AI Medical Hospital landing speed | imagem de dados mais fácil | 'entrada'

Medical Network 7 de março: um médico que trabalhou no departamento de imagem de um hospital top-three em Guangzhou durante 8 anos descreveu seu trabalho com um "limiar avançado". Precisamos passar pela comparação de imagens históricas, análises quantitativas e outras etapas antes que possamos Paciente terminou filme para fazer um diagnóstico e tratamento básicos ", e depois, para decidir que tipo de paciente precisa de tratamento.

Na base do diagnóstico médico, o valor da imagem não pode ser substituído. 90% dos dados médicos são imagens, eles provêm de TC, raio-X, ressonância magnética, ultra-som, PET, etc. Se você deseja fazer um filme antes da cirurgia para um paciente com câncer, O estado tumoral, o grau de estenose vascular e outras informações como base para determinar as opções cirúrgicas, programas de medicação e risco de acompanhamento.

Tecnologia de Inteligência Artificial (AI) e tecnologia de reconhecimento de imagem avança, faça com que este trabalho tenha um assistente acessível - sistema de análise de imagem médica de inteligência artificial.

Com uma imagem médica bidimensional, os médicos passam dezenas de minutos de observação e raciocínio, e a inteligência artificial pode ser "lida" em dezenas de segundos através de aprendizado e treinamento profundo, e a inteligência artificial deve aumentar a velocidade de diagnóstico com dados grandes suficientes 10 vezes e, assim, reduz significativamente o custo do diagnóstico e tratamento.

Para os médicos, a análise eficiente pode ajudá-los a economizar o tempo de leitura, reduzir a taxa de erro de diagnóstico e fornecer uma comparação de imagens históricas mais ricas. O hospital também está disposto a ver imagens digitais de inteligência artificial de imagens médicas para facilitar a construção de bases de dados médicas , Reduzindo o custo dos programas de tratamento.

A combinação de dados capitais, técnicos e médicos são as três eliminações de imagens médicas de inteligência artificial mais populares do mundo. Este assistente de "leitura" ainda está no estágio exclusivo?

Em comparação com 2016, a indústria médica de inteligência artificial em 2017 é ainda mais quente, mas também anseia os frutos do pouso.

"Todo mundo está cansado de falar. Afinal, ninguém pode confiar no" sangue de galinha ". O analista da indústria médica do think tank, Shang Yang, disse ao repórter" Financeiro "," não existe um nível de aplicação que possa ser considerado como "pegar tiro" O que? Penso que é uma análise de imagem médica de inteligência artificial.

A vantagem da imagem médica de inteligência artificial reside nos dados em comparação com outras áreas de imagem médica de inteligência artificial, que não é tão fragmentada como uma história médica, incluindo histórico médico, informações do paciente, sintomas, tratamento, recuperação, etc. Informações, e seu próprio alto grau de integração de informação - um pedaço de patologia médica contém uma grande quantidade de informações de alto valor. Portanto, em comparação com outros dados médicos, o processamento de dados de imagem é mais difícil, o valor é maior.

"As imagens médicas originais são muito dimensionais e complexas e a inteligência artificial transforma os dados de alta dimensão em um problema de baixa dimensão e fácil de manusear." Wang Xiaozhe, arquiteto-chefe da tecnologia Zero Krypton, O repórter disse que os dados da imagem médica se encaixam bem com o algoritmo do modelo de caracterização da inteligência artificial.

Os padrões de dados de imagem unificados tornam mais fácil para os algoritmos entrar e auxiliar na construção de modelos de diagnóstico.

Os dados da imagem de cada hospital, não só em um departamento de radiologia, envolvendo quase todos os serviços clínicos, o que também significa que os dados da imagem não existem em uma única área de informação. Universidade de Pequim Hospital de Câncer Departamento de Informação de Heng contra-reparação "Finanças" Repórter, dados de imagem médica no hospital é a maior quantidade de dados, e é padronizado, mais conveniente para a leitura da máquina, é muito importante.

