Pharmaceutical Network 3 월 7 일 광저우에서 8 년간 영상 산업의 톱 3 병원 인 의사가 그의 일을 묘사하는 문을 들여다 보면서 우리는 역사적인 이미지 대비, 정량 분석 및 기타 단계를 거쳐야 할 필요가 있습니다. 환자가 기본적인 진단과 치료를 위해 필름을 완성한 다음 어떤 종류의 환자가 치료를 받아야하는지 결정해야합니다.
의료 진단에서 이미지의 가치는 대체 할 수 없습니다. 의료 데이터의 90 %는 CT, X- 레이, MRI, 초음파, PET 등의 이미지입니다. 암 환자가 수술을받는 경우, 종양 상태, 혈관 협착 정도 및 수술 옵션, 약물 프로그램 및 후속 위험을 결정하기위한 기초로서의 기타 정보.
인공 지능 (AI) 기술과 이미지 인식 기술이 발전함에 따라 인공 지능 의학 이미지 분석 시스템 인 인공 지능이 있습니다.
동일한 2 차원 의료 이미지를 사용하면 의사는 관찰 및 추론에 10 분을 소비해야하며 심층 학습을 한 후 수십 초 내에 인공 지능을 '읽을'수 있습니다. 인공 지능은 충분한 데이터를 지원하여 진단 속도를 높일 것으로 예상됩니다. 10 배, 따라서 진단 및 치료 비용을 크게 절감 할 수 있습니다.
의사는 효율적인 분석을 통해 독서 시간을 절약하고 오진율을 줄이며 역사적인 이미지를보다 풍부하게 비교할 수 있습니다. 병원은 의료 영상 시스템의 인공 지능 디지털 이미징을 통해 의료 데이터베이스 구축을 용이하게합니다 이로써 치료 프로그램 비용이 절감됩니다.
자본, 기술 및 의료 데이터의 결합은 세계에서 가장 널리 알려진 세 가지 인공 지능 의료 영상 촬영 장치입니다.이 독서는 여전히 인턴십에서 독창적입니까?
러쉬 빠른 말, 데이터에 승리
2016 년과 비교하여 2017 년의 인공 지능 의료 산업은 더욱 뜨겁고 동시에 달성 할 수있는 결과를 얻기 위해 열심입니다.
결국 유럽의 싱크 탱크 보건 업계 분석가 인 상 하오 (Shang Hao)는 '재무부 기자'에게 '손 아래'라고 불릴 수있는 응용 프로그램 수준이 존재 하는지를 말하면서 '누구나'말하는 것이 싫다. 나는 인공 지능 의학 이미지 분석이라고 생각합니다.
인공 지능 의학의 다른 영역과 비교하여 인공 지능 의료 영상의 장점은 데이터에 있으며 영상 데이터는 의료 기록과 같지 않습니다. 병력, 환자 정보, 증상, 치료 방법 및 회복이 포함됩니다. 정보, 높은 수준의 정보 통합 - 의학적 병리학 적 필름은 많은 양의 고 부가가치 정보를 포함하므로 다른 의료 데이터와 비교하여 이미지 데이터 처리가 덜 어렵고 처리 가치가 높습니다.
'의료 영상 원본 사진은 처리하기 위해 낮은 차원의 문제로 쉽게 고차원 데이터에 매우 차원 높은 매우 복잡하고, 인공 지능이다.'제로 크립톤 기술 유한 공사 수석 건축가 왕 Xiaozhe "금융" 리포터들은 의학 이미징 데이터 자체가 인공 지능 특성 모델 알고리즘에 잘 맞다고 말했습니다.
이미지 데이터 표준화, 쉽게 모델 진단을 구축 할 수있는 알고리즘 '입구'쉽게.
각 병원의 영상 데이터는 방사선과의 부서뿐만 아니라 거의 모든 임상 부서에서도 볼 수 있으며 이는 정보 영역에 이미지 데이터가 존재할뿐만 아니라 Heng의 베이징 대학 병원 정보 성직자가 말했습니다. 기자, 의료 영상 데이터는 병원에서 가장 많은 양의 데이터이며 표준화되어있어 기계 판독에 더 편리합니다. 이는 매우 중요합니다.
