舊金山放射學創業公司Epsilon Health完成由AlleyCorp領投的2000萬美元A輪

舊金山放射學創業公司Epsilon Health走出隱身。首席執行官Rustin Rassoli向Axios獨家披露，公司完成由AlleyCorp領投的2000萬美元A輪；公司新聞稿與PitchBook則將本輪及累計融資記爲2760萬美元，跟投包括Uncork Capital、Renegade Partners、SemperVirens，以及當時任Alt Capital管理合夥人的Jack Altman。

Epsilon不做單病種或單模態插件，而是直接成爲放射實踐本身。公司簽約持牌放射科醫生，用自研模型嵌入閱片與出報告流程，報告經醫生簽署後回傳轉診方和患者。Rassoli在得克薩斯大學奧斯汀分校修讀數學與計算機科學，稱自己在父親的影像診所裏見過漏診和延誤如何改寫病程，因此選擇同時經營軟件公司、模型組和遠程醫師協會，而不是隻賣工具給現有集團。

運營數字被用來證明缺口可被吞吐填上。公司稱已服務超過25萬名患者，日處理影像超過2500例，並稱2026年有望審閱全美每日X光量的約1%；已承接美國某大型門診影像提供商一半以上掃描量。機器學習負責人Arjun Karpur此前在Google DeepMind做研究；首席醫學官Roi Bittane曾任Envision Radiology首席醫學官兼戰略負責人，該集團被描述爲全美第二大放射集團、醫生規模超過500人。

資金用途被寫進擴張而非單點模型競賽。Fierce Healthcare引述稱，本輪將用於市場擴張、招人、擴大臨牀合作和基礎設施。Jack Altman評價其在不到10個月內從零做到每天處理數千例檢查，並稱這套“成爲實踐本身”的結構會成爲未來醫療交付藍圖。行業背景是美國放射科人力缺口：公開討論中常引用約1.9萬名在職放射科醫生、其中一半接近退休，以及2030年前或需約3萬名醫生的供需差；全美年掃描量被放到約7億量級。

與Aidoc等按病竈報警的產品不同，Epsilon把醫療事故責任、遠程簽署和專有真實病例閉環留在同一主體內。醫生在家出報告，模型用醫生反饋迭代，數據不出實踐。PitchBook將其標爲2024年成立、員工數仍個位數量級的早期公司，2026年3月有過種子輪，9月10日完成A輪。Axios將這筆交易放進“放射學仍是醫療人工智能最成熟買單場景”的投資線索裏。

市場機制是產能買賣，不是純軟件授權。買盤是門診影像連鎖和轉診網絡，它們缺的是隔夜出片速度和可擴展醫生工時；賣盤是傳統放射集團的人力時薪與積壓隊列。資金從紐約早期基金和跨界科技出資人進入一家把閱片勞務、模型權重和案件數據捆在一起的主體。受益方是能把一半掃描量交出、換更快報告的大型門診提供商，以及按例收費、產能被模型放大的簽約醫生；承壓方是隻賣單病竈軟件、拿不到全量真實報告閉環的人工智能廠商，以及無法按同樣速度擴招的傳統集團。事件驅動來自隱身期放量後的首輪定價，而不是新藥或新報銷代碼。

美國放射勞動力老化與掃描量持續上升，使“誰擁有簽字權加數據閉環”成爲比“誰分數更高”更早變現的變量。Epsilon把這一變量做成可被AlleyCorp定價的A輪資產。

來源：公開信息