Medical Network 7 mars: Un médecin qui a travaillé dans le département d'imagerie d'un des trois premiers hôpitaux de Guangzhou pendant 8 ans a décrit son travail avec un «seuil avancé» .Nous devons passer par la comparaison d'images historiques, l'analyse quantitative et d'autres étapes avant de pouvoir Le film du patient sert de base au diagnostic et au traitement, puis décide du type de traitement dont le patient a besoin.
Dans le diagnostic médical, la valeur de l'image ne peut pas être remplacée 90% des données médicales sont des images, qu'elles proviennent du scanner, de la radiographie, de la résonance magnétique, de l'échographie, de la TEP ... Si vous souhaitez prendre un film L'état de la tumeur, le degré de sténose vasculaire et d'autres informations basées sur le jugement du plan chirurgical, le plan de médication et le risque de suivi.
Les progrès de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) et de la technologie de reconnaissance d'images ont donné à ce travail un assistant, le système d'analyse d'images médicales à intelligence artificielle.
Les mêmes images médicales en deux dimensions, le médecin prend dix minutes pour observer et le raisonnement et l'intelligence artificielle grâce à une formation d'apprentissage en profondeur peuvent peut « lire » dans des dizaines de secondes. Dans le cas de données suffisantes pour soutenir un grand, l'intelligence artificielle, devrait améliorer la vitesse du diagnostic 10 fois, et ainsi réduire considérablement le coût du diagnostic et du traitement.
Pour les médecins, une analyse efficace peut leur permettre de gagner du temps en lecture, de réduire les erreurs de diagnostic et de fournir des comparaisons d'images historiques plus riches.Les hôpitaux sont également heureux de voir les résultats numériques de l'intelligence artificielle sur le traitement des images médicales. , Pour réduire le coût des programmes de diagnostic et de traitement.
La collecte de capital, de technologie et de données médicales est à la manière des trois actionnaires lorsque l'imagerie médicale à intelligence artificielle décolle: cette assistante «vidéo de lecture» qui est encore en stage se retrouve-t-elle seule?
Prenez un cheval rapide et gagnez les données
Par rapport à 2016, l'industrie médicale de l'intelligence artificielle en 2017 est encore plus chaud, et en même temps, il est désireux d'atteindre des résultats qui peuvent être atteints.
« Nous sommes fatigués de parler. Après tout, personne ne peut compter sur le » poulet « en direct. » Martingale milliards d'euros pensent encore réservoir, l'analyste de l'industrie médicale a dit au journaliste « financier », « il n'y a pas au niveau de l'application peut être appelé un » spectacle pour la Je pense que c'est une analyse d'imagerie médicale par intelligence artificielle.
L'avantage de l'imagerie médicale à intelligence artificielle réside dans les données comparées à d'autres domaines de l'imagerie médicale à intelligence artificielle, qui ne sont pas aussi fragmentaires que les antécédents médicaux, notamment les antécédents médicaux, les informations sur les patients, les symptômes, le traitement, la récupération, etc. L'information, et son propre haut degré d'intégration de l'information - un morceau de pathologie médicale contient beaucoup d'informations de grande valeur.Par conséquent, par rapport à d'autres données médicales, le traitement des données d'image plus difficile, la valeur est plus élevée.
«L'image originale des images médicales est de très grande dimension et très complexe, et l'intelligence artificielle transforme les données de haute dimension en un problème de plus petite dimension, plus facilement résolu.» Wang Xiaozhe, architecte en chef de Zero-King Technology Co., Ltd Le journaliste a déclaré que les données d'image médicale correspond bien à l'algorithme du modèle de caractérisation de l'intelligence artificielle.
La norme de données d'image unifiée facilite l'entrée de l'algorithme, ce qui facilite la création d'un modèle de diagnostic auxiliaire.
Les données d'image de chaque hôpital, non seulement dans un service de radiologie, impliquant presque tous les départements cliniques, ce qui signifie également que les données d'image n'existent pas dans une seule zone d'information. Reporter, les données d'imagerie médicale à l'hôpital est la plus grande quantité de données, et est standardisée, plus pratique pour la lecture de la machine, il est très important.
