ニューラルネットワークに基づく畳み込み深学習アルゴリズム、2012年以来、変更の医療のための新たな勢いになってきた。診断システム、インテリジェント医用画像CT、MRI、X線、超音波、赤外線熱、汚れ、ECGなどに基づいて、臨床的使用が有効であることが証明されている。
少し前まではチャットでは、著者および投資パートナーZouguoウェントンの道、ミスターチョウは、国が100以上だから、多くの起業家や起業家がここを得るために数、インテリジェントな支援手術システム事業の発展に尽力して言いました一方で、それは医療の進歩への大きな貢献を証明しましたが、一方で、潜在的で巨大な商業的価値空間も予告しました。
フィクション、2018年、市場基本的にクリアな。いくつか得ることができない資金調達、資金調達鎖切断が死亡し、いくつかの「羊の頭をぶら下げ、犬の肉を売って」自分自身を裏切る長年にわたり医療におけるいくつかのルーツを持って、ホメオパシーAIの背後にある仮想の投資口技術革新は、まだ、とはまだリードして、リードする、技術的な金融・医療資源の強さを持ついくつかを苦労している。一般的な市場の状況は、ショッピングに残されたセグメントのそれぞれが唯一の非常に少ない、今年基本的に安定しています。
2017年に、我々はまだアルゴリズムと画像認識の精度に戦う場合は、2018年の戦いは、商用、認証を取得することです。製品は、お金のために販売する方法、昨年から今年問題について、同社の焦点になると、多くのシンクタンク億ユーロ起業家や投資家は、関連する話題について話をしたり、矛盾した見解や意見を出したりしました。
市場における現在の主流製品
肺結節の同定と診断、モデル学習アルゴリズム中国は肺がんの大きな国、ほとんどの十分な肺容量の画像データであるため、一方では企業のほとんどの出発点であり、肺結節のためのグローバルな研究のために、他の一方で最も成熟を識別カルテによる肺癌の診断及び主要科学技術の方向の急速な進歩のための国内の審査推論している、Fatuma深い次元、健康科学と技術トレーニング、ボクセル技術、医療ホイ英、深いルイ医療、医療ビューポート、中国の資源省乳癌、肝臓癌、上咽頭癌、脳卒中自動検出のための肺癌のほかにマイル雲などは、また、焦点となってきています。
インテリジェントCT支援スクリーニング製品（AI-CT）機能インタフェース（出典：Imagine Technology）
二次子宮頸がん検診、子宮頸スミアすなわちスクリーニング知的支援システムは、業界のフィールドが懸念されている。主なアプリケーションは自動的に病理学のための生検でDNAが完了したことを検出し、補助典型的な企業を病理学者前者のコア製品であるCell DNA自動検出アナライザは、中国でタイプIIカードを受領した初期の製品です。
糖尿病性網膜症の診断とスクリーニングは、ケースも増加している。ボクセル技術、Airdoc、DeepCareや他の企業が関連製品を発売してきました。
エンタープライズに関与していないアプリケーションもいくつかあります。
テンセントの食道癌スクリーニング製品の厳選
・Lepu Medicalによって導入されたAI-ECG-Platformは、ECGの自動解析および診断製品です。
・Hui Huixinによって導入されたX線骨折診断システム
・Paulaが発売した新生児黄疸の診断スクリーニングは、肌の画像のAI製品です。
治療の面で診断リンクに加えて、心臓の健康に、放射線治療の分野で製品を期待されている、医師ホイホイ英、世界的な医療や他の企業は、自動スケッチ対象システムを導入しており、正確な放射線治療計画を完了するために、効率的に医師を助けることができます。
インテリジェントなターゲットエリア自動描写図（出典：Lianxin medical official website）
手術の分野では、医療新建は、中国の資源ウォン・リや他の企業は、クラウドベースの3次元画像再構成システム、進化的アルゴリズム、VR技術、医師より正確な術前計画を手助けを導入しています。
第二に、トップ3の出発点、草の根の終わり
トレーニングアルゴリズムモデルは、ほとんどのトップ3病院があるため、高品質なデータを取得するための3つの病院との連携の共同研究を通じて、企業は、基本的なラインとなっている高品質、画像データの多様性の多くを必要としかし、トップ3の病院がない高品質なイメージング部門の不足、放射線治療一般開業医は、主要病院が欠けていた。そう、実用的な観点から、国の草の根レベルではなくトップ3。最後の2年間で、実際の需要を激しく医療情報を促進しますグレーディングクリニック、遠隔医療、大きなプラス要因である。デジタルイメージベースの、マルチレベルの病院の医療記録の機能は瞬時に状況のデータを交換するには、そのような癌の診断および治療として主に病院、本当に深刻な病気を行います。
多くの企業は、病院のプライベートクラウドから多くの病院のパブリッククラウドに至るまで、クラウド上に製品を構築しており、将来のアプリケーションのための製品形式です。
第三に、ハードウェアを使わないでください。
上記の企業、主にソフトウェアシステムは、モデリングソフトウェアをやって利益を上げるために始めた、これ以上2以下：;病院と協力して、第二に、両方の患者人頭料金に応じてまず、病院に、病院に年会費を売却しました。収益モデルの正確にどのような種類の金融モデル、まだ不明である。いくつかの主流企業との認定を取得するには、市場の段階に入るようになった、国内の医療機器メーカーの協力を模索する「オリーブの枝」を拡張する可能性がありますかM＆2の組み合わせは、レコード会社の面で、付加価値の高いサービスのハードウェアとソフトウェアの統合機能とリソースの医療機器メーカーを支援することができますすぐに収益創出へのパスを見つけるために、医療機器メーカーのために、付加価値の高い製品を作ることができること高いが、また、企業の技術力と市場競争力を高める。
レコード会社は、これは慎重に検討に値する問題である？自分のハードウェアを行うにはしたくない。利点は、実際のお金が販売するではありませんどのように多くの機器、医療機器市場での消耗品にお金を稼ぐために、ハードウェアがやっていることですが、消耗品。医学で着陸します例えば、2017年は約1億ドルの収益を上げています。それに依存する製品は、細胞DNA自動分析装置だけでなく、細胞固定剤、着色剤、使い捨て頸部ブラシ、およびその他の消耗品です。シークエンシング企業の収益性のポイントは、主に体液コレクターをベースにしていますが、もちろん、ハードウェアを使用することは比較的重く、各エリアの状況に合っていないため、賢明な対応が必要です。
全体的に、シンクタンクは、第二級のカード会社は、すでに2年近く、ビジネスの3種類を適用し、いくつかを持っています2018年億ユーロは、営利事業医療AIの出発地点CNDA認定進行が加速しているだろうと考えていますほこりは、私たちがもたらした疾患の診断と治療のため、今後5〜10年間の人工知能の巨大なアップグレードについて非常に楽観的である。定住するだけでなく、健康と生活の質を向上させるために私たちをもたらし技術を楽しむことができるようにしたいました。
