Фармацевтическая сеть 7 марта в Гуанчжоу, три из трех больниц в индустрии визуализации в течение 8 лет, врач, взглянув на дверь, чтобы описать свою работу, нам нужно пройти исторический контраст, количественный анализ и другие шаги, чтобы Пациент закончил фильм, чтобы сделать базовый диагноз и лечение », а затем, чтобы решить, какой пациент нуждается в лечении.
В медицинском диагнозе значение изображения незаменимо. 90% медицинских данных - это изображения, такие как КТ, рентген, МРТ, УЗИ, ПЭТ и т. Д. Если пациент с раком должен пройти операцию, Состояние опухоли, степень сосудистого стеноза и другая информация в качестве основы для определения хирургических вариантов, программ лечения и последующего риска.
Технология искусственного интеллекта (AI) и технология распознавания изображений продвигаются, так что у работы есть удобный помощник - система анализа медицинских изображений искусственного интеллекта.
С помощью двумерного медицинского изображения врачи проводят десятки минут наблюдений и рассуждений, а искусственный интеллект можно «читать» через десятки секунд через глубокое обучение и обучение, а искусственный интеллект, как ожидается, увеличит скорость диагностики с достаточными большими данными 10 раз и, таким образом, значительно снизить стоимость диагностики и лечения.
Для врачей эффективный анализ может помочь им сэкономить время на чтении, снизить частоту ошибочных диагнозов и обеспечить более богатые сопоставления исторических изображений. Больницы также рады видеть цифровые результаты искусственного интеллекта по обработке медицинских изображений, что облегчает создание медицинских баз данных. , Тем самым снижая стоимость программ лечения.
Сбор данных о капитале, технологии и медицинских данных - это три стиля акционеров, когда появляется медицинская визуализация искусственного интеллекта. Может ли этот помощник «чтения фильма», который все еще находится в стажировке, в одиночку?
Стремительный быстрый конь, выигрывает в данных
По сравнению с 2016 г. медицинская промышленность искусственного интеллекта в 2017 году еще более жаркая, и в то же время она стремится достичь результатов, которые могут быть достигнуты.
«Все устали от разговоров. В конце концов, никто не может жить на« куриной крови ». Ян Вэй, аналитик отрасли здравоохранения в Yiou Think Tank, сказал репортеру« Финансовых компаний »:« Есть ли уровень приложений, который можно охарактеризовать как «руки вниз», Что? Я думаю, что это искусственный анализ медицинского анализа.
По сравнению с другими областями медицины искусственного интеллекта в данных используются преимущества визуализации искусственного интеллекта. Данные по визуализации не похожи на медицинскую карту. В ней содержится история болезни, информация о пациенте, симптомы, методы лечения и более восстановление. Информация, ее высокая степень интеграции информации - медицинская патологическая пленка содержит большое количество информации с высокой стоимостью. Поэтому, по сравнению с другими медицинскими данными, обработка данных изображения менее сложна, а стоимость обработки выше.
«Оригинальный образ медицинских изображений очень высокомерный и очень сложный, и искусственный интеллект превращает высокоразмерные данные в проблему с низким размером, более легко решаемую», - сказал Ван Сяоже, главный архитектор Zero-King Technology Co., Ltd., в интервью Caijing. Журналисты сказали, что данные медицинских изображений сами по себе хорошо соответствуют алгоритму модели характеристики искусственного интеллекта.
Единый стандарт данных изображений упрощает алгоритм «ввода», что упрощает создание вспомогательной диагностической модели.
Данные о снимках каждой больницы, а не только в отделении радиологии, включающие почти каждый клинический отдел, что также означает, что данные изображения не существуют в одном информационном пространстве. Отдел информации больницы Пекинского университета по борьбе с антиретровирусными препаратами «Финансы», Репортер, данные медицинской визуализации в больнице - это самый большой объем данных и стандартизирован, более удобен для машинного чтения, это очень важно.
Многие люди в области медицинской визуализации мозга. Уже в 2003 году Philips здоровье Чжоу Женю, старший научный сотрудник по клиническим наукам, и его наставник имеют идею создания большой платформы изображений для визуализации, но «многие из проблем, которые мы не смогли преодолеть в то время, такие как качество изображения, несоответствие данных и компьютеров, диагностическая логика Мышление также не стандартизировано, что привело к тому, что 15 лет назад мы не могли быть по-настоящему умны в медицине », - сказал Чжоу Женью репортеру« Финансы ».
Точно так же, как врач-визуализатор должен читать большое количество клинических изображений, «кормить» данные патологического изображения является самым важным способом для изучения системы ИИ, и по сравнению с тем временем, когда Чжоу Женью и его наставник начали думать, данные о патологических изображениях, которые в настоящее время «кормятся», При все большей адекватности возможности анализа искусственного интеллекта могут расти.
Из-за относительного обилия данных разработчики могут собираться в вертикали, а в 2016 году Медицинский демонстрационный центр Beth Israel Medical (BIDMC) и Гарвардская медицинская школа объявили о партнерстве в разработке платформы искусственного интеллекта для визуализации груди. Патологические изображения, система для завершения фильма по идентификации раковых клеток и зон здоровья, а также основа для глубокого обучения, чтобы завершить самосовершенствование и повысить точность распознавания и эффективность. Руководитель платформы Эндрю Бек сказал, что платформа груди груди Точность анализа может достигать 92% в сочетании с точностью анализа патологоанатома до 99,5%.
Скорость посадки в больницу, начинаются гиганты
Уникальность медицинской промышленности заставляет компании AI работать с больницами с самого начала, а поскольку больница является относительно независимой и независимой от данных в системе здравоохранения, все компании AI имеют возможность войти в нее. В 2017 году, Компании с искусственным интеллектом в этой области часто публикуют проекты сотрудничества с больницей. По данным, опубликованным для общественности, улучшаются возможности обработки и анализа медицинской обработки изображений, но также доступны более клинические случаи применения.
Легочные узелки отслеживания изображения один пример. По системе искусственного интеллекта, не только может сказать пациентам, где узелки в легких, анализ исходных данных, но и прогнозировать вероятность злокачественности, скрининг пациента рекомендуется вероятностью времени обзора, или не нужно делать биопсию или проверить соответствующие генотипов. ясное сообщение не только пациенту лучше понять болезни, врач-пациент коммуникации легче будет платить за потери веса, который правительство хочет видеть.
Независимая сторонняя платформа обработки изображений Huiying Hui Ying генеральный директор Chai Xiang Fei предоставила данные репортера «Caijing», что объем чтения Хуэй И Хуэй Ин имеет более одного миллиона. Это ускоряет его сокращение в реальных сценариях приложения неотделимы от текущих Huiyi Huiying имеет доступ к более чем 500 первичным больницам и более чем 200 трем больницам.
Airdoc, еще одна известная медицинская компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте с акцентом на офтальмологическую визуализацию, собрала сотни тысяч фотографий на заднем дворе отечественных и зарубежных больниц. Во второй половине этого года Airdoc вместе с больницей Zhejiang Eye Hospital, Достигнуто соглашение о сотрудничестве, создание технологической базы для анализа офтальмологических изображений с искусственным интеллектом.
По неполным статистическим данным, в настоящее время входящие в область искусственного интеллекта медицинской визуализации бизнес Компания достигла более 40. В дополнение к высокотехнологичным медицинским компаниям с высокой степенью точности действия интернет-гигантов становятся все более очевидными.
Учитывая преимущества данных, которые интернет-гиганты накопили в течение длительного времени, их участие может напрямую влиять на будущие изменения модели в этой области. Благословения политики также увеличили это влияние.
15 ноября Министерство науки и технологий объявило на стартовой конференции нового поколения планирования развития искусственного интеллекта и крупных научно-технических проектов, первой партии нового списка инновационных инновационных платформ нового поколения из искусственного интеллекта: Опираясь на компанию Baidu, чтобы построить автоматическое вождение, опираясь на облако Alibaba, чтобы построить городской мозг, Опираясь на строительство Tencent медицинских изображений, опираясь на построение интеллектуальных голосов телекоммуникационной компанией компании. Это медицинский образ искусственного интеллекта, который сначала был классифицирован правительством как отдельная категория в области искусственного интеллекта.
Tencent «воздушно-десантный» рынок медицинских изображений искусственного интеллекта, но в списке, опубликованном 3 месяца назад в августе, Tencent запустил первые медицинские продукты AI «Looking for Shadow», в основном используемые при раннем скрининге рака пищевода. Сунь Ят-сена, связанная с больницей опухолей, Гуандунская вторая народная больница, Народная больница округа Шэньчжэнь Наньшань присоединилась к этому проекту сотрудничества.
Независимо от того, будь то интернет-гигант или более вертикальная медицинская компания с искусственным интеллектом, результаты тонущего в больницу в 2017 году значительны - обеспечение адекватного доступа к пище для искусственного интеллекта, обнаружение проблем, возникающих в приложениях, Ближе и больше коммерческих перспектив, это столица, которую хотят видеть.
Капитальный всплеск, но заработка слишком рано
Исключая технологию искусственного интеллекта, рынок медицинской визуализации также достиг нового критического момента в 2017 году.
Расширение между растущим спросом на рынке и ресурсами медицинской визуализации стало значительным, и быстро развивающийся рынок медицинских изображений привлек интерес компаний искусственного интеллекта, надеясь стать самым ранним «швом» в этой трещины В то же время она стала первой партией «Шахтеров», которая прибыла.
По словам Ян Хунфэй (Yang Hongfei), генерального директора компании Flint Creations, с точки зрения текущего размера рынка медицинской визуализации, рост пациентов протекает быстро, а доходы от инспекции визуализации составляют более 10% от общих доходов больниц. наркотики Доход доли. Флинт, чтобы создать июнь выпустила «спектр медицинской визуализации рынка и анализ развития отрасли», отметил, что в соответствии с прошлыми пятью годами, общие расходы Китая на здравоохранение к 2020 году, рынок медицинских изображений Китая достигнет от 600 до 800 млрд. Юаней.
Он также поднял «аппетит» столицы. По неполным статистическим данным, по состоянию на пресс-время, отечественный рынок медицинской визуализации искусственного интеллекта завершил финансирование Angel Wheel бизнес Есть три, предварительный раунд финансирования 2, раунд 7, B раунд 3, C + раунд a.
Среди них наибольшие три раунда финансирования сосредоточены в мае и во втором полугодии. В мае Intu Technologies объявила о завершении финансирования серии C 380 млн. Юаней во главе с Gaochun Capital Group, Фондом Юньфэн, Sequoia Capital и Gaochun Capital. , Реальные фонды с инвестициями, В сентябре предполагалось, что технология объявила о завершении 120 миллионов юаней финансирования B, возглавляемых венчурным капиталом Qiming, Yuansheng Capital, Sequoia China совместными инвестициями, а в октябре Huihui Huiying объявила о завершении «сотен миллионов», Юань «B» финансирования, инвесторы для Dartax Capital и других двух инвестиционных институтов.
По мнению президента консалтинговой компании Frost & Sullivan China Ван Юцюана, очень разумный результат для того, чтобы отечественный капитал собрался вместе с медицинскими изображениями из искусственного интеллекта. «Совершенствование медицинского имиджа визуализации искусственного интеллекта - неизбежно происходящее. Это улучшение можно увидеть, это также момент. Самый популярный, ожидается, что к 2018 году капитальный энтузиазм не станет холодным ». Ван Юньцюань сказал корреспонденту« Финанса ».
Тем не менее, кажется, что нелегко сократить огромный кусок пирога. Даже ведущий IBM Watson, его Watson for Oncology пока не сообщил о прибыльности.