Beaucoup de gens dans le domaine du cerveau de l'imagerie médicale. Sain Zhou Zhenyu, directeur du département des sciences cliniques et cliniques, et son mentor ont l'idée de créer une plate-forme pour l'imagerie des données volumineuses, mais à l'époque, de nombreux défis ne pouvaient être surmontés. La pensée n'est pas non plus standardisée, ce qui a conduit au fait que nous ne pouvions pas être vraiment intelligents en médecine il y a 15 ans. "Zhou Zhenyu a déclaré au journaliste" financier ".
Tout comme les médecins en imagerie ont besoin de lire un grand nombre d'images médicales cliniques, l'alimentation des données d'images pathologiques est la méthode d'apprentissage la plus importante pour les systèmes d'intelligence artificielle. Avec de plus en plus d'adéquation, les capacités d'analyse d'intelligence artificielle peuvent croître.
En 2016, le Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) et la Harvard Medical School ont annoncé qu'ils ont collaboré au développement d'une plateforme d'imagerie artificielle du sein, le personnel de R & D continuant à fournir de grandes quantités de données. L'image pathologique permet au système de compléter l'identification des cellules cancéreuses et la division du champ de santé du film et de compléter l'auto-amélioration dans le cadre de la technologie d'apprentissage profond pour améliorer la précision et l'efficacité de la reconnaissance. La précision de l'analyse peut atteindre 92%, et la précision du diagnostic peut atteindre 99,5% en combinaison avec l'analyse des pathologistes.
Accélération de l'hôpital d'atterrissage, départ géant
Le caractère unique de l'industrie médicale oblige les sociétés d'IA à travailler avec les hôpitaux dès le début, et comme l'hôpital est relativement indépendant et indépendant des données du système de santé, toutes les entreprises d'IA ont la possibilité d'entrer davantage. Les sociétés d'intelligence artificielle sur le terrain publient fréquemment des projets de coopération avec l'hôpital Selon les données rendues publiques, non seulement les capacités de traitement et d'analyse des images médicales sont améliorées, mais il existe également plus de cas d'applications cliniques.
Un exemple de suivi des nodules pulmonaires est un système d'intelligence artificielle qui non seulement indique au patient où se trouvent des nodules pulmonaires, mais qui prédit également la probabilité de malignité en utilisant l'analyse des données originales et suggère des probabilités probables ou probabilistes. Pas besoin de faire une biopsie, ou le génotype correspondant de l'examen de ces informations claires non seulement permet aux patients de devenir plus conscients de la maladie, les médecins et les patients faciles à communiquer, mais aussi de payer pour la perte de poids.
Plate-forme d'imagerie médicale indépendante tierce Huiying Hui Ying PDG Chai Xiang Fei fourni aux données du journaliste "Caijing" montrent que le volume de lecture de Hui Yi Hui Ying a plus d'un million.Ceci accélère sa coupe dans les scénarios d'application réels sont inséparables du courant Huiyi Huiying a accès à plus de 500 hôpitaux primaires et à plus de 200 hôpitaux.
Airdoc, une autre importante société médicale d'intelligence artificielle spécialisée dans l'imagerie ophtalmologique, a collecté des centaines de milliers de photographies du fond d'œil d'hôpitaux nationaux et étrangers.Au second semestre, Airdoc, en collaboration avec le Zhejiang Eye Hospital, l'hôpital de Shanghai Nord Avoir conclu un accord de coopération, l'établissement d'une base de technologie d'analyse d'image ophtalmique d'intelligence artificielle.
Selon des statistiques incomplètes, entrant actuellement dans le domaine de l'imagerie médicale de l'intelligence artificielle Entrepreneuriat Société, a atteint plus de 40. En plus de la société médicale verticale intelligence artificielle, l'action du géant de l'Internet devient de plus en plus évidente.
Compte tenu des avantages de longue date des géants de l'Internet en matière de données, leur participation peut influer directement sur les futurs changements dans ce domaine, et la bénédiction de la politique a amplifié l'influence.
