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Medical Network 7 marzo: un medico che ha lavorato nel dipartimento di imaging di un ospedale a tre ospedali a Guangzhou per 8 anni ha descritto il suo lavoro con una "soglia avanzata". Dobbiamo passare attraverso il confronto di immagini storiche, l'analisi quantitativa e altri passaggi prima che possiamo Il paziente ha finito il film per fare una diagnosi e un trattamento di base, e poi, per decidere quale tipo di paziente ha bisogno di un trattamento.

Nella base della diagnosi medica, il valore dell'immagine non può essere sostituito: il 90% dei dati medici sono immagini, provengono da TC, raggi X, risonanza magnetica, ultrasuoni, PET, ecc. Se si desidera eseguire un film prima di un intervento chirurgico per un malato di cancro, Lo stato del tumore, il grado di stenosi vascolare e altre informazioni come base per determinare le opzioni chirurgiche, i programmi di farmaci e il rischio di follow-up.

La tecnologia di intelligenza artificiale (AI) e la tecnologia di riconoscimento dell'immagine avanzano, in modo che il lavoro abbia un utile aiuto - sistema di analisi di immagini mediche per l'intelligenza artificiale.

Con un'immagine medica bidimensionale, i medici trascorrono decine di minuti di osservazione e ragionamento, e l'intelligenza artificiale può essere "letta" in decine di secondi attraverso l'apprendimento e l'addestramento intensi e l'intelligenza artificiale dovrebbe aumentare la velocità diagnostica con sufficienti dati di grandi dimensioni 10 volte, e quindi ridurre notevolmente il costo della diagnosi e del trattamento.

Per i medici, un'analisi efficiente può aiutarli a risparmiare tempo di lettura, ridurre il tasso di diagnosi errata e fornire un confronto più ricco di immagini storiche.L'ospedale è anche disposto a vedere l'imaging digitale di intelligenza artificiale dell'imaging medico per facilitare la costruzione di database medici , Per ridurre il costo della diagnosi e dei programmi di trattamento.

La combinazione di dati capitali, tecnici e medici è i tre più popolari decolli di imaging medico per l'intelligenza artificiale nel mondo. Questo assistente "di lettura" è ancora nello stage unico?

Rispetto al 2016, l'industria medica dell'intelligenza artificiale nel 2017 è ancora più calda, e allo stesso tempo è desiderosa di ottenere risultati che possano essere raggiunti.

'Siamo stanchi di parlare. Dopo tutto, non si può fare affidamento sul' pollo 'live'. Martingale miliardo di euro pensano ancora del serbatoio, l'analista del settore medico ha detto al "Financial", 'non è a livello di applicazione può essere chiamato un' spettacolo per 'la vero? penso che l'analisi di immagini mediche intelligenza artificiale '.

L'intelligenza artificiale e le altre aree di assistenza sanitaria rispetto ai vantaggi di intelligenza artificiale, imaging medicale parte dei dati. I dati non è un imaging medicale come compresa la storia medica, le informazioni sui pazienti, i sintomi, il trattamento, la prognosi, e molti recupero dispersi informazioni, le informazioni vengono fortemente integrato - un film patologia medica contiene un gran numero di informazioni di elevato valore e quindi, rispetto ad altri dati medici, i dati di immagine elaborazione difficoltà più piccolo, ma valore maggiori lavorazioni.

"Le immagini mediche originali sono molto dimensionali e complesse e l'intelligenza artificiale trasforma i dati ad alta dimensione in un problema a bassa dimensione e più facile da gestire." Wang Xiaozhe, architetto capo della tecnologia Zero Krypton, I reporter hanno detto che i dati di imaging medicale si adattano bene all'algoritmo del modello di caratterizzazione dell'intelligenza artificiale.

Gli standard unificati dei dati di imaging facilitano l'accesso degli algoritmi e aiutano nella costruzione di modelli diagnostici.

I dati delle immagini di ogni ospedale, non solo in un dipartimento di radiologia, coinvolgono quasi tutti i dipartimenti clinici, il che significa anche che i dati dell'immagine non esistono in una singola area informativa. Il reporter, i dati relativi alle immagini mediche rappresentano la quantità maggiore di dati nell'ospedale e sono standardizzati, il che è più conveniente per la lettura delle macchine. Questo è molto importante.

