Medizinische KI: '风口' | Oder | 'Virtuelles Feuer'?

Medical Network Medical News Juli 4 AI ist sehr heiß, aber die eigentliche Landung sehr wenige Anwendungen, die derzeit eine geringe Verbesserung der Bildgebung und Diagnostik, kombiniert mit echten künstlichen Intelligenz hat der Zustrom von Talenten auf das Gebiet der Medizin, medizinische AI ​​Weg ist noch lange nicht gewesen.

Dongfeng künstliche Intelligenz hat den medizinischen Bereich bereits durchgebrannt.

Ungleichgewichts zwischen Angebot und Nachfrage von qualitativ hochwertigen medizinischen Ressourcen, Zyklus Ärzte Ausbildung ist lang, hohe Fehldiagnose Rate, schnelle Veränderungen in Krankheitsspektrum, schnelle technologische Wandel, sowie zunehmende Alterung der Bevölkerung erhöhen chronischen Krankheiten, wie wichtig die Gesundheit der Menschen zu verbessern, gebar die medizinische AI ​​(Artificial Intelligence) Entwicklung.

Jiang Xiaodong, Gründer von Changling Capital, sagte dem 21st Century Business Herald: "Warum sind wir so optimistisch in Bezug auf die Anwendung künstlicher Intelligenz in Chinas medizinischem System? Weil medizinische Qualität in China nicht nachhaltig ist, medizinische Ressourcen, sei es Graswurzel oder Kopf, unausgeglichene Verteilung ist üblich, und das Problem von Chaos, das durch Fehlausrichtungsmechanismus verursacht wird, ist ebenfalls sehr üblich.

Als Reaktion auf diese Probleme könnte künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle bei der Führung des industriellen Wandels spielen, aber die hohen Barrieren und Besonderheiten der medizinischen Industrie sind auch dazu bestimmt, ein schwieriger Weg zur AI-Ermächtigung zu sein.

Obwohl die Versuche mit medizinischen KI-Produkten vielfältig sind, sind sie nicht wirklich gelandet, und Produkte, die die klinischen Einsatzszenarien erfüllen können, fehlen immer noch.Meistens ist die gegenwärtige Forschung und Entwicklung in Krankenhäusern eine wissenschaftliche Forschungskooperation und -experimente.

Der Slogan der KI-medizinischen Behandlung weht dem rekonstruktiven medizinischen System.

Auf der Grundlage von Big Data ermöglicht AI den medizinischen Einrichtungen des Obersten Krankenhauses die Bereitstellung von Primärversorgung, die Entwicklung komplementärer medizinischer Behandlungen für verschiedene Krankheiten und die gemeinsame Nutzung der medizinischen Fähigkeiten des Oberkrankenhauses durch Primärkrankenhäuser, wodurch letztendlich medizinische Ressourcen gleichmäßig verteilt werden. Auf jeder Ebene.

Förderung der Entwicklung von künstlicher Intelligenz wie Fällen, Bildern, Genen und Erstellung verifizierbarer, wiederholbarer medizinischer Standards durch Verarbeitung großer Mengen qualitativ hochwertiger medizinischer Big Data, um Patienten vor, während, nach oder sowohl innerhalb als auch außerhalb des Krankenhauses diagnostizieren zu können. Genießen Sie standardisierte medizinische Dienstleistungen.

"Die Zukunft der künstlichen Intelligenz ist kein Ersatz für Ärzte, sie ist nicht nur ein zusätzlicher Arzt, sondern auch ein notwendiger Eckpfeiler, um das medizinische System zu rekonstruieren und eine neue Infrastruktur aufzubauen", sagte Jiang Xiaodong.

Der Weg zur Stärkung der medizinischen KI basiert auf dem tiefen Lernen von Big Data.

Wenn künstliche Intelligenz Algorithmus setzte in berechnet Energie und Daten in drei Dimensionen, es auf den Chancen für die Industrie Daten und Anwendungsebene jetzt hauptsächlich konzentriert ist, ist der Kern des Wettbewerbs die Qualität und Quantität der Daten Die Daten hohe Qualität der klinischen Medizin oder Lebensdaten von, diese Daten sind der Schleifstein. ‚Schleifstein nicht gut, kein gutes Messer auf dem Boden.‘ Xiaodong Jiang sagte zu Reportern, einschließlich dem 21. Jahrhundert Business Herald, einschließlich.

Verglichen mit Menschen, ist die größte Vorteil AI rechnerisch effizient, vor allem in datenintensiven, wissensintensiven, arbeitsintensiven Industrien im Gehirn.

Zurück zum medizinischen Bereich, von der Welt Starten Sie ein Geschäft In Bezug auf die Unternehmenspraxis umfassen spezifische Anwendungen Einsicht und Risikomanagement, medizinische Forschung, medizinische Bildgebung und Diagnose, Lebensstilmanagement und Supervision, psychische Gesundheit, Krankenpflege, Notaufnahme und Krankenhausmanagement, Drogenausgrabung, virtuelle Assistenten, tragbare Geräte usw.

Zu den Veränderungen in der künstlichen Intelligenz für die neue Infrastruktur des chinesischen Gesundheitssystems gehören: neue Medizin, dh Screening und Vorhersage von Krankheiten, Drogenscreening bei Patienten, Tumordiagnose und -behandlung, Wirkstoffforschung, neue Ziele, Entdeckung neuer Marker Und neue medizinische Dienstleistungen, einschließlich Datenstrukturierung, Standardisierung, Multi-Source-heterogene Data Aggregation Mining, assistierte Diagnose, optimierte Behandlung von Läsion Abgrenzung, Gesundheitsmanagement, etc.

Unter den vielen Unterteilungen hat das Feld der Hilfsdiagnostik, vertreten durch die Abteilung für Bildgebung, die Führung übernommen.

"Der Imaging-Arzt schreibt jeden Tag Hunderte von Berichten und die Müdigkeit führt zu einem Qualitätsverlust. Wenn ein guter KI-Assistent diesen Teil der Arbeit löst, ist es sinnvoll, den Arzt zu befreien und mehr Zeit in die Krankheitsforschung und direkte Kommunikation mit dem Patienten zu investieren." Changzheng Krankenhaus Imaging zwei Military Medical University, Abteilung für Nuklearmedizin und Professor Liu Shiyuan zum Beispiel sagte: ‚Krankenhaus 7000 Yuan ein Streit PET-CT erhalten, aber weniger als 120 Yuan eine gemeinsame CT, PET-CT ist gerade wegen der eigentlichen Operation Bei den Patienten haben sie eine direktere Kommunikation mit Ärzten, in Zukunft sollte der Weg der AI-assistierenden Ärzte auch den Wert der Ärzte wiederherstellen.

Die medizinische Bildgebung ist aus dem Labor als ein typisches diagnostisches Hilfsmittel hervorgegangen und steht kurz vor einer Welle der Kommerzialisierung. In diesem Jahr gibt