AI Medical Hospital Landung Geschwindigkeit | Bilddaten einfacher | 'Eingang'

Medical Network 7. März Anhörung ein in Guangzhou, ein Top drei Krankenhaus-Bildgebung Abteilung Praktiker 8 Jahre mit der Standard Tür Look ‚Ärzte seine Arbeit zu beschreiben,‘ wir durch die einzelnen Schritte der Geschichte der Bildkontrast, quantitative Analyse, um zu gehen, müssen Der Patient fertigt den Film an, um eine Basisdiagnose und -behandlung zu machen "und dann zu entscheiden, welche Art von Patienten behandelt werden muss.

In der medizinischen Diagnostik auf dem Wert des Bildes basiert, kann nicht ersetzt werden. 90% der medizinischen Bilddaten ist, sie kommen von CT, X-line, Magnetresonanz, Ultraschall, PET etc. vor der Operation als ein Krebspatient, zu filmen, um Tumorstatus, der Grad der Gefäßstenose und andere Informationen als Grundlage für die Festlegung der Operationsmöglichkeiten, der Medikationsprogramme und des Folgerisikos.

Künstliche Intelligenz (KI) Technologie und Bilderkennungstechnologie Fortschritte machen diese Arbeit einen handlichen Assistenten - künstliche Intelligenz Bildanalysesystem.

Mit einem zweidimensionalen medizinischen Bild verbringen Ärzte Dutzende von Minuten damit, zu beobachten und zu argumentieren, und künstliche Intelligenz kann durch tiefes Lernen und Training in Dutzenden von Sekunden 'gelesen' werden, und es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz die Diagnosegeschwindigkeit mit ausreichend großen Daten erhöht 10-mal, und damit deutlich die Kosten für Diagnose und Behandlung.

Für Ärzte kann eine effiziente Analyse helfen, die Zeit des Lesens zu sparen, die Fehldiagnose zu reduzieren und einen umfassenderen historischen Bildvergleich zu ermöglichen.Das Krankenhaus ist auch bereit, digitale Bildgebung der medizinischen Bildgebung mit künstlicher Intelligenz zu sehen, um den Aufbau medizinischer Datenbanken zu erleichtern , Wodurch die Kosten von Behandlungsprogrammen reduziert werden.

Die Kombination aus Kapital, technischen und medizinischen Daten stellt die drei populärsten Starts der medizinischen Bildgebung in der Welt dar. Ist diese "Lese" -Assistenz noch im Praktikum einzigartig?

Im Vergleich zu 2016 ist die medizinische Industrie für künstliche Intelligenz im Jahr 2017 noch heißer, aber sie sehnt sich auch nach den Früchten der Landung.

‚Wir sind müde von zu sprechen. Schließlich kann niemand auf den verlassen‘ Huhn ‚lebt.‘ Martingale Milliarden Euro immer noch der Meinung Tank, die medizinischen Industrie Analyst der „Financial“ -Reporter sagte, ‚es nicht auf der Anwendungsebene ist, kann eine aufgerufen werden‘ Show für ‚die oder? ich denke, dass künstliche Intelligenz medizinische Bildanalyse. '

Künstliche Intelligenz und anderen Bereichen der Gesundheitsversorgung im Vergleich zu den Vorteilen der künstlichen Intelligenz, medizinische Bildgebung Teil der Daten. Die Daten sind keine medizinischen Bildgebung wie einschließlich Anamnese, Patienteninformationen, Symptome, Behandlung, Prognose und viele verstreut Erholung Informationen, die Informationen selbst sind hoch integriert - ein medizinische Pathologie Film enthält eine große Anzahl von Hochwert-Informationen und damit, wie bei anderen medizinischen Daten verglichen wird, Bilddatenverarbeitungsschwierigkeit kleiner, aber höheren Verarbeitungswertes.

‚Medical Imaging Originalbild ist sehr hochdimensionalen, sehr komplex, und die künstliche Intelligenz zu hochdimensionalen Daten in ein niedrig-dimensionales Problem leichter zu handhaben.‘ Null Krypton Technology Co., Ltd Chief Architect Wang Xiaozhe „finanzielles“ Reporter sagte, medizinische Bilddaten selbst auch das Modell passen Algorithmen der künstlichen Intelligenz zu charakterisieren.