Ci sono molte persone che hanno cervello nel campo dell'imaging medico, nel 2003, Philips salute Senior Director of Technology Dipartimento di Scienze Cliniche Zhou Zhenyu e il suo mentore ha avuto l'idea di creare una grande piattaforma di dati di immagine, ma 'in quei giorni, molte delle sfide che non possiamo superare, come la qualità dell'immagine non corrisponde ai dati e la logica diagnostica del computer le idee non sono standardizzati, che hanno portato a 15 anni fa, non può essere la saggezza veramente medica. 'Zhou Zhenyu ha detto al 'Financial'.

Mentre il Dipartimento di Radiologia medici bisogno di leggere un gran numero di immagini cliniche, 'nutrire' dati di immagine di patologia, è il modo più importante di imparare sistema di intelligenza artificiale. Quando Zhou Zhenyu e il suo mentore dall'idea rispetto all'energia corrente 'alimentazione' dei dati di immagine di patologia più adeguate, capacità di analisi l'intelligenza artificiale per auxina crescita.

A causa della relativa abbondanza di dati, gli sviluppatori sono in grado di riunirsi nelle verticali e nel 2016 il Beth Israel Medical Demonstration Center (BIDMC) e la Harvard Medical School hanno annunciato una partnership per sviluppare una piattaforma di intelligenza artificiale per l'imaging del seno. Immagini patologiche, il sistema per completare il film sull'identificazione delle cellule cancerose e aree di salute, e un quadro tecnologico di apprendimento approfondito per completare l'auto-miglioramento e migliorare la precisione e l'efficienza del riconoscimento. Il leader della piattaforma Andrew Beck ha detto che la piattaforma dell'immagine del seno del paziente La precisione dell'analisi può raggiungere il 92% e l'accuratezza diagnostica può raggiungere il 99,5% se combinata con l'analisi dei patologi.

L'unicità di assistenza sanitaria, costringendo le aziende AI deve avere una cooperazione inizio e l'ospedale. Dal momento che il sistema sanitario, l'ospedale è relativamente indipendente, i dati da soli detengono, l'intelligenza artificiale di una società hanno la possibilità di entrare nel multi-point 2017, mira medico aziende aI nel campo di frequente pubblicato in collaborazione con il progetto dell'ospedale, ha annunciato i dati dal punto di vista, non solo per migliorare la capacità di elaborazione e l'analisi di immagini mediche, e hanno anche più casi di applicazione clinica.

noduli polmonari immagine di tracciamento è un esempio. Con sistema di intelligenza artificiale, non solo può dire ai pazienti in cui i noduli polmonari, l'analisi dei dati originali, ma anche per prevedere la probabilità di malignità, lo screening dei pazienti è raccomandato dalla probabilità di tempo di revisione, o non c'è bisogno di fare la biopsia, o controllare i genotipi corrispondenti. il messaggio chiaro non solo al paziente una migliore comprensione della malattia, la comunicazione medico-paziente più facile, pagherà per la perdita di peso, che è il governo disposto a vedere.

I dati piattaforma di terze parti imaging medicale Reporter "finanziari" indipendente per il Dipartimento di Medicina CEO Chaixiang Fei Hui shadow fornito al display, la quantità di ombra pellicola lettura Hui Dipartimento di Medicina ha più di un milione. Questo ha accelerato il ritmo dei suoi scenari applicativi pratici taglio inseparabili ora Hui Hui medici ombra hanno accesso a più di 500 grass-roots ospedali e più di 200 primi tre ospedali.

Un'altra applicazione clinica più importante dell'intelligenza artificiale Medical Airdoc, focalizzata sulla analisi delle immagini oftalmologia, ha raccolto centinaia di migliaia di fotografie del fondo oculare in patria e all'estero da parte l'ospedale. Alla fine di quest'anno, Airdoc e Eye Hospital della provincia di Zhejiang, a nord di ospedale di Shanghai abbiamo raggiunto un accordo per stabilire un'intelligenza artificiale oftalmica analisi di immagini legate base tecnica.

Secondo statistiche incomplete, che è ormai entrato nel campo dell'intelligenza artificiale, imaging medicale affari Azienda, ha raggiunto più di 40. Oltre alla società di servizi di intelligenza artificiale verticale, l'azione del gigante di Internet diventa sempre più evidente.

Dati i vantaggi dei dati di lunga data dei giganti di Internet, il loro coinvolgimento potrebbe influenzare direttamente il modello futuro di cambiamento in questo settore e la benedizione della politica ha amplificato l'influenza.

