Velocidad de aterrizaje de AI Medical Hospital | datos de imagen más fáciles | 'entrance'

Pharmaceutical Network 7 de marzo audiencia en Guangzhou, uno de los tres principales hospitales en la industria de la imagen durante 8 años, un médico, con una mirada a la puerta para describir su trabajo, tenemos que pasar por el contraste de la imagen histórica, el análisis cuantitativo y otros pasos para El paciente terminó la película para hacer un diagnóstico y tratamiento básico, y luego, para decidir qué tipo de paciente necesita tratamiento.

En el diagnóstico médico, el valor de la imagen es insustituible. El 90% de los datos médicos son imágenes, como tomografía computarizada, rayos X, resonancia magnética, ultrasonido, PET, etc. Si un paciente con cáncer va a someterse a cirugía, El estado del tumor, el grado de estenosis vascular y otra información basada en el juicio del plan quirúrgico, el plan de medicación y el riesgo de seguimiento.

Inteligencia Artificial (IA) que avanza la tecnología y la tecnología de reconocimiento de imágenes, por lo que este trabajo tiene una mano derecha - la inteligencia artificial sistema de análisis de imágenes médicas.

Las mismas imágenes médicas de dos dimensiones, el médico toma diez minutos para observar y razonar, y la inteligencia artificial a través de la formación de aprendizaje profundo pueden pueden 'leer' en decenas de segundos. En el caso de los datos suficientes para apoyar una inteligencia grande, artificial, se espera que para mejorar la rapidez del diagnóstico 10 veces, y por lo tanto reducen drásticamente los costos médicos.

Para los médicos, el análisis eficiente puede ayudarlos a ahorrar tiempo de lectura, reducir las tasas de diagnóstico incorrecto y proporcionar comparaciones históricas de imágenes más ricas. Los hospitales también están felices de ver los resultados digitales de la inteligencia artificial en el procesamiento de imágenes médicas, facilitando la construcción de bases de datos médicas. , Lo que reduce el costo de los programas de tratamiento.

La recolección de capital, tecnología e información médica es el estilo de los tres accionistas cuando la imagen médica de inteligencia artificial está despegando. ¿Puede el asistente de "lectura de video" que todavía está en la pasantía terminar solo?

En comparación con 2016, la industria médica de inteligencia artificial en 2017 es aún más caliente y, al mismo tiempo, está ansiosa por lograr resultados que puedan lograrse.

'Estamos cansados ​​de hablar. Después de todo, nadie puede confiar en el' pollo 'en vivo'. Martingala mil millones de euros todavía piensan tanque, el analista de la industria médica le dijo al "Financial", 'no está en el nivel de aplicación puede ser llamado un' espectáculo para 'el ¿Qué? Creo que es un análisis de imágenes médicas de inteligencia artificial.

La inteligencia artificial y otras áreas del cuidado de la salud en comparación con las ventajas de la inteligencia artificial, que forma parte de imágenes médicas de los datos. Los datos no es una imagen médica que incluye la historia clínica, la información del paciente, síntomas, tratamiento, pronóstico, y muchos de recuperación dispersos información, la información en sí está muy integrada - una película patología médica contiene un gran número de información de alto valor y, por tanto, en comparación con otros datos médicos, datos de imagen de procesamiento menor dificultad, pero más alto valor de procesamiento.

"Las imágenes médicas originales son muy complejas y de gran dimensión, y la inteligencia artificial transforma los datos de alta dimensión en un problema de baja dimensionalidad y más fácil de manejar". Wang Xiaozhe, arquitecto jefe de Zero Krypton Technology, Los reporteros dijeron que los datos de imágenes médicas se ajustan bien al algoritmo del modelo de caracterización de la inteligencia artificial.

Los estándares unificados de datos de imágenes hacen que sea más fácil para los algoritmos ingresar y ayudar en la construcción de modelos de diagnóstico.

Los datos de imagen de los hospitales, no sólo en el departamento de radiología, que participaron casi todos los departamentos clínicos, esto también significa que no es sólo un área de datos de vídeo en el Hospital del Cáncer ministro de Información, Departamento de Pekín revisionismo Heng Universidad le dijo al "Financial" El reportero, los datos de imágenes médicas son la mayor cantidad de datos en el hospital y están estandarizados, lo que es más conveniente para la lectura de la máquina. Esto es muy importante.