Bilddatenstandardisierung, einfacher für den Algorithmus ‚Eingang‘ einfacher das Modell Diagnose zu bauen.

Die Bilddaten eines jeden Krankenhauses, nicht nur in einer Radiologieabteilung, involvieren fast jede klinische Abteilung, was auch bedeutet, dass die Bilddaten nicht in einem einzigen Informationsbereich existieren.Peking University Cancer Hospital Informationsabteilung von Heng counter-anti-repair "Finance" Reporter, medizinische Bildgebungsdaten im Krankenhaus ist die größte Menge an Daten, und ist standardisiert, bequemer für das Lesen von Maschinen, es ist sehr wichtig.

Viele Menschen auf dem Gebiet der medizinischen Bildgebung gehirn Bereits 2003, Philips Gesund Senior Director of Technology Department of Clinical Sciences Zhou Zhenyu und sein Mentor hatte die Idee, eine große Bilddatenplattform zu schaffen, aber ‚in jenen Tagen viele der Herausforderungen, können wir nicht, wie die Bildqualität überwinden die Daten nicht übereinstimmen und Computer-Diagnoselogik Ideen sind nicht standardisiert, die vor bis 15 Jahren geführt haben, können wir nicht wirklich medizinische Weisheit sein. ‚Zhou Zhenyu sagte der‚Financial‘Reporter.

Als die Abteilung für Radiologie Ärzte müssen eine große Anzahl von klinischem Bild lesen, ‚Fütterung‘ Pathologie Bilddaten, ist der wichtigste Weg System künstliche Intelligenz zu lernen. Wenn Zhou Zhenyu und sein Mentor von der Idee im Vergleich zu der aktuellen Energie ‚Fütterung‘ der Pathologie Bilddaten angemessenere, Auxin Wachstum künstliche Intelligenz Analysefähigkeiten zu.

Aufgrund der relativen Datenfülle konnten sich die Entwickler im vertikalen Bereich versammeln: Im Jahr 2016 gaben das Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) und die Harvard Medical School bekannt, dass sie gemeinsam an der Entwicklung einer künstlichen Bildgebungsplattform für die Brustrisikoforschung arbeiten Das pathologische Bild ermöglicht es dem System, die Krebszellidentifikation und die Gesundheitsfeldaufteilung des Films zu vervollständigen und die Selbstverbesserung in dem Deep-Learning-Technologie-Framework zu vervollständigen, um die Erkennungsgenauigkeit und -effizienz zu verbessern.Der Plattformleiter Andrew Beck sagte, dass die Plattformbildgebung der Brust des Patienten Die Genauigkeit der Analyse kann 92% erreichen und die diagnostische Genauigkeit kann 99,5% erreichen, wenn sie mit der Analyse von Pathologen kombiniert wird.

Die Einzigartigkeit der medizinischen Industrie zwingt KI-Unternehmen von Anfang an, mit Krankenhäusern zusammenzuarbeiten, und da das Krankenhaus im Gesundheitssystem relativ unabhängig und datenunabhängig ist, haben alle KI-Unternehmen die Möglichkeit, mehr zu betreten. Künstliche Intelligenz Unternehmen im Bereich veröffentlichen häufig Kooperationsprojekte mit dem Krankenhaus.Für die Öffentlichkeit freigegebene Daten, sind nicht nur die Fähigkeiten der medizinischen Bildverarbeitung und Analyse verbessert, sondern auch mehr klinische Anwendungsfälle zur Verfügung stehen.

Ein Beispiel für die Verfolgung von Lungenknötchen ist durch ein künstliches Intelligenzsystem, das dem Patienten nicht nur mitteilt, wo Lungenknötchen vorhanden sind, sondern auch die Wahrscheinlichkeit von Malignität unter Verwendung der ursprünglichen Datenanalyse vorhersagt und wahrscheinliche Patientenscreenings durch Wahrscheinlichkeiten oder Biopsie nicht erforderlich, oder der entsprechende Genotyp der Untersuchung dieser klaren Informationen nicht nur ermöglicht es den Patienten, die Krankheit, Ärzte und Patienten leichter zu kommunizieren, sondern auch für die Gewichtsabnahme zu bezahlen, die auch die Regierung freut sich zu sehen.