15 novembre il ministero in una nuova generazione di artificiale piano dell'intelligenza-cum-sviluppo grandi progetti scientifici e tecnologici partenza è stata annunciato che una nuova generazione di intelligenza artificiale, il primo elenco nazionale della piattaforma di open innovation: Baidu si affidano a società automatica costruzioni pilota, Ali aziende nube basandosi sulla costruzione del cervello, urbano, Tencent si basano sulla costruzione di immagini mediche, secondo la società di Tocco iFLYTEK costruzione vocale intelligente. questo è artificiale imaging medicale intelligenza, per la prima volta il livello di governo è elencato come un tipo di intelligenza artificiale classificati separatamente.

Tencent 'in volo' intelligenza artificiale, mercato imaging medico, ma agosto Tencent lanciato nell'elenco pubblicato tre mesi prima che i primi AI Medical Products 'cercare l'ombra', utilizzato principalmente in screening per il cancro esofageo precoce. Attualmente, Sun Yat-sen University ospedale oncologico, ospedale della provincia del Guangdong seconda delle persone, un ospedale Shenzhen Distretto Nanshan persone hanno aderito a questo progetto di cooperazione.

Che si tratti di più alto gigante di Internet, o la verticalità della società medica intelligenza artificiale, affondò in ospedale 2017 risultati sono molto significativi - garantire un adeguato 'alimentare' i dati di intelligenza artificiale, identificare i problemi riscontrati nell'applicazione, dalla clinica più di recente, le prospettive più commerciali, che sono felice di vedere il capitale.

Escludendo l'alone della tecnologia di intelligenza artificiale, il mercato dell'imaging medicale ha raggiunto un nuovo punto critico nel 2017.

Tra la crescente domanda del mercato e le risorse di imaging medicale, la frattura diventa significativa: la crescita esponenziale del mercato dell'imaging medicale ha attratto aziende di intelligenza artificiale e sperano di diventare la prima "colla da cucito" in questo crack. Allo stesso tempo, diventando i primi 'minatori' ad arrivare.

Secondo Yang Hongfei, CEO di Flint Creations, dal punto di vista dell'attuale dimensione del mercato dell'imaging medicale, la crescita del paziente è rapida, e le entrate di ispezione delle immagini rappresentano oltre il 10% del totale delle entrate ospedaliere. farmaci La percentuale delle entrate Secondo la "Mappa del mercato dell'imaging medico e l'analisi dello sviluppo del settore" rilasciata da Flint Creations a giugno, secondo le spese generali dell'assistenza medica cinese negli ultimi cinque anni, le dimensioni del mercato cinese dell'imaging medico raggiungeranno circa 600 miliardi a 800 miliardi di yuan entro il 2020.

Ciò solleva anche l '"appetito" del capitale: secondo statistiche incomplete, al momento della stampa, il mercato nazionale delle immagini di diagnostica per l'intelligenza artificiale ha completato il ciclo di finanziamento dell'angelo. affari Ci sono tre, Pre-A round di finanziamento 2, A round of 7, B round di 3, C + round di a.

Tra questi, tre volte l'importo massimo del finanziamento concentrato in maggio e la seconda metà di maggio, 380 milioni di yuan per completare il turno C di finanziamento della scienza e della tecnologia in conformità con i piani annunciati da Hillhouse Capital Group investitore, Fondo Yunfeng, Sequoia Capital, Yung alta di capitale , vero e proprio con il fondo di investimento, settembre, presumibilmente Technology ha annunciato il completamento di 120 milioni di yuan B round di finanziamento da parte dei partner di venture Qiming piombo degli investitori, il capitale Yuansheng, Sequoia Cina investimento congiunto, nel mese di ottobre, il Dipartimento di ombra Medical Hui ha annunciato il completamento di 'centinaia di milioni Yuan 'B round di finanziamento, investitori per il Dartax Capital e altri due istituti di investimento.

Frost & Sullivan, presidente della società di consulenza di vista cinese Wang Yuquan, la capitale nazionale si riuniscono e Intelligenza Artificiale Medical Imaging è un risultato molto ragionevole. 'Intelligenza artificiale per migliorare l'immagine delle cure mediche è ciò che è destinato ad accadere, e questo miglioramento è visibile, ed è il momento il più popolare dei attesi 2.018 entusiasmo capitale non sarà freddo. 'Wang Yuquan ha detto al 'Financial'.