Muitas pessoas no campo do cérebro de imagem médica. Já em 2003, a Philips Saudável Zhou Zhenyu, diretor sênior do Departamento de Ciências Clínicas e Clínicas, e seu mentor tem a idéia de criar uma plataforma para imagens de dados grandes, mas "Naquela época, muitos desafios que não conseguimos superar, como a qualidade da imagem, o desajuste de dados e computadores, a lógica de diagnóstico O pensamento também não é padronizado, o que levou ao fato de não podermos ser verdadeiramente inteligentes no atendimento médico há 15 anos. "Zhou Zhenyu disse ao repórter" Finanças ".

Assim como os médicos de imagem precisam ler um grande número de imagens médicas clínicas, os dados de imagem patológica de alimentação são o método de aprendizagem mais importante para os sistemas de inteligência artificial. Comparado com Zhou Zhenyu e seu mentor, os dados de imagem patológicos atuais podem ser alimentados. Mais e mais adequada, capacidade de análise de inteligência artificial para crescer.

Devido à abundância relativa de dados, os desenvolvedores podem se reunir nas verticais e, em 2016, o Beth Israel Medical Demonstration Center (BIDMC) e Harvard Medical School anunciaram uma parceria para desenvolver uma plataforma de inteligência artificial para imagens de mama. Imagens patológicas, o sistema para completar o filme sobre a identificação de células cancerígenas e áreas de saúde e uma estrutura de tecnologia de aprendizagem aprofundada para completar a auto-aperfeiçoamento e melhorar a precisão e a eficiência do reconhecimento. O líder da plataforma, Andrew Beck, disse que a plataforma da imagem do peito do paciente A precisão da análise pode atingir 92%, combinada com a precisão da análise do patologista de até 99,5%.

A unicidade da indústria médica obriga as empresas AI a trabalharem com os hospitais desde o início, e como o hospital é relativamente independente e independente de dados no sistema de saúde, todas as empresas de IA têm a oportunidade de entrar mais. Em 2017, As empresas de inteligência artificial no campo freqüentemente publicam projetos de cooperação com o hospital. De acordo com os dados divulgados ao público, não só as capacidades de processamento e análise de imagens médicas são aprimoradas, como também estão disponíveis mais casos de aplicação clínica.

Um exemplo de rastrear os nódulos pulmonares é através de um sistema de inteligência artificial que não só diz ao paciente onde há nódulos pulmonares, mas também prevê a probabilidade de malignidade usando a análise de dados original e sugere prováveis ​​exames de triagem de pacientes por probabilidades ou Não é necessário fazer biópsia, ou o genótipo correspondente do exame dessas informações claras não só permite que os pacientes se tornem mais conscientes da doença, médicos e pacientes, que são fáceis de comunicar, mas também para pagar a perda de peso, o que também é feliz para o governo.

Os dados fornecidos por uma plataforma independente de imagem médica terceirizada, o CEO da Hui Huiying, Chai Xiangfei, para o repórter "Financeiro", mostra que o volume de leitura de Huiying Huiying excedeu um milhão. Isso é inseparável pelo fato de ter acelerado o ritmo de cenários de aplicação prática. Huiyi Huiying tem acesso a mais de 500 hospitais primários e mais de 200 hospitais superiores.

Outra empresa médica da IA ​​com excelente aplicação clínica, a Airdoc, focada na análise de imagens oftalmológicas e coletou centenas de milhares de fotografias fundus no país e no exterior. No segundo semestre deste ano, Airdoc e Zhejiang Provincial Eye Hospital, Shanghai North Hospital Chegou a um acordo de cooperação, o estabelecimento de uma base de tecnologia de análise de imagem oftalmológica de inteligência artificial.

De acordo com estatísticas incompletas, entrando atualmente no campo da imagem artificial de inteligência artificial Empreendedorismo Empresa, atingiu mais de 40. Além da empresa médica de inteligência artificial vertical, a ação do gigante da internet se torna cada vez mais óbvia.

Dadas as vantagens de dados de longa data dos gigantes da Internet, seu envolvimento pode afetar diretamente o futuro padrão de mudança nessa área, e a bênção da política aumentou a influência.