Hay muchas personas que tienen cerebros en el campo de las imágenes médicas. En 2003, Philips Sano Zhou Zhenyu, director sénior del Departamento de Ciencias Clínicas y Clínicas, y su mentor tienen la idea de crear una plataforma para generar imágenes de Big Data, pero "En ese momento, muchos desafíos que no podíamos superar, como calidad de imagen, datos y desajuste de la computadora, lógica de diagnóstico El pensamiento tampoco está estandarizado, lo que ha llevado al hecho de que no podíamos ser realmente inteligentes en medicina hace 15 años. "Zhou Zhenyu le dijo al reportero de" Finanzas ".

Así como los médicos especialistas en imágenes necesitan leer un gran número de imágenes médicas clínicas, los datos de imágenes patológicas "de alimentación" son el método de aprendizaje más importante del sistema de inteligencia artificial. En comparación con Zhou Zhenyu y su mentor, se pueden alimentar los datos patológicos actuales. Capacidad de análisis de inteligencia artificial cada vez más adecuada para crecer.

Debido a la relativa abundancia de datos, los desarrolladores pueden reunirse en las verticales, y en 2016 el Centro de Demostración Médica Beth Israel (BIDMC) y la Escuela de Medicina de Harvard anunciaron una asociación para desarrollar una plataforma de inteligencia artificial para imágenes mamarias. imágenes de patología para que el sistema reconozca las células cancerosas y la división de salud de la película, y completa la auto-mejora en la profundidad del aprendizaje marco de la tecnología para mejorar la precisión del reconocimiento y la eficiencia. el líder de la plataforma Andrew Beck dijo que la imagen de la plataforma de mama de la paciente tasa de precisión análisis puede llegar a 92%, y después de un análisis de un patólogo en conjunción con una tasa de precisión diagnóstica de 99,5%.

La singularidad de la industria médica obliga a las empresas de IA a trabajar con hospitales desde el principio, y dado que el hospital es relativamente independiente e independiente de datos en el sistema de salud, todas las empresas de IA tienen la oportunidad de ingresar más. En 2017, Las empresas de inteligencia artificial en el campo publican con frecuencia proyectos de cooperación con el hospital. Según los datos publicados al público, no solo se mejoran las capacidades de procesamiento y análisis de imágenes médicas, sino que también se encuentran disponibles más casos de aplicaciones clínicas.

Un ejemplo de rastreo de nódulos pulmonares es a través de un sistema de inteligencia artificial que no solo le informa al paciente dónde hay nódulos pulmonares, sino también predice la probabilidad de malignidad utilizando el análisis de datos original y sugiere revisiones probables de detección de pacientes por probabilidades o No es necesario hacer una biopsia, o el genotipo correspondiente del examen de esta información clara no solo permite que los pacientes sean más conscientes de la enfermedad, los médicos y los pacientes sean más fáciles de comunicar, sino también que paguen por la pérdida de peso, que también es feliz de ver.

Datos plataforma de imágenes médicas terceros reporteros "financieros" independiente para el Departamento de Medicina CEO Chaixiang Fei Hui shadow suministra a la pantalla, la cantidad de sombra-lectura de la película Departamento de Medicina Hui tiene más de un millón. Esto acelera el ritmo de sus escenarios de aplicación práctica de corte inseparables ahora Hui Hui médicos sombra tienen acceso a más de 500 hospitales de base y más de 200 tres principales hospitales.

Otra más prominente aplicación clínica de la inteligencia artificial Médico Airdoc, se centró en el análisis de imágenes de oftalmología, recolectó cientos de miles de fotografías del fondo de ojo en el hogar y en el extranjero por el hospital. A finales de este año, Airdoc y el Hospital de Ojos de la provincia de Zhejiang, al norte de Shanghai hospital hemos llegado a un acuerdo para establecer una inteligencia artificial oftálmica análisis de imágenes relacionadas base técnica.

Según estadísticas incompletas, ahora se ha entrado en el campo de la inteligencia artificial, las imágenes médicas Emprendimiento La compañía ha alcanzado más de 40. Además de la compañía médica de inteligencia artificial vertical, la acción del gigante de Internet se vuelve cada vez más obvia.

Dadas las ventajas de datos de larga data de los gigantes de Internet, su participación puede afectar directamente el patrón futuro de cambio en esta área, y la bendición de la política ha magnificado la influencia.