Tuttavia, sembra una grande torta per tagliare un pezzo non è facile. Anche la redditività leader IBM Watson, che Watson per l'Oncologia ha non ancora pubblicata.

contenuto del lavoro soluzioni di trattamento neoadiuvante Watson per Oncologia è un'immagine medica i risultati delle analisi, i medici fornire consigli medici, le opzioni di trattamento generati in tal modo migliorare l'accuratezza della diagnosi e il trattamento di un medico, è sostenuta da un'analisi delle informazioni e know-how di mercato accettazione da parte di IBM gradi. Watson per Oncologia per entrare nella Cina multinazionali, gli Stati Uniti, i Paesi Bassi, Corea del Sud, Tailandia e India. Tuttavia, la redditività di IBM Watson è non essere visto in relazioni pubbliche.

Rispetto Watson, un domestico di intelligenza artificiale pubblici imaging medicale sono ancora in fase di screening della malattia fase di applicazione, vale a dire, se v'è una classe di malattie nell'immagine. Nella 'sapere che c'è' 'quindi non so' e 'sapere come lasciare nessun 'tre passi, intelligenza artificiale, Medical Imaging maggior parte delle aziende sono ancora bloccati nella prima fase di esplorazione.

'Per il momento, i risultati ottenuti sono lontani da AI non ha raggiunto previsto.' Shanghai Changzheng ospedale Ophthalmology Wei Ruili sui giornalisti "finanziarie": 'AI è utilizzato principalmente per lo screening, l'uso effettivo, il medico sarà nuovamente rivedere di nuovo, proprio come rapporto diagnostico dei pazienti ha avuto luogo in ospedale, vediamo ancora riconsiderare.'

Inoltre, le società nazionali sono ancora concentrati su analisi di immagini mediche richiede relativamente semplici aree di malattia, valore relativamente basso. Per i polmoni, per esempio, il riconoscimento di immagini mediche cancro del polmone è un campo caldo di intelligenza artificiale, questo è perché i polmoni hanno un riconoscimento delle immagini contrasto naturale , appartenente a superare più facilmente la direzione, ma non i sintomi specifici di cancro del polmone hanno un'approfondita analisi.

Ospedale di Guangdong popolare della Provincia, Professore di Radiologia, Liu Yi, allora questo si fa sentire profondo, 'La maggior parte del nostro ospedale di casi di cancro ai polmoni sono rivisti, tre, quattro pazienti con metastasi polmonari hanno un sacco di fusione essudazione, atelettasia e le altre condizioni, di computer difficile da attuare automaticamente queste funzioni confrontare questi prodotti per aiutare i medici nella pratica clinica possono effettivamente ridurre una parte del carico di lavoro, ma per assistenza medica e gli scenari sono piccole '.

Get Together sfondare più facilmente nel campo, il che significa che la concorrenza più intensa, il rischio di essere giganti allegato escluso anche più elevati, mentre nei reporter "finanziarie" intervistato persone del settore, le questioni modello di profitto e la redditività sono ancora scelgono i loro cervelli su Dopo il problema

A novembre, Everbright Securities ha analizzato che le industrie di imaging medico orientate ai servizi a valle avevano urgente bisogno di innovazione del modello di servizio.Le imprese che hanno rapidamente acquisito risorse sufficienti in diagnostica remota e centri di imaging indipendenti avranno maggiori vantaggi nella futura implementazione della diagnosi di immagine.

A giudicare dalla reazione del mercato dei giganti, hanno ripetutamente cercato di aprire IBM nel mercato cinese, insieme ad Ali, Tencent, che è già stato attivo, una volta che l'impatto dello sparo sul mercato è molto forte. "Reporter", secondo i miei contatti nella capitale, si prevede che i giganti intensificheranno le loro azioni nel 2018. Un round di "pesce grosso mangia piccoli pesci" inizierà immediatamente ".

Frost & Sullivan, presidente della società di consulenza in Cina Wang Yuquan ritiene che, anche se i giganti non sarà così rapidamente integrare enorme mercato di intelligenza artificiale medical imaging, uccidendo tra le piccole imprese sarà molto tragico, difficile prevedere chi può vincere, ci potrebbe anche piacere condividere settore del ciclismo come, riduzione del capitale per conto del gioco.

2017 combinazione di intelligenza artificiale e medico di start-profondità e raffinatezza, come la prima e più competitiva di un 'campo di battaglia', l'intelligenza artificiale, l'industria imaging medicale, molti problemi incontrati difficile trovare riferimento empirico, che riflette anche la sua distanza di gusto questa intelligenza artificiale, medico deliziosa 'prima zuppa sorso' più vicino.