Data „finanzielle“ Reporter unabhängige Dritte medizinischen Imaging-Plattform für das Department of Medical CEO Chaixiang Fei Hui an die Anzeige geliefert Schatten, die Menge des Filmlese Schatten Hui Department of Medicine hat mehr als eine Million. Das Tempo ihrer praktischen Anwendungsszenarien beschleunigte nun untrennbar Schnitt Hui Hui Schatten Ärzte haben Zugang zu mehr als 500 Basis Krankenhäuser und mehr als 200 Top drei Krankenhäuser.

Ein weiterer prominenteren klinische Anwendung von künstlicher Intelligenz Medical AirDOC, konzentrierte sich auf die Bildanalyse der Ophthalmologie, sammelte Hunderttausende von Fundusfotografien im In- und Ausland durch das Krankenhaus. Später in diesem Jahr AirDOC und Augenklinik der Provinz Zhejiang, nördlich von Shanghai Krankenhaus wir haben eine Vereinbarung erreicht eine künstliche Intelligenz Augenbildanalyse bezogene technische Basis zu schaffen.

Nach unvollständigen Statistiken, hat es nun den Bereich der künstlichen Intelligenz eingegeben, medizinische Bildgebung Unternehmertum Das Unternehmen hat mehr als 40 erreicht. Zusätzlich zu den medizinischen Unternehmen mit hoher Vertikalität und künstlicher Intelligenz sind die Aktionen der Internet-Giganten immer offensichtlicher geworden.

Angesichts der Datenvorteile, die die Internetgiganten für lange Zeit angesammelt haben, kann ihre Beteiligung die zukünftigen Veränderungen in diesem Bereich direkt beeinflussen, und die Segnungen der Politik haben diesen Einfluss ebenfalls vergrößert.

15. November das Ministerium in einer neuen Generation von künstlicher Intelligenz-cum-Entwicklungsplan wichtigsten wissenschaftlichen und technologischen Projekten wurde angekündigt, Anfang an, dass eine neue Generation von künstlicher Intelligenz, die erste nationale Liste der Open-Innovation-Plattform: Baidu auf Autopilot Baukonzern verlassen, Unternehmen Ali Wolke auf den Bau von städtischen Gehirn verlassen, Tencent verlassen sich auf den Bau von medizinischen Bildgebung, nach Tocco iFLYTEK Unternehmen intelligente Stimme zu bauen. das ist künstliche Intelligenz der medizinischen Bildgebung, zum ersten Mal die Regierung Ebene als eine Art künstliche Intelligenz separat klassifiziert aufgeführt ist.

Tencent ‚Luft‘ künstliche Intelligenz, medizinische Bildgebung Markt, aber August startete Tencent in der Liste veröffentlichte drei Monate vor dem ersten AI Medical Products ‚sucht Schatten‘, vor allem in Screening zur Früherkennung Speiseröhrenkrebs eingesetzt. Derzeit Sun Yat-sen Universität Krebsklinik, zweites Volkskrankenhaus der Provinz Guangdong, Shenzhen Nanshan District Volkskrankenhaus hat dieses Kooperationsprojekt verbunden.

Ob es eine höherer Internet-Riese ist, oder die Vertikalität der künstlichen Intelligenz medizinischer Unternehmen, ins Krankenhaus sank 2017 Ergebnisse sind sehr wichtig - ein angemessenen ‚Lebensmittel‘ künstliche Intelligenz Daten, identifizieren Probleme bei der Anwendung auftreten, aus dem klinischen in jüngerer Zeit mehr kommerziellen Aussichten, die Hauptstadt glücklich zu sehen ist.

Mit Ausnahme der Künstlichen Intelligenz selbst hat der Markt für medizinische Bildgebung 2017 einen neuen kritischen Punkt erreicht.