Em 15 de novembro, o Ministério da Ciência e Tecnologia anunciou na conferência de lançamento de uma nova geração de planejamento de desenvolvimento de inteligência artificial e grandes projetos de ciência e tecnologia, o primeiro lote de lista de plataforma de inovação aberta de inteligência artificial de nova geração nacional: Confiando na Baidu Company para construir a condução automática, confiando em Alibaba Cloud para construir o cérebro da cidade, Baseando-se na construção de imagens médicas da Tencent, baseando-se na construção de voz inteligente pela empresa de tecnologia da informação da empresa. Esta é uma imagem médica de inteligência artificial, que foi classificada pela primeira vez como uma categoria separada no campo da inteligência artificial pelo governo.

O mercado de imagens médicas de inteligência artificial "aerotransportado" de Tencent, mas foi anunciado há três meses nesta lista. Em agosto, o Tencent lançou o primeiro produto médico AI, 'Shadow Shadow', que é usado principalmente para a triagem do câncer de esôfago precoce. Atualmente, O Hospital do Câncer Afiliado à Sun Yat-sen University, Segundo Hospital do Povo da Província de Guangdong, Hospital do Povo do Distrito de Nanshan, Shenzhen aderiu a este projeto de cooperação.

Se é o gigante da Internet ou a empresa médica de inteligência artificial vertical mais alta, os resultados do afundamento no hospital em 2017 foram muito significativos - garantindo a adequação dos dados de inteligência artificial "grãos" e encontrando problemas encontrados em aplicações fora da clínica Mais recentemente, tem mais perspectivas comerciais. São todos os capitais que estão felizes de ver.

Excluindo a própria tecnologia de inteligência artificial, o mercado de imagens médicas também atingiu um novo ponto crítico em 2017.

O alargamento entre a crescente demanda do mercado e os recursos de imagens médicas tornou-se significativo, e o crescente mercado de imagens médicas atraiu interesse das empresas de inteligência artificial, na esperança de se tornar a mais antiga "sutura" neste crack Ao mesmo tempo, tornou-se o primeiro lote de 'Miners' que chegaram.

O CEO da criação de Flint, a introdução de Yang Hongfei, do tamanho atual do mercado do ponto de vista da imagem médica, o crescimento rápido do lado do paciente, a receita de inspeção de imagem representou mais de 10% da receita hospitalar total, seguida de Drogas Flint para criar junho divulgou o "espectro de mercado de imagens médicas e análise do desenvolvimento da indústria", ressaltou que, de acordo com os últimos cinco anos, a despesa médica global da China em 2020, o mercado de imagens médicas da China chegará a cerca de 600 bilhões a 800 bilhões de yuans.

Ele também levantou o "apetite" da capital. De acordo com estatísticas incompletas, a partir do horário da imprensa, o mercado nacional de imagens médicas de inteligência artificial para completar o financiamento Angel Wheel Negócio Há três, rodada pré-A de financiamento 2, uma rodada de 7, B rodada de 3, C + rodada de a.

Entre eles, o maior montante dos três financiamentos foi concentrado em maio e no segundo semestre. Em maio, a IntuTech anunciou a conclusão do financiamento de 380 milhões de yuan em C, liderado pelo Grupo Gaochun Capital, Yunfeng Fund, Sequoia Capital e Gaochun Capital. Em setembro, assumiu-se que a tecnologia anunciou a conclusão de 120 milhões de yuans do financiamento da Rodada B, liderada pelo investimento conjunto Qiming Venture Capital, Yuansheng Capital e Redwood China, em outubro, Huihui Huiying anunciou a conclusão de "centenas de milhões" O financiamento do Yuan B, o investidor é Tat Tai Capital e 2 outras instituições de investimento.

De acordo com Wang Yuquan, presidente da empresa de consultoria Frost & Sullivan na China, é um resultado muito razoável para que a capital doméstica se junte com imagens médicas de inteligência artificial. "A imagem de inteligência artificial é um resultado inevitável da promoção médica. Essa melhoria é visível e imediata O mais popular, espera-se que 2018 o entusiasmo do capital não fique frio. "Wang Yuquan disse ao repórter" Financeiro ".

No entanto, não parece fácil cortar um enorme bolo, e mesmo a liderança do IBM Watson não reportou qualquer rentabilidade com o seu Watson for Oncology.

