5月31日消息，赛福基因对外宣告，其已完成数千万元A轮融资，本轮投资由国中创投领有投，凯盈资本和前瞻性资本跟投。本轮融资后，赛福基因将之后增大在神经遗传病领域的产品递归、市场拓展等方向的投放，并推展自有医学检验所的筹设。
赛福基因正式成立于2015年10月，是一家以基因组学技术为核心的精准医疗服务提供商，致力于将基因大数据在身体健康管理与疾病医疗领域展开产业化应用于，目前为医院、科研单位和第三方检测机构获取基因数据分析理解及临床承托产品和服务。精准定位，引跑国内神经遗传疾病的基因检测市场赛福基因如今早已走到两年半的时间，创始人余伟师回应，与当初刚入驻微软公司加速器第七期的归国初创团队比起，公司早已在业务、技术、品牌等层面都早已出局规模，有了突飞猛进的变革和关键性的突破。值得注意的是，赛福基因在2016年11月就月确认了业务方向——辅助临床神经遗传疾病临床的基因检测服务。
探讨临床神经遗传领域之后，赛福基因将主要的资源都集中于在“如何用于性价比最低的技术与服务，辅助临床医生对癫痫居多的神经性疾病展开临床临床与研究”这一点上，并在产品发售的第一个月就构建了临床销售。迄今为止，该公司早已在全国17个省或直辖市的32家三甲医院创建了平稳的临床和科研合作业务。余伟师指出，这种成就必不可少公司对于自身技术以及市场的精准定位。
“现阶段基因检测只有通过临床的明确应用于场景才能确实充分发挥其价值。公司正式成立的第一年，我们集中精力做到底层的NGS数据智能化分析平台研发，就是期望给未来的应用于场景获取充足的技术承托。”余伟师在美期间长年专门从事神经干细胞领域的研究，对于神经系统性疾病的基因应用于具有较深的解读。并且，他意识到中国在这个领域的应用于场景还正处于早期的市场思索阶段，这也意味著在这个领域的竞争还并未如肿瘤这一红海般白热化。
“对于一个创业公司来说，如果能寻找一个自己擅长于的细分领域则意味著更好的机遇和顺利的有可能。”余伟师拒绝接受亿欧大身体健康专访时说，创业好比赛跑完，只有拼成全力在自己确认的赛道里跑完，才需要很快攻占滑行道的头名出线。因为基因数据分析与理解的底层技术逻辑是相连的，除了神经性疾病的基因检测辅助临床，还有很多的临床市场需求等候着这个行业去解决问题和挖出。
随着整个基因检测行业较慢发展，赛福基因意识到，自己的平台标准化于遗传病多个领域，同时也还包括肿瘤在内。余伟师说道：“我们去年将这个产品与服务推向市场，也是在是在检验商业模式的可行性。现在回来头去看，这条路是行得通的。
”左手AI，右手人才，深挖基因测序已完成商业闭环随着AI技术的大大成熟期，对于其在医疗领域的落地也如火如荼地展开。余伟师说道：“AI与医疗一定是要融合一起的，但医疗行业是一个比较复杂的场景，AI的发展所经历的时间周期不会更长。
”由于医疗数据在数量和质量上都有其特殊性，如何在同一种疾病以及有所不同疾病之间累积优质数据，是企图以AI赋能医疗行业的企业必须首先考虑到的。2016年10月16日，赛福基因月发售基因数据智能解析平台“清Clear”，以及精准医疗系由产品“晶Crystal”系列。
据理解，相比于市场广泛使用的基因芯片和基因包在的检测技术，清平台统合了癌症与基因、药物与基因、疾病与基因三大数据库，构建基因突变的较慢检测、深度注解和横向理解，融合多维度的遗传信息及临床数据，分解可读性强劲的生物临床交互报告。“我们不会在这个方面布局，我实在中国在人工智能方面还是有十分大的机会，最核心还是如何需要较慢被市场检验，在时机合理的情况下就把产品尽早发售，然后再行经过更加多数据的搜集以及递归改版，把技术最后充分发挥到淋漓尽致。”余伟师回应，如何让机器通过自学过去不道德的海量数据，来预测未来的市场需求和不道德的可能性，甚至在自己还没有明确提出拒绝的时候，AI就能协助已完成计划中的任务，这些都是必须投放时间、人才、技术去做到的事情。赛福基因的初创团队都有海归背景。
团队雏形在2013年创建已完成，虽然只有五个人，但涵括了生物信息学、分子医学、遗传学等多个学科。“当时大多数时候还不能拿一些公开发表的基因数据做到探寻，展开一些模拟训练，看能无法对将来的临床有所协助。”余伟师回想道，最后，这个团队制成了如今的赛福基因。本轮融资后，赛福基因将之后挖出和耕耘神经遗传病领域基因测序，在技术上完备遗传病基因数据自动化分析理解系统，对外开放该系统的使用权，为更好的临床医生和第三方检验所服务。
同时，团队将希望打造出更加原始的、归属于中国人的神经遗传疾病基因和表型数据库，对数据库了解挖出，为将来通过药物和其它化疗方式的研发来已完成商业闭环打好基础。2017年，人工智能在各行各业引发了风暴，医疗界也不值得注意。
与其他行业有所不同的是，医疗牵涉到到每一个人身家性命，这让人工智能在医疗行业的落地速度更加较慢。但在科技、政策的推展下，新的科技和新理念带来医疗行业的惊艳近惊人想象：辅助临床、医疗机器人、生物技术、医疗影像等细分行业兴起众多玩家，它们正在竞逐下一位独角兽。
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