和基础设施。Jack Altman评价其在不到10个月内从零做到每天处理数千例检查，并称这套“成为实践本身”的结构会成为未来医疗交付蓝图。行业背景是美国放射科人力缺口：公开讨论中常引用约1.9万名在职放射科医生、其中一半接近退休，以及2030年前或需约3万名医生的供需差；全美年扫描量被放到约7亿量级。

与Aidoc等按病灶报警的产品不同，Epsilon把医疗事故责任、远程签署和专有真实病例闭环留在同一主体内。医生在家出报告，模型用医生反馈迭代，数据不出实践。PitchBook将其标为2024年成立、员工数仍个位数量级的早期公司，2026年3月有过种子轮，9月10日完成A轮。Axios将这笔交易放进“放射学仍是医疗人工智能最成熟买单场景”的投资线索里。

市场机制是产能买卖，不是纯软件授权。买盘是门诊影像连锁和转诊网络，它们缺的是隔夜出片速度和可扩展医生工时；卖盘是传统放射集团的人力时薪与积压队列。资金从纽约早期基金和跨界科技出资人进入一家把阅片劳务、模型权重和案件数据捆在一起的主体。受益方是能把一半扫描量交出、换更快报告的大型门诊提供商，以及按例收费、产能被模型放大的签约医生；承压方是只卖单病灶软件、拿不到全量真实报告闭环的人工智能厂商，以及无法按同样速度扩招的传统集团。事件驱动来自隐身期放量后的首轮定价，而不是新药或新报销代码。

美国放射劳动力老化与扫描量持续上升，使“谁拥有签字权加数据闭环”成为比“谁分数更高”更早变现的变量。Epsilon把这一变量做成可被AlleyCorp定价的A轮资产。

来源：公开信息