Zwischen der wachsenden Marktnachfrage und den medizinischen Bildgebungsressourcen wird der Bruch bedeutsam: Das boomende Wachstum des Marktes für medizinische Bildgebung hat Unternehmen für künstliche Intelligenz angezogen und sie hoffen, der früheste "Nähklebe" in diesem Riss zu werden. Zur gleichen Zeit wurde es die erste Gruppe von 'Miners', die ankam.

Laut Yang Hongfei, CEO von Flint Creations, ist das Wachstum am Patientenende angesichts der aktuellen Marktgröße der medizinischen Bildgebung sehr schnell und der Umsatz mit Bildgebungsinspektionen macht mehr als 10% des gesamten Krankenhausumsatzes aus. Drogen Der Anteil der Einnahmen Laut der "Market Map of Medical Imaging and Industry Development Analysis", die Flint Creations im Juni veröffentlicht hat, wird der Markt für medizinische Bildverarbeitung in China in den vergangenen fünf Jahren etwa RMB 600 bis RMB 800 Milliarden erreichen.

Dies hebt auch den "Appetit" des Kapitals. Nach unvollständigen Statistiken, zum Zeitpunkt der Drucklegung, der inländische künstliche Intelligenz medizinischen Bildgebungsmarkt hat die Engel Finanzierungsrunde abgeschlossen. Geschäft Es gibt 3, Pre-A-Runde der Finanzierungsgesellschaften 2, A Runde 7, B Runde 3, C + Runde 1.

Unter ihnen dreimal die maximale Menge von im Mai und die zweite Hälfte des Monats Mai konzentriert Finanzierungen, 380 Millionen Yuan, um die C-Finanzierungsrunde der Wissenschaft zu vervollständigen und Technologie in Übereinstimmung mit den Plänen von Hillhouse Capital Group Lead-Investor angekündigt, Yunfeng Fund, Sequoia Capital, Yung hohe Kapital , real mit dem Investmentfond, September vermutlich Technology kündigte die Fertigstellung von 120 Millionen Yuan B Runde der Finanzierung von Qiming Venture Partner Investoren Blei, Yuansheng Kapital, Sequoia China gemeinsame Investitionen, im Oktober kündigte die Abteilung für Medizinische Schatten Hui die Fertigstellung von ‚Hunderten von Millionen Yuan ‚B Runde der Finanzierung ist der Anleger Datai Kapital und zwei andere institutionelle Anleger.

Frost & Sullivan, Präsident der Beratungsfirma von China Wang Yuquan Ansicht erhalten die inländischen Kapital zusammen und Künstliche Intelligenz Medical Imaging ist ein sehr vernünftiges Ergebnis. ‚Künstliche Intelligenz, um das Bild der medizinischen Versorgung zu verbessern ist, was passieren wird, gebunden, und diese Verbesserung ist sichtbar, und es ist der Moment, die beliebteste der erwarteten 2.018 Kapital Begeisterung wird nicht kalt sein. ‚Wang Yuquan sagte der‚Financial‘Reporter.

Allerdings scheint es ein riesiger Kuchen ein Stück zu schneiden ist nicht einfach. Selbst führender IBM Watson, dass Watson für Onkologie hat mich noch nicht gemeldet Rentabilität.

Arbeitsinhalt neoadjuvante Behandlungslösungen Watson für Onkologie ist eine medizinische Bildanalyse Ergebnisse, Ärzte medizinische Beratung bieten, Behandlungsmöglichkeiten erzeugen dadurch verbessern die Genauigkeit der Diagnose und Behandlung von einem Arzt, von IBMs eigener Informationen Analyse Know-how und die Marktakzeptanz gesichert ist Grad. Watson für Onkologie des multinationale China, die Vereinigten Staaten, die Niederlande, Südkorea, Thailand und Indien. Allerdings gibt, wird die Profitabilität von IBM Watson nicht in öffentlichen Berichten gesehen zu werden.

Im Vergleich Watson, ein inländische öffentliche künstliche Intelligenz medizinische Bildgebung Unternehmen sind nach wie vor in der Antragsphase Krankheit Screening, das heißt, ob es eine Klasse von Krankheiten in dem Bild ist. In dem ‚weiß, dass es‘ ‚so gibt es wissen‘ und ‚weiß, wie zu lassen keine ‚drei Schritte, künstliche Intelligenz, medizinische Bildgebung Mehrheit der Unternehmen sind nach wie vor in der ersten Stufe der Exploration stecken.