15 de noviembre el ministerio en una nueva generación de grandes proyectos científicos y tecnológicos artificial del plan de inteligencia-cum-desarrollo salida fue anunciado que una nueva generación de la inteligencia artificial, la primera lista nacional de plataforma de innovación abierta: Baidu se basan en la empresa automática construcción piloto, empresas nube Ali depender de la construcción del cerebro urbana, Tencent se basan en la construcción de imágenes médicas, según la compañía de Tocco iFLYTEK la construcción de voz inteligente. este es artificial inteligencia de imágenes médicas, por primera vez, el nivel de gobierno aparece como una especie de inteligencia artificial propio régimen.

Tencent 'aerotransportado' mercado de imágenes médicas de inteligencia artificial, pero fue anunciado hace tres meses en esta lista. En agosto, Tencent lanzó el primer producto médico de AI, 'Shadow Shadow', que se utiliza principalmente para la detección temprana de cáncer de esófago. El Hospital del Cáncer afiliado a la Universidad Sun Yat-sen, Segundo Hospital Popular de la provincia de Guangdong, Hospital Popular del Distrito de Nanshan, Shenzhen se ha unido a este proyecto de cooperación.

Ya sea el gigante de Internet o la compañía médica de inteligencia artificial vertical más alta, los resultados de hundirse en el hospital en 2017 fueron muy significativos: garantizar la idoneidad de los datos de inteligencia artificial y encontrar problemas encontrados en aplicaciones fuera de la práctica clínica. Más cerca y más perspectivas comerciales, estas son la capital está dispuesta a ver.

Excluyendo el aura de la tecnología de inteligencia artificial en sí misma, el mercado de imágenes médicas ha alcanzado un nuevo punto crítico en 2017.

La expansión entre la creciente demanda del mercado y los recursos de imágenes médicas se ha vuelto significativa, y el floreciente mercado de imágenes médicas ha despertado el interés de las compañías de inteligencia artificial, con la esperanza de convertirse en la primera 'sutura' en esta grieta. Al mismo tiempo, convirtiéndose en los primeros 'mineros' en llegar.

Introducción CEO Flint Yang Hongfei introducción, desde el tamaño del mercado actual del punto de vista de imágenes médicas, el rápido crecimiento del lado del paciente, los ingresos por inspección de imágenes representaron más del 10% de los ingresos totales del hospital, seguido de Drogas participación en el ingreso. pedernal para crear un "mapa del mercado y la industria de desarrollo de análisis de imágenes médicas", publicado en junio señaló que en virtud de los últimos cinco años el gasto médico general de China en el año 2020 el tamaño del mercado de China Medical Imaging llegará a alrededor de 600 mil millones a 800 mil millones de yuanes.

También levantó 'apetito' capital. Según las estadísticas incompletas, a partir de esta edición, la inteligencia artificial interno, mercado de imágenes médicas completa ronda de ángel de la financiación Negocios Hay tres, ronda de financiación Pre-A 2, una ronda de 7, ronda B de 3, ronda C + de a.

Entre ellos, tres veces la cantidad máxima de financiación concentrada en mayo y la segunda quincena de mayo, 380 millones de yuanes para completar la ronda C de la financiación de la ciencia y la tecnología, de acuerdo con los planes anunciados por los inversores Hillhouse Capital Group plomo, Fondo Yunfeng, Sequoia Capital, capital de alta Yung , real con el fondo de inversión; septiembre presumiblemente Tecnología anunció la finalización de 120 millones de yuanes ronda B de financiación de Qiming socios de empresas plomo de los inversores, el capital Yuansheng, Sequoia china, la inversión conjunta; en octubre, el Departamento de sombra Médico Hui anunció la finalización de 'cientos de millones yuan ronda B de financiación, el inversor es de capital Datai y otros dos inversores institucionales.

Frost & Sullivan, presidente de la empresa de consultoría de vista chino Wang Yuquan, la capital nacional se reúnen e Inteligencia Artificial Medical Imaging es un resultado muy razonable. 'Inteligencia artificial para mejorar la imagen de la atención médica es lo que está obligado a pasar, y esta mejora es visible, y es el momento el más popular de espera entusiasmo capital de 2018 no será frío. 'Wang Yuquan dijo al 'Financial'.

Sin embargo, parece un enorme pastel para cortar una pieza no es fácil. Incluso líder de IBM Watson, que Watson para Oncología aún no ha informado de la rentabilidad.