의료 이미징 분야의 많은 사람들 2003 년 초 필립스 건강한 임상 과학 저우 진우와 그의 멘토의 기술 부서의 수석 이사는 '큰 이미지 데이터 플랫폼을 만들 수있는 아이디어를했지만, 그 당시, 같은 데이터와 컴퓨터 진단 논리와 일치하지 않는 이미지 품질로 우리가 극복 할 수없는 문제의 많은 15 년 전에 주도했다 표준화되지 아이디어, 우리는 진정으로 의료 지혜가 될 수 없습니다. '저우 진우는 "금융"기자에게 말했다.
방사선과 의사의 부서로. 인공 지능 시스템을 학습의 가장 중요한 방법입니다, 병리 이미지 데이터를 '먹이', 임상 이미지의 큰 숫자를 읽을 필요하면 저우 진우와 병리 이미지 데이터의 '먹이'현재의 에너지에 비해 생각에서 자신의 멘토 점점 더 많은 인공 지능 분석 기능이 성장할 수 있습니다.
때문에 상대적으로 풍부한 데이터, 개발자가 수직를 수집 할 수 있었다. 2016, 베스 이스라엘 디코 니스 메디컬 센터 (BIDMC)와 하버드 의과 대학은 모두 진단 및 유방 영상 플랫폼입니다. R & D 직원의 치료가 입력이 많이왔다 인공 지능의 공동 연구 및 개발을 발표 인식의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 기술 프레임 워크를 학습의 깊이에 암 세포와 필름의 건강 부문, 완전한 자기 개발을 인식 할 수있는 시스템에 대한 병리 이미지. 플랫폼 리더 앤드류 벡은 말했다 환자의 유방의 플랫폼 이미지 분석의 정확도 비율은 92 %에 도달하고, 99.5 %의 진단 정확성 속도와 관련 병리학 분석 후있다.
병원 바닥 가속, 거인 시작
AI 회사를 강제로 건강 관리의 고유성이하는 시작과 병원의 협력이 있어야합니다. 건강 시스템 때문에, 병원은 상대적으로 독립적 인 데이터가 단독 개최, 공공 회사의 인공 지능은 의료 대상, 멀티 포인트 2017를 입력 할 수 있습니다 자주 병원 프로젝트와 협력하여 출판 분야에서의 AI 회사, 의료 영상 처리 및 분석 능력을 향상하고, 또한 많은 임상 적용 사례를 가질뿐만 아니라, 뷰에서 데이터를 발표했다.
폐 결절을 추적하는 예는 폐결핵이있는 곳을 환자에게 알려줄뿐만 아니라 원래의 데이터 분석을 사용하여 악성의 가능성을 예측하고 확률로 환자 스크리닝 검토를 제안하는 인공 지능 시스템을 통해 이루어집니다 생체 검사 또는 이러한 명확한 정보의 검사에 해당하는 유전자형은 환자가 질병, 의사 및 환자가 의사 소통하기 쉽다는 사실을 인식 할뿐만 아니라 볼 수있는 정부의 체중 감량 비용을 지불하게합니다.
의료 CEO Chaixiang 페이 후이학과에 대한 데이터 "금융"기자 독립적 인 제 3 자 의료 영상 플랫폼은 디스플레이에 공급 그림자, 의학의 영화 읽기 그림자 귀 부서의 양은 백만이있다. 이것은 이제 실제 애플리케이션 시나리오 분리 컷의 속도를 가속 후이 후이 그림자 의사들은 500 개 이상의 풀뿌리 병원과 200 개 이상의 세 가지 병원에 액세스 할 수 있습니다.
인공 지능 의료 Airdoc의 또 다른 두드러진 임상 응용 프로그램, 이미지 분석 안과에 초점을 맞추고, 국내외 병원에 의한 안저 사진의 수백 수천의 수집. 올해 말 Airdoc 및 절강 성 안과 병원, 북쪽 상하이 병원의 두 사람은 협력 합의에 도달하고 인공 지능 눈 이미지 분석을위한 기술 기반을 마련했습니다.
불완전한 통계에 따르면, 현재 인공 지능 의료 이미징 분야에 진입했다. 기업가 정신 회사는 40 세가 넘었습니다. 수직 인공 지능 의료 회사에 더하여 인터넷 거인의 행동이 점점 더 분명 해졌습니다.
인터넷 거인의 장기간의 데이터 이점을 감안할 때 이들의 개입은이 지역의 미래 변화 패턴에 직접적인 영향을 미칠 수 있으며 정책의 축복은 영향력을 확대 시켰습니다.