15 novembre, le ministère dans une nouvelle génération de plans d'intelligence-cum-développement artificiel grands projets scientifiques et technologiques départ a été annoncé qu'une nouvelle génération de l'intelligence artificielle, la première liste nationale de plate-forme d'innovation ouverte: Baidu compter sur la compagnie de construction pilote automatique, Ali entreprises de cloud computing reposant sur la construction du cerveau urbain, Tencent compter sur la construction de l'imagerie médicale, selon la société Tocco iFLYTEK construction vocale intelligente. c'est l'intelligence artificielle imagerie médicale, pour la première fois le niveau du gouvernement est répertorié comme une sorte d'intelligence artificielle classés séparément.
Tencent 'aéroporté' marché de l'imagerie médicale d'intelligence artificielle, mais dans cette liste publiée il y a 3 mois en août, Tencent a lancé les premiers produits médicaux IA 'Looking for Shadow', principalement utilisés dans le dépistage précoce du cancer de l'œsophage.Actuellement, L'hôpital des tumeurs affiliées à Sun Yat-sen, l'hôpital du deuxième peuple du Guangdong, l'hôpital populaire du district de Shenzhen Nanshan ont rejoint ce projet de coopération.
Qu'il s'agisse du géant de l'Internet ou d'une société médicale d'AI plus verticale, les résultats du naufrage à l'hôpital en 2017 sont tous significatifs - assurer un accès adéquat à la nourriture pour l'intelligence artificielle, découvrir les problèmes rencontrés dans les applications, Des perspectives plus proches et plus commerciales, voilà ce que la capitale est prête à voir.
Capital en hausse, mais gagner trop tôt
En excluant la technologie de l'intelligence artificielle elle-même, le marché de l'imagerie médicale a également atteint un nouveau point critique en 2017.
L'élargissement entre la demande croissante du marché et les ressources d'imagerie médicale est devenu important, et le marché en plein essor de l'imagerie médicale a attiré l'attention des sociétés d'intelligence artificielle, espérant devenir la première «suture» dans cette fissure En même temps, devenant les premiers «mineurs» à arriver.
Création de silex PDG Yang Hongfei introduction, de la taille actuelle du marché du point de vue de l'imagerie médicale, la croissance rapide du côté patient, les recettes d'inspection d'imagerie ont représenté plus de 10% des recettes totales des hôpitaux, suivis par Drogues part du revenu. Flint pour créer une « carte de l'évolution du marché et de l'industrie de l'analyse d'images médicales », sorti en Juin a souligné que, dans les cinq dernières années, les dépenses médicales d'ensemble de la Chine en 2020, la Chine imagerie médicale taille du marché atteindra environ 600 milliards à 800 milliards de yuans.
Il a également soulevé «l'appétit» de la capitale. Selon des statistiques incomplètes, comme de temps de presse, le marché de l'imagerie médicale d'intelligence artificielle domestique pour compléter le financement Angel Wheel Affaires Il y en a trois, Pré-Un tour de financement 2, Un tour de 7, B tour de 3, C + rond de a.
Parmi eux, trois fois le montant maximum de financement concentré en mai et la deuxième quinzaine de mai, 380 millions de yuans pour compléter le cycle C de financement de la science et de la technologie conformément aux plans annoncés par Hillhouse Capital Group investisseur principal, Fonds Yunfeng, Sequoia Capital, Yung capital élevé , réel avec le fonds d'investissement, Septembre, vraisemblablement la technologie a annoncé l'achèvement de 120 millions de yuans B tour de financement de Qiming venture Partners lead investisseur, le capital Yuansheng, Sequoia Chine investissement conjoint, en Octobre, le ministère de l'ombre médicale Hui a annoncé l'achèvement de « centaines de millions yuans tour « B de financement, l'investisseur est le capital Datai et deux autres investisseurs institutionnels.
Frost & Sullivan, président de la firme d'experts-conseils de la Chine Wang Yuquan vue, la capitale nationale se réunissent et l'intelligence artificielle L'imagerie médicale est un résultat très raisonnable. « L'intelligence artificielle pour améliorer l'image des soins médicaux est ce qui est lié à se produire, et cette amélioration est visible, et il est le moment le plus populaire de l'enthousiasme du capital 2018 attendu ne sera pas froid. Wang Yuquan dit au « financier ».
Cependant, il semble un énorme gâteau pour couper un morceau est pas facile. Même leader IBM Watson, que Watson Oncology n'a pas encore la rentabilité déclarée.