"Im Moment sind die von KI erzielten Ergebnisse noch lange nicht zu erwarten." Shanghai Long March Krankenhaus Wei Rui Li, Direktor der Augenheilkunde, sagte dem Reporter von Caijing: "AI wird hauptsächlich beim Screening verwendet. In der Praxis wird der Arzt es noch einmal überprüfen. So wie der Patient den Diagnosebericht des örtlichen Krankenhauses genommen hat, müssen wir es noch einmal überdenken."

Darüber hinaus sind die inländischen Unternehmen immer noch auf dem Gebiet der medizinischen Bildanalyse konzentriert erfordert eine relativ einfache Krankheit, der Wert ist relativ gering für die Lunge, zum Beispiel Lungenkrebs Erkennung ist ein heißer Bereich der künstlichen Intelligenz medizinische Bilder, die aufgrund der Lungenbilderkennung mit einem natürlichen Kontrast ist , Sind eher die Richtung zu überwinden, aber für die spezifischen Symptome von Lungenkrebs haben nicht die Tiefe der Analyse.

Liu Zaiyi, Professor für Radiologie am Volkskrankenhaus der Provinz Guangdong, fühlte sich so: Die meisten Fälle von Lungenkrebs in unserem Krankenhaus werden überprüft. Es gibt viele Metastasen in der Lunge von Patienten im Stadium III und IV, kombinierte Exsudation und Atelektase. Es ist schwierig, den Vergleich dieser Merkmale zu automatisieren, und die Produkte dieser helfenden Ärzte können zwar die Arbeitsbelastung in der klinischen Praxis verringern, sind aber weniger hilfreich für Ärzte und haben weniger Anwendungsszenarien.

Get together leichter durchbrechen das Feld, bedeutet, dass die Konkurrenz ist intensiver, das Risiko von den Riesen gequetscht werden auch höher.Und in der "Caijing" -Reporter von Brancheninsidern befragt, ist Profitabilität und Rentabilität Probleme immer noch ihre Gehirne verlassen Nach dem Problem.

Im November Analyse Everbright Securities, Service-basierte medizinische Bildgebung nachgelagerten Industrien dringend innovative Service-Modell, ausreichende Ressourcen in entfernten medizinischen diagnostischen Bildgebung und unabhängige Imaging-Zentren Unternehmen schnell, erhalten für zukünftige intelligente diagnostische Bildgebung durchführen wird, einen größeren Vorteil haben.

Von Riesen die Reaktion des Marktes zu sehen, hat wiederholt Versuche unternommen worden, um den chinesischen Markt, IBM zu öffnen, und häufig bewegt haben Ali, Tencent gewesen, Schuss einmal Auswirkungen auf den Markt sind sehr stark. Martingale Milliarden Euro immer noch der Meinung Tank, die medizinische Industrie Analyst der „Financial sagte „Reporter,‚nach meinen Kontakten im Gebiet der Hauptstadt, können Sie erwarten, Riese wird seine Aktivitäten im Jahr 2018, einer des step up‘Feeding Frenzy‚wird in Kürze beginnen.‘

Frost & Sullivan, Präsident der Beratungsfirma in China Wang Yuquan glaubt, dass selbst wenn die Riesen schwer vorherzusagen, nicht so schnell massiv künstliche Intelligenz Markt für medizinische Bildgebung, das Töten zwischen kleinen Unternehmen integrieren wird sehr tragisch, wer gewinnen kann sein, es mag Fahrradindustrie teilen kann sogar In ähnlicher Weise werden Sie der Vertreter des Spiels des Kapitals.

2017 Kombination von künstlicher Intelligenz und medizinischer Start-Tiefe und Raffinesse, als die frühesten und wettbewerbsfähigsten eines ‚Schlachtfeld‘, künstlicher Intelligenz, medizinischen Imaging-Industrie, stießen viele Probleme schwierig empirischen Bezug zu finden, die auch seine Entfernung zum Geschmack widerspiegelt Künstliche Intelligenz Medizin Dies ist die erste Mundsuppe am nächsten.