Medical Network Juillet 4 Medical AI est très chaud, mais l'application réelle de l'application est très faible, l'amélioration actuelle de l'imagerie et le diagnostic, couplé avec le vrai talent d'intelligence artificielle n'a pas encore versé dans le domaine médical, la route AI médicale est encore longue.
Le vent d'est de l'intelligence artificielle a déjà soufflé dans le domaine médical.
Offre déséquilibrée de ressources médicales de qualité, longue période de formation des médecins, taux élevé de diagnostic erroné, changements rapides du spectre pathologique, changements technologiques rapides, augmentation du vieillissement de la population, croissance des maladies chroniques, attention accrue à la santé et naissance de l'intelligence artificielle Développement
Jiang Xiaodong, fondateur de Changling Capital, a déclaré au 21ème Century Business Herald: "Pourquoi sommes-nous si optimistes quant à l'application de l'intelligence artificielle dans le système médical chinois, car la qualité médicale n'est pas durable, les ressources médicales Tête, la distribution déséquilibrée est commune, et le problème du chaos causé par le mécanisme de désalignement est également très commun.
En réponse à ces problèmes, l'intelligence artificielle peut jouer un rôle clé dans le changement de l'industrie, mais les barrières et les spécialités de l'industrie médicale sont également destinées à devenir une voie difficile vers l'autonomisation de l'IA.
Bien que les essais de produits médicaux AI soient divers, ils n'ont pas vraiment atterri, et les produits qui peuvent répondre aux scénarios d'utilisation clinique sont toujours absents.La plupart des recherches et développements actuels dans les hôpitaux sont la coopération et l'expérimentation scientifiques.
'风口' autonomisation
Le slogan du traitement médical de l'IA souffle sur le système médical de reconstruction.
Spécifiquement, sur la base de données massives, l'IA permet aux hôpitaux de fournir des soins primaires, de développer des traitements médicaux complémentaires pour différentes maladies et de partager les compétences médicales de l'hôpital principal avec les hôpitaux. A chaque niveau.
Promouvoir le développement de l'intelligence artificielle, comme les cas, les images et les gènes, et établir des standards médicaux vérifiables et reproductibles en traitant de grandes quantités de données médicales de grande qualité, ce qui permet de diagnostiquer les patients avant, pendant, après ou à l'hôpital. Profitez de services médicaux standardisés.
"L'avenir de l'intelligence artificielle n'est pas un substitut pour les médecins, ce n'est pas seulement un médecin supplémentaire, mais une pierre angulaire pour aider à reconstruire le système médical et établir une nouvelle infrastructure", a déclaré Jiang Xiaodong.
La route vers l'autonomisation de l'IA médicale est basée sur l'apprentissage en profondeur du Big Data.
Si l'intelligence artificielle est divisée en trois dimensions: algorithme, puissance de calcul et données, les principales opportunités de l'industrie se concentrent désormais sur les données et les applications.Le noyau de la concurrence réside dans la qualité et la quantité de données. Les données sont les pierres à aiguiser: «Sans une pierre à aiguiser de bonne qualité, il n'y a pas de bon couteau», a déclaré Jiang Xiaodong aux journalistes, dont le 21st Century Business Herald.
Comparé à l'homme, le plus grand avantage de l'intelligence artificielle est l'efficacité computationnelle, en particulier dans les industries à forte intensité de données, à forte intensité de connaissance et à forte intensité de cerveau.
Retour au domaine médical, du monde Démarrer une entreprise En termes de pratiques d'entreprise, les applications spécifiques comprennent la connaissance et la gestion des risques, la recherche médicale, l'imagerie médicale et le diagnostic, la gestion et le suivi du style de vie, la santé mentale, les soins infirmiers, la gestion des urgences et des hôpitaux.
Les changements dans l'intelligence artificielle pour la nouvelle infrastructure du système de santé chinois incluent: nouveaux médicaments, c.-à-d. Dépistage et prédiction de maladies, dépistage de médicaments chez les patients, diagnostic et traitement des tumeurs, découverte de médicaments, nouvelles cibles, découverte de nouveaux marqueurs Et de nouveaux services médicaux, y compris la structuration des données, la standardisation, l'extraction multi-sources d'agrégats de données hétérogènes, le diagnostic assisté, le traitement optimisé de la délinéation des lésions, la gestion de la santé, etc.