O trabalho da Watson for Oncology, uma solução de tratamento e diagnóstico assistido por tumores, baseia-se nos resultados da análise de imagens médicas, fornece aos médicos um conselho médico e gera planos de tratamento para melhorar a precisão do tratamento dos médicos. Ele é apoiado pela experiência de análise de informações da IBM e pelo reconhecimento do mercado. A Watson for Oncology entrou na China, nos Estados Unidos, nos Países Baixos, na Coréia do Sul, na Tailândia e na Índia e em muitos outros países. No entanto, a rentabilidade atual do IBM Watson ainda não foi divulgada publicamente.

Em comparação com a Watson, as empresas domésticas de imagens médicas de AI ainda estão no estágio de aplicação da triagem da doença, ou seja, julgando se existe um certo tipo de doença na imagem. "Sabendo disso", "saber o que tem" e "saber como fazê-lo" Nenhuma das três etapas, a maioria das empresas de imagens médicas de inteligência artificial ainda permanecem na primeira exploração.

Por enquanto, as conquistas da AI estão longe de se esperar. 'Shanghai Long March Hospital Wei Ruili, diretor de oftalmologia, disse a Caijing: "O AI é usado principalmente para triagem. Quando é realmente usado, o médico irá rever isso novamente, como se o paciente fizesse o relatório de diagnóstico do hospital local. Nós o vimos de novo".

Além disso, as empresas nacionais ainda estão concentradas no campo de doenças onde a análise de imagem médica requer um valor relativamente simples e relativamente baixo. Tomando os pulmões como exemplo, o reconhecimento de câncer de pulmão é uma área popular de imagens médicas de inteligência artificial. Isso se deve ao contraste natural do reconhecimento de imagem pulmonar. , É mais fácil superar a direção, mas os sintomas específicos do câncer de pulmão não possuem capacidades de análise aprofundadas.

Liu Zaiyi, professor de radiologia no Hospital Popular Provincial de Guangdong, tem uma profunda impressão sobre isso. "A maioria dos casos de câncer de pulmão em nosso hospital foi revisada e houve muitas metástases nos pulmões dos pacientes na terceira e quarta fases, com efusões, atelectasias e outras condições. Computadores É difícil automatizar as comparações desses recursos. Esses produtos médicos auxiliares podem de fato reduzir a carga de trabalho na clínica, mas a ajuda e os cenários de aplicação para os médicos são pequenos.

Reunir áreas que são mais propensas a romper significa que a concorrência é mais feroz e o risco de ser ultrapassado por gigantes é maior. Em uma entrevista com o repórter "Financeiro" da indústria, o modelo de lucro e a questão da lucratividade ainda estão em suas cabeças. Após o problema.

Em novembro, a Everbright Securities analisou que as indústrias a jusante orientadas para o serviço de imagem médica estavam em necessidade urgente de inovação em modelos de serviços. As empresas que adquiriram rapidamente recursos suficientes em diagnósticos de imagens médicas remotas e centros de imagem independentes terão maiores vantagens na implementação futura do diagnóstico de inteligência de imagem.

A julgar pela reação do mercado dos gigantes, eles tentaram repetidamente abrir a IBM no mercado chinês, juntamente com Ali, Tencent, que já esteve ativo, uma vez que o impacto do tiro no mercado é muito forte. "Repórter", de acordo com meus contatos na capital, espera-se que os gigantes intensifiquem seus esforços em 2018 e o primeiro grande peixe começará em breve ".

O presidente da empresa de consultoria Frost & Sullivan China, Wang Kuiquan, acredita que, mesmo que os gigantes não integrassem o mercado de imagens médicas de inteligência artificial tão rapidamente, o estrangulamento entre as pequenas empresas seria muito trágico. Quem pode ganhar é imprevisível e pode até ser como a indústria da bicicleta compartilhada. Da mesma forma, torne-se o representante do jogo do capital.

Em 2017, a combinação de inteligência artificial e tratamento médico começou a aprofundar e aperfeiçoar. Como o "campo de batalha" mais antigo e mais competitivo, muitos problemas encontrados na indústria de imagens médicas de inteligência artificial dificilmente podem encontrar uma referência empírica, o que também reflete sua distância ao gosto. Inteligência Artificial Médica Esta é a primeira sopa de boca mais próxima.