El contenido del trabajo soluciones de tratamiento neoadyuvante Watson para oncología es, está respaldado por la experiencia propia de análisis de información y aceptación en el mercado de IBM una imagen médica resultados de los análisis, los médicos proporcionar consejo médico, las opciones de tratamiento generados con ello, aumentar la precisión del diagnóstico y el tratamiento de un médico grado. Watson para Oncología para entrar en la multinacional china, Estados Unidos, Holanda, Corea del Sur, Tailandia y la India. sin embargo, la rentabilidad de IBM Watson no está siendo visto en los informes públicos.

En comparación Watson, una inteligencia artificial pública interna compañías de imágenes médicas se encuentran todavía en la detección de enfermedades etapa de aplicación, es decir, si existe una clase de enfermedades en la imagen. En el 'saber que hay' 'por lo que no saben' y 'saben cómo dejar Ninguno de los tres pasos, la mayoría de las compañías de inteligencia artificial de inteligencia artificial permanecen en la primera exploración.

Por ahora, los logros de AI están lejos de ser esperados. 'Shanghai Long March Hospital Oftalmología Wei Ruili sobre los periodistas "financieros": 'AI se utiliza principalmente para la detección, el uso real, el médico vuelva a revisarlo de nuevo, al igual que el informe de diagnóstico del paciente se llevó a cabo en el hospital, vemos todavía tener que reconsiderar.

Además, las empresas nacionales siguen centrados en el análisis de imágenes médicas requiere áreas de la enfermedad relativamente simples, un valor relativamente bajo. Para los pulmones, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes médicas cáncer de pulmón es un campo caliente de la inteligencia artificial, esto se debe a que los pulmones tienen un reconocimiento de imágenes contraste natural , Es más fácil superar la dirección, pero los síntomas específicos del cáncer de pulmón no tienen capacidades de análisis en profundidad.

El Hospital Popular Provincial de Guangdong, Profesor de Radiología, Liu Yi, entonces esto se siente en lo profundo, 'La mayor parte de nuestro hospital de casos de cáncer de pulmón son revisados, tres, cuatro pacientes con metástasis de pulmón tiene una gran cantidad de exudado fusión, atelectasia y otras condiciones, ordenador difícil de implementar estas funciones de forma automática comparar estos productos para ayudar a los médicos en la práctica clínica de hecho pueden reducir parte de la carga de trabajo, pero en busca de ayuda médica y escenarios son pequeñas '.

Se reúnen avance más fácilmente en el campo, lo que significa una competencia más intensa, el riesgo de ser gigante anexa excluidos también más alta, mientras que en los reporteros "financieros" entrevistó a personas de la industria, las cuestiones de modelo de utilidad y rentabilidad siguen recoger sus cerebros en Después del problema

En noviembre, el análisis Everbright de Valores, con urgencia innovador modelo de servicio basado en el servicio industrias de transformación de imágenes médicas, las empresas obtienen rápidamente los recursos adecuados en el diagnóstico por imagen médica a distancia y centros de imágenes independientes, para llevar a cabo el futuro de diagnóstico por imagen inteligente tendrá una mayor ventaja.

De gigantes para ver la reacción del mercado se ha repetido intentos de abrir el mercado chino, IBM, además de movimientos frecuentes han sido Ali, Tencent, disparó una vez impacto en el mercado son muy fuertes. Martingala mil millones de euros todavía piensan tanque, el analista de la industria médica le dijo al "Financial "periodistas 'según mis contactos en la zona de la capital, se puede esperar gigantes va a intensificar sus actividades en 2018, uno de los' Feeding frenzy 'pronto comenzará.

Frost & Sullivan, presidente de la consultora en China Wang Yuquan cree que incluso si los gigantes no serán tan integrar rápidamente el mercado masivo de imágenes médicas inteligencia artificial, matando entre las pequeñas empresas será muy trágico, difícil de predecir que puede ganar, incluso puede compartir industria del ciclismo Del mismo modo, conviértete en el representante del juego de capital.

Como el "campo de batalla" más temprano y más competitivo en 2017, la industria de la inteligencia artificial y la imagenología médica ha encontrado muchos problemas que son difíciles de encontrar una referencia empírica, y esto también refleja su distancia de la prueba Inteligencia Artificial Médica Esta es la primera sopa de boca más cercana.