De nombreux segments de piste dans le département d'imagerie afin que le représentant du domaine du diagnostic ont ouvert la voie.
« Radiologistes a écrit des centaines de rapports tous les jours, le plomb épuisé de qualité inférieure, qui fait partie du travail s'il y a une bonne aide pour résoudre AI, la libération du médecin, de consacrer plus de temps à la recherche de la maladie et le patient une communication directe est significative. » Section Changzheng hôpital imagerie deux Université de médecine militaire, Département de médecine nucléaire et le professeur Liu Shiyuan, par exemple, a déclaré: « l'hôpital de 7000 yuans un différend PET-CT reçu, mais moins de 120 yuans par CT commune, la TEP-TDM est précisément parce que le fonctionnement réel le patient était une communication plus directe avec les médecins. AI aider les médecins dans la voie de développement futur, il devrait également être plus de médecins pour restaurer leur valeur.
L'imagerie médicale AI a émergé du laboratoire comme un champ de diagnostic auxiliaire typique, et est sur le point d'ouvrir la voie à une vague de commercialisation.Cette année, il y a aussi des faits saillants fréquents. Affaires Entrant dans le processus d'approbation pour l'approbation des trois types de certificats d'équipement, il devrait officiellement entrer dans la phase de commercialisation.La vitesse des produits d'imagerie AI accélère, et la maturité de la performance du produit est continuellement améliorée.
D'autre part, en plus de champ de diagnostic accessoire, les tendances d'investissement ces dernières années ont commencé à basculer à l'application minière AI + avant que le médicament utilisé dans la recherche clinique d'un médicament est sur la technologie de l'apprentissage en profondeur pour réaliser l'excavation rapide et précis et le criblage de composés appropriés ou biologiques; Raccourcir le développement des médicaments le cycle, de réduire les coûts de développement de médicaments et d'améliorer le taux de réussite des objectifs de développement de médicaments. 2015, des candidats médicaments Atomwise basés sur des applications existantes, ce qui rend les algorithmes d'intelligence artificielle pour trouver deux produits candidats contrôler avec succès le virus Ebola en un jour.
AI dans le domaine médical, la concurrence jalonnement la solidité du capital, les géants de l'Internet ont une tête de pont.
2016 est considéré comme la première année de l'intelligence artificielle + investissement médical dans le pays, un total de 27 entreprises en 2016 à financer, dont 16 entreprises de financement de plus de 10 millions de yuans.
Le développement de l'intelligence artificielle médicale est rapide: plus de 28 entreprises en démarrage ont reçu un financement l'année dernière, totalisant plus de 1,7 milliards de yuans.
Le 15 Novembre 2017, Tencent est entré dans le premier lot de la liste des plates-formes d'innovation ouverte de l'intelligence artificielle de la nouvelle génération nationale. Hôpital Comme une percée, puis coopérer avec l'hôpital par l'établissement d'une coalition ou la mise en place d'un laboratoire commun.
Les géants traditionnels de l'Internet avec de forts talents d'intelligence artificielle et des réserves technologiques déploient également l'intelligence artificielle médicale. Santé Lancement du produit médical AI "Doctor You" avec Wanliyun, Tencent a lancé des produits IA d'imagerie médicale, Xunfei Medical a lancé un système de diagnostic assisté par imagerie, assistant médical intelligent.
Tencent unité d'affaires Internet directeur général Li Zhifeng a déclaré au 21e siècle journaliste Business Herald: « objectif Tencent est de ne pas couper trop de domaines à la fois, mais la technologie pour faire d'abord sombre, puis développez lentement AI médicale il y a une grande extension de la piste. Espace, l'industrie est encore à ses balbutiements, Tencent espère attirer plus d'entreprises à la plate-forme cinématographique, nous espérons également coopérer avec des entreprises qui ont déjà acquis des avantages dans ce domaine, et choisir de coopérer avec Zero Technology en raison de ses données avancées. Avantage. '
Zero Technology a conclu un partenariat avec plus de 500 hôpitaux et établi un centre de données: la plateforme Zero Health Medical Big Data a rassemblé plus de 2,8 millions de cas de patients cancéreux, avec un taux de pénétration de la maladie de plus de 60%. 60% des cas liés aux tumeurs entreront dans le système de Zero Technology.
Selon le journaliste du 21st Century Business Herald, Zero Technology a achevé le premier tour de financement au premier semestre et ce tour de table a atteint 1 milliard de yuans, qui devrait devenir la première entreprise licorne dans le domaine des big data médicaux et de l'intelligence artificielle. Créé par le Conseil d'Etat, l'un des plus grands fonds souverains du monde, China Investment Corporation, est un investisseur très important dans ce tour de financement.
Globalement, les turbulences sur les investissements sont apparues en 2014 aux Etats-Unis, au Royaume-Uni et en Inde, dont le financement de 130 millions en 2014, le financement de 175 millions de dollars en 2016 et de 2,1 milliards de dollars en 2018. Le prix total a été acquis par Roche Pharmaceuticals et est devenue la première société au monde pour les sociétés d'intelligence artificielle médicale à être acquises par des sociétés pharmaceutiques.Le traitement médical d'intelligence artificielle continue à chauffer.
'feu virtuel' de refroidissement
Selon les statistiques, le marché potentiel de l'intelligence artificielle + diagnostic assisté et traitement est énorme, au moins l'échelle des revenus au-dessus du tera milliard.Toutefois, l'intelligence artificielle des soins médicaux est encore un tout-petit.
Liu Shiyuan a déclaré au 21st Century Business Herald: «Le problème médical est très compliqué et il y a de nombreuses dimensions, différentes de l'intelligence artificielle dans d'autres domaines.Pour les entreprises, il faut creuser profondément dans les problèmes cliniques.
Les questions en suspens telles que la colonne vertébrale, les radiologues cette grande demande, mais en fait pas une entreprise ou commencer à faire ce segment en profondeur. Parce qu'il implique beaucoup de dimensions d'influence de la colonne vertébrale de premier plan, la rechute élevée. Là dimensions de cône, épaulière Dimensions, dimensions de la capsule sacculaire, dimensions des vertèbres cervicales, dimensions des tissus mous, etc. Sans parler des types de maladies en cause, de la morphologie des cônes, de la densité, de l'IRM et d'autres défis difficiles.
docteur en apparence simple a publié le rapport si le niveau de la machine n'a diminué que par l'apprentissage en profondeur des grandes données une seule maladie, puis intégrer lentement les modèles complexes deviennent multi-tâche, être possible d'atteindre.
«Ce voyage est très long, la nécessité de l'innovation et la percée, Liu Shiyuan dit que « à l'heure actuelle AI dans l'application du service d'imagerie à seulement la détection des lésions qui ne répond pas à l'application d'atterrissage scénarios cliniques. Ne peut pas être réalisée à partir de la détection des nodules ont été analysés à émettre processus d'intégration des rapports de diagnostic.
Par pure coïncidence, directeur adjoint de Sun Yat-sen Cancer Center, Cancer Hospital, vice-président la semaine dernière sur l'argent 2018 dans le sud de la Chine (Guangzhou) Co- table ronde a également souligné: « AI chaud, bulle beaucoup d'experts en informatique de maîtriser la technologie de l'intelligence artificielle. et les entreprises technologiques actives dans l'excitation, appelé addition thermique d'une application à froid, clinique et médicale, ce modèle est évidemment pas propice au développement de l'industrie ».
Pour la mise en page de l'entreprise, l'homogénéisation de la concurrence des problèmes AI aussi graves que le domaine médical.
AI au service d'imagerie les plus avancées, par exemple, du poumon, l'application de l'oeil est relativement simple, se réunissent les entreprises pour capturer la mise en page. Cependant, par exemple, pour tester l'eau est des parties relativement petites complexes de la colonne vertébrale, le diagnostic de l'abdomen. À l'heure actuelle la fin du produit, seuls les poumons et relativement mature fundus. est toujours le plus largement utilisé pour détecter des nodules pulmonaires, et certains font des maladies pulmonaires, y compris le diagnostic différentiel des nodules pulmonaires dans l'avenir une hémorragie cérébrale, des fractures, coronaires, le foie peut être entrer lentement la vue du public.
Dans une petite échelle ce qui concerne plancher médical AI, Liu Shiyuan a souligné, le diagnostic clinique de la pression et le traitement de la plupart, de la valeur attendue atterrissage AI est le plus élevé. En outre au Département des aspects radiologiques des fiches d'évaluation, d'analyse thoracique CT, IRM de la colonne vertébrale sont les médecins travaillent Travail répétitif à haute intensité, la demande d'IA est naturellement plus urgente.
«Champ AI vraiment petit d'atterrissage, une seule détection de nodule pulmonaire au plus tôt après un an. Pour la réalisation du projet conforme aux rapports cliniques d'une scène d'automne peut au moins prendre plus de trois ans, Liu Shiyuan a déclaré aux journalistes dans le 21st Century Business Herald « pour trouver un terrain compatible avec le scénario clinique, il est nécessaire que chaque domaine d'apprentissage et d'application composite unique. »
Par rapport à l'IA médicale étrangère, dans notre pays et à l'étranger un grand niveau d'utilisation des données au même niveau, et encore plus l'utilisation de l'espace, mais dans des domaines clés concurrentiels des algorithmes AI, la Chine est encore un écart, restent généralement dans les pays étrangers pour l'algorithme l'innovation secondaire, des percées dans des domaines clés de besoin urgent. « compétences de base dans le domaine de la technologie IA est l'accent sur les données révolutionnaire, les algorithmes et les réseaux de neurones. » Shiyuan Liu a souligné.
Zéro sciences de krypton et de la technologie co-fondateur et directeur de l'exploitation Liping correspondant clinique pour le 21st Century Business Herald, a déclaré: « seuil AI Medical est très élevé, dans différentes directions experts de l'algorithme et des experts médicaux concernés sur le système médical comme la modélisation des données scientifiques, logiques , la stratification est très complexe et riche. seuls les experts de l'algorithme et des experts médicaux profondeur de l'intégration, de se comprendre leur « langue », afin de résoudre ce problème, donc aucune donnée ne AI, seules les données ne fonctionne pas, il doit y avoir un grand nombre de cas peuvent réveiller le silence Type de composé Talent Afin de sortir de l'étape la plus critique.
Dans le fonctionnement réel de la recherche clinique, le problème spécifique qui doit être résolu est de recruter rationnellement des échantillons de patients et d'économiser du temps d'essai clinique. »Cela nécessite une évaluation efficace et réalisable du plan de conception», a ajouté Li Liping. Le logiciel de collecte de données est très simple, mais il est plus difficile de collecter des données à long terme et de traiter les résultats d'analyse.La principale orientation de développement de Zero Technology est axée sur la différenciation des données volumineuses et la différenciation des systèmes de back-end. . '
En plus de la combinaison de données massives et cliniques, la conquête des problèmes de la science du cerveau limite également le développement de l'IA médicale.
Compte tenu de la promotion du réseau neuronal au développement de l'IA, on peut comprendre que le réseau neuronal est une simulation du système cérébral, que le cerveau humain est complexe et que le stade actuel de l'imitation demeure à la surface des cellules nerveuses. La science du cerveau, si vous voulez faire une percée, vous devrez travailler dur.
En plus de la déconnexion des applications cliniques et du manque de subdivisions médicales profondes, le développement de l'IA universelle est difficile.Le fondateur de Yiyuan Intelligent, Wu Zhili a également mentionné que dans le domaine de l'IA, je dois admettre que les meilleurs talents n'ont pas encore Beaucoup de gens arrivent, la plupart sont sans pilote et en sécurité, et le domaine médical est encore très solitaire.En outre, les talents de l'algorithme AI sont différents du système de connaissances des talents médicaux.Comment combiner leurs avantages respectifs pour maximiser leur valeur est également digne de réflexion.
'L'entreprise est spécialisée dans l'IA ou l'IA, tout le monde se développe dans le domaine de l'intelligence artificielle.Stratégies simples, il y a plus de 120 IA dans le domaine médical, et maintenant le fossé dans le domaine de l'IA médicale, en particulier Les experts de l'algorithme de base de l'IA peuvent être l'écart dans l'écart », a déclaré Liu Shiyuan.