Solutions d'aide en oncologie Watson for Oncology travaille avec l'analyse d'images médicales pour fournir aux médecins des recommandations de traitement et générer des plans de traitement pour améliorer la précision des soins médicaux, en s'appuyant sur l'expertise analytique d'IBM et l'acceptation du marché. Watson for Oncology est entré en Chine, aux États-Unis, aux Pays-Bas, en Corée du Sud, en Thaïlande et en Inde, etc. Cependant, la rentabilité actuelle d'IBM Watson ne figure pas pour le moment dans le rapport public.
Par rapport à Watson, une société nationale d'imagerie médicale à intelligence artificielle est encore au stade de l'application du dépistage des maladies, c'est-à-dire, de déterminer s'il existe un certain type de maladie dans l'image. Pas de trois étapes, la plupart de la société d'imagerie médicale d'intelligence artificielle est toujours coincé dans la première exploration.
«Pour l'instant, les résultats obtenus sont loin d'être AI n'a pas atteint prévu. Shanghai Changzheng Hôpital Ophtalmologie Wei Ruili sur les journalistes « financiers »: « AI est principalement utilisé pour le dépistage, l'utilisation réelle, le médecin re-revoir à nouveau, comme rapport de diagnostic des patients a eu lieu à l'hôpital, nous voyons encore avoir à reconsidérer ».
En outre, les entreprises nationales sont toujours axées sur l'analyse d'images médicales nécessite des zones de maladies relativement simples, la valeur relativement faible. Pour les poumons, par exemple, la reconnaissance de l'image médicale du cancer du poumon est un champ chaud de l'intelligence artificielle, c'est parce que les poumons ont une reconnaissance d'image de contraste naturel , appartenant à surmonter plus facilement la direction, mais pas les symptômes spécifiques du cancer du poumon ont une analyse en profondeur.
Hôpital du Guangdong populaire de la province, Professeur de radiologie, Liu Yi, alors c'est ressenti profond, « La plupart de notre hôpital des cas de cancer du poumon sont passées en revue, trois, quatre patients présentant des métastases pulmonaires ont beaucoup de exsudation de fusion, atélectasie et d'autres conditions, ordinateur difficile à mettre en œuvre ces fonctionnalités se comparent automatiquement ces produits pour aider les médecins dans la pratique clinique peut en effet réduire une partie de la charge de travail, mais aussi pour l'aide médicale et les scénarios sont petites.
Réunissez plus facilement percée dans le domaine, ce qui signifie une plus grande concurrence intense, le risque d'être exclu géant annexé également plus élevé, alors que dans les journalistes « financiers » interrogé les gens dans l'industrie, les questions de modèle de profit et de rentabilité sont choisissent toujours leur cerveau sur Après le problème.
En novembre, Everbright Securities a estimé que les industries en aval de l'imagerie médicale orientée services avaient un besoin urgent d'innovation de modèle de service: les entreprises qui ont rapidement acquis des ressources suffisantes dans les diagnostics d'imagerie médicale et les centres d'imagerie indépendants.
A en juger par la réaction du marché des géants, il a tenté à plusieurs reprises d'ouvrir IBM sur le marché chinois, couplé avec Ali, Tencent, qui a déjà été actif, une fois que l'impact de la frappe sur le marché est très forte. "Reporter," Selon mes contacts dans la capitale, il est prévu que les géants intensifieront leurs actions en 2018. Une ronde de «gros poissons mange de petits poissons» va commencer immédiatement.
Frost & Sullivan, président du cabinet de conseil en Chine Wang Yuquan estime que même si les géants ne seront pas aussi intégrer rapidement le marché de l'imagerie médicale massive intelligence artificielle, tuant entre les petites entreprises sera très tragique, difficile de prédire qui peut gagner, il peut même vous faire part de l'industrie cycliste De même, devenez le représentant du jeu de capitale.
En tant que champ de bataille le plus ancien et le plus compétitif en 2017, l'industrie de l'intelligence artificielle et de l'imagerie médicale a rencontré de nombreux problèmes difficiles à trouver une référence empirique, ce qui reflète aussi sa distance par rapport à la dégustation Intelligence artificielle médicale C'est la première soupe à la bouche la plus proche.