11 월 15 일 인공 지능 겸 개발 계획의 주요 과학 기술 프로젝트의 새로운 세대의 사역이 발표되었다 시작하는 것이 인공 지능의 새로운 세대, 개방형 혁신 플랫폼의 첫 번째 국가 목록 : 바이 자동 파일럿 건설 회사에 의존, 알리 구름 기업 도시 뇌의 구조에 의존, 텐센트는 지능형 음성을 구축 Tocco의 iFlyTek 회사에 따라, 의료 영상의 건설에 의존하고 있습니다.이 정부 차원 별도로 분류 인공 지능의 한 종류로 표시됩니다 처음으로 인공 지능 의료 영상입니다.
Tencent '공수'인공 지능 의료 이미징 시장,하지만 8 월에 3 개월 전에 발표 된이 목록에서 Tencent는 주로 초기 식도 암 검진에 사용되는 첫 번째 AI 의료 제품 'Looking for Shadow'를 출시했습니다. Sun Yat 선인 종양 병원, 광동 두 번째 인민 병원, 심천 Nanshan 지구 인민 병원이 협력 프로젝트에 합류했습니다.
인터넷 거인 이건 수직적 인 AI 의료 회사 이건 상관없이, 2017 년 병원에 가라 앉은 결과는 모두 중요합니다. 인공 지능을위한 음식에 대한 적절한 액세스 보장, 애플리케이션에서 발생하는 문제 발견, 더 가까워지고 더 상업적인 전망은 자본이 볼 의향이 있습니다.
자본 급증, 그러나 너무 일찍 벌어들
인공 지능 기술 자체의 분위기를 제외하고 2017 년에 의료 영상 시장은 또한 새로운 임계점에 도달했다.
의료 영상 시장의 이익 성장이 호황을 누리고하면서 성장하는 시장 수요와 의료 영상 자원 사이에 골절이 몰려 인공 지능 회사를 유치, 상당한되고, 최초의 '봉합 접착제'의에서이 균열되기 위해 희망 동시에, 그것은 도착한 '광부'의 첫 번째 배치가되었습니다.
파이어 스톤의 CEO 양 Hongfei보기의 의료 영상 지점의 현재 시장 규모에서, 보고서 작성은 환자 끝의 급속한 성장은 영상 매출은 이어, 총 수익의 10 % 이상 병원을 차지 마약 소득 점유율. 플린트는 지난 5 년에서 2020 중국 의료 영상 시장 규모 중국의 전체 의료 지출은 약 6000 억 800,000,000,000위안에이를 것으로 지적 6월에 발표 한 "의료 영상 분석의 시장과 산업 발전의지도"를 만들 수 있습니다.
또한, 언론의 시간으로, 불완전한 통계에 따르면. 국내 인공 지능, 자금 조달의 의료 영상 시장의 완전한 천사 라운드를 자본 '식욕'해제 사업 (3)이 있으며, 금융 회사 2, 휠 (7), B 휠 3, C + 휠의 전 라운드.
그 중 세 번 월에 집중 자금 조달 최대 금액 및 월 하반기 3억8천만위안는 Hillhouse 캐피탈 그룹의 리드 투자자, 운봉 기금, 세쿼이아 캐피탈, 영 높은 자본 발표 한 계획에 따라 과학 기술의 자금 조달의 C 라운드를 완료 , 투자 펀드와 실제, 9 월 아마도 기술 Qiming 벤처 파트너로부터 자금 120 만원 B 라운드의 완료를 리드 발표 투자자, Yuansheng 자본은, 세쿼이아 중국 합작 투자는 10 월에, 의료 그림자 귀학과는 수억 '의 완성을 발표 자금 조달의 위안 'B 라운드, 투자자는 타이 자본과 두 개의 다른 기관 투자자이다.
프로스트 앤 설리반 (Frost & Sullivan), 중국 왕 옥천보기의 컨설팅 회사의 사장은 국내 자본은 함께 모여 인공 지능 의학 화상 진찰은 매우 합리적인 결과이다. '인공 지능을 의료의 이미지를 강화하는 일이 무엇 바인딩되며, 이러한 개선은 볼 수 있습니다, 그리고 그것은 순간이다 예상 2,018 자본 열정의 가장 인기있는 차가운되지 않습니다. '왕 옥천은 "금융"기자에게 말했다.
그러나, 조각을 절단하는 거대한 케이크는 쉽지 않다. 심지어 선도하는 IBM 왓슨, 종양학에 대한 왓슨은 아직보고되지 않았다고 수익성 것 같다.
종양학에 대한 작업 내용 항암 치료 솔루션 왓슨은 IBM의 자체 정보 분석 전문 지식과 시장 수용에 의해 백업됩니다 분석 결과, 의사는 의사의 진단, 치료 옵션은 진단과 의사의 치료의 정확성을 향상하여 생성 제공하는 의료 이미지 정도. 종양학는 다국적 중국, 미국, 네덜란드, 한국, 태국, 인도를 입력 왓슨. 그러나, IBM 왓슨의 수익성은 공공 보고서에서 볼되지 않습니다.
왓슨, 국내 공공 인공 지능 의료 영상 기업 이미지의 질병의 종류가 있는지, 즉, 응용 프로그램 단계 질환 검사에 여전히 비교.에서 '알고있다'그래서 거기에 알 '과'수 있도록하는 방법을 알고 ' '더 세 단계, 인공 지능, 회사의 의료 영상의 대부분은 여전히 탐사의 첫 단계에 갇혀있다.
'지금은 달성 결과는 지금까지 AI가 예상 도착하지 않았습니다에서입니다.'상하이 Changzheng 병원 은 "금융"기자에 안과 웨이 서려는 'AI는 주로 의사가 환자 진단 보고서가 병원에서 일어난 것처럼, 우리는 여전히 볼 재고가, 다시 재 검토 심사, 실제 사용에 사용됩니다.'
폐는 자연 대비 이미지 인식을 가지고 있기 때문에 또한, 국내 기업은 여전히 상대적으로 간단한 질병 분야, 상대적으로 낮은 값을 필요로 의료 영상 분석에 초점을 맞추고있다. 폐에, 예를 들어, 폐암 의료 영상 인식 인공 지능의 핫 필드는이입니다 소속감 더 쉽게 방향을 극복하기 위해,하지만 폐암의 구체적인 증상은 깊이 분석이있다.
광동 지방 인민 병원 영상 의학과 교수, 리우 이순신은,이 깊게 느껴지는 '폐암의 경우 우리 병원의 대부분은 검토, 세, 폐 전이 네 개의 환자는 합병 삼출, 무기폐 및 기타 조건, 컴퓨터를 많이 가지고 실제로 워크로드의 일부를 줄일 수 임상에서 의사를 지원하기 위해이 제품을 비교하지만, 의료 도움과 시나리오가 작은 자동으로 이러한 기능을 구현하기 어렵다. '
더 쉽게 현장을 돌파하면 경쟁이 치열 해지고 거인들에 의해 압박 될 위험이 높아집니다. 업계 관계자가 인터뷰 한 "Caijing"기자의 경우 수익성과 수익성 문제는 여전히 두뇌에 달려 있습니다 문제 후.
11 월, 광대 증권 분석, 서비스 기반의 의료 영상 전방 산업 긴급 혁신적인 서비스 모델, 회사는 신속하게 큰 이점이있을 것이다 미래 지능형 영상 진단을 수행하기 위해, 원격 의료 진단 이미징 및 독립적 인 이미징 센터에서 적절한 자원을 구하십시오.
거인에서 시장 반응이 중국 시장, IBM을 열 시도를 반복하고있다, 게다가 자주 이동되었습니다 볼 알리, 텐센트, 시장에 미치는 영향 번 샷은 매우 강하다. 마틴 억 유로가 여전히 탱크, 의료 산업 애널리스트는 "금융 말했다 생각 "리포터,"내 자본의 접촉에 따르면, 거인은 2018 년에 그들의 노력을 강화하고 첫 번째 큰 물고기가 곧 시작될 것으로 예상된다. "
프로스트 앤 설리반 (Frost & Sullivan)은 중국 왕 옥천에서 컨설팅 회사의 사장이 거인이되지 않습니다 경우에도 이렇게 빨리 이길 수있는 사람을 예측하기 어려운, 매우 비극적 인 것입니다 작은 회사 사이에 사망, 대규모 인공 지능 의료 영상 시장을 통합 믿고, 심지어 자전거 산업을 공유하는이 같은 수 있습니다 마찬가지로, 게임 대신에 자본을 감소시켰다.
인공 지능 및 의료 시동 깊이와 세련미의 2017 조합과 초기와 '전장', 인공 지능, 의료 영상 산업의 경쟁력이 가장 많은 문제는 맛의 거리를 반영 경험적 참조를 찾기 어렵 발생 이 인공 지능, 의료 맛있는 첫 모금 수프 '에 가장 가까운.