Работа Уотсона для онкологии, решение для диагностики и лечения опухолей, основано на результатах медицинского анализа изображений, предоставляет врачам медицинскую консультацию и разрабатывает планы лечения для повышения точности лечения врачей, что подтверждается собственными экспертными знаниями и анализом рынка IBM. Watson for Oncology вступил в Китай, США, Нидерланды, Южную Корею, Таиланд и Индию и многие другие страны. Однако текущая рентабельность IBM Watson пока не публиковалась.
По сравнению с Уотсоном, отечественные медицинские компании, занимающиеся визуализацией, все еще находятся в стадии применения скрининга болезни, то есть, судя, существует ли определенный тип заболевания в образе. «Знание» должно «знать, что у него есть», и «зная, как это сделать» Нет «трех шагов», большая часть медицинской визуальной компании с искусственным интеллектом все еще находится в первом исследовании.
«На данный момент результаты, достигнутые AI, далеко не ожидаются». Шанхайский Лонг-Март больница Вэй Руи Ли, директор офтальмологии, сказал репортеру Caijing: «ИИ в основном используется при скрининге. В фактическом использовании врач снова рассмотрит его. Так же, как пациент взял отчет о диагнозе в местной больнице, нам все равно придется пересмотреть».
Кроме того, отечественные компании по-прежнему сосредоточены в области медицинского анализа изображений, требует относительно простой болезни, ценность относительно низкая для легких, например, распознавание рака легкого - это горячая область медицинских изображений искусственного интеллекта, которая обусловлена распознаванием изображения легких с естественным контрастом , Более вероятно, преодолеть направление, но для конкретных симптомов рака легких не имеют глубины анализа.
Лю Цайи, профессор радиологии в провинциальной народной больнице Гуандун, почувствовал это. Большинство случаев рака легких в нашей больнице находятся на рассмотрении. В легких пациентов на этапах III и IV имеется много метастазов, комбинированная экссудация и ателектаз. Трудно автоматизировать сравнение этих функций, и эти продукты, оказывающие помощь врачам, действительно могут снизить нагрузку в клинической практике, но они менее полезны для врачей и имеют меньше сценариев применения.
Собирайтесь вместе, чтобы легче пробиться через поле, означает, что конкуренция более интенсивная, риск быть сжатым гигантами также выше. И в интервью «Caijing» с представителями отрасли, модель прибыли и рентабельность по-прежнему их мозг полагается на После проблемы.
В ноябре аналитики Everbright Securities отметили, что услуги, ориентированные на обслуживание, занимают лидирующие позиции в сфере обслуживания, а предприятия, которые быстро получают достаточные ресурсы в области диагностики телемедицины и независимых центров обработки изображений, будут иметь большие преимущества в будущей интеллектуальной диагностике изображений.
Судя по рыночным отзывам гигантов, IBM много раз пытается открыть китайский рынок, и уже Tencent Tencent, как только влияние на рынок очень сильно выстрелили. Европейский аналитик медицинской промышленности Шан Ян сказал «Финансовый «Репортер:« Согласно моим контактам в столице, ожидается, что гиганты активизируют свои усилия в 2018 году, и первая крупная рыба начнется в ближайшее время ».
Ван Юйцюань (Wang Yuquan), президент консалтинговой фирмы Frost & Sullivan в Китае, считает, что даже если гиганты не будут агрессивно интегрировать рынок медицинской визуализации искусственного интеллекта так быстро, бои между небольшими компаниями будут более ожесточенными. Кто может победить непредсказуемый и может даже походить на разделение велосипедной индустрии Аналогичным образом, стать представителем игры капитала.
Будучи самым ранним и наиболее конкурентоспособным «полем битвы» в 2017 году, индустрия искусственного интеллекта и медицинской визуализации столкнулась со многими проблемами, которые трудно найти в эмпирической ссылке, и это также отражает ее дистанцию от дегустации Искусственный интеллект Медицинский Это первый суп для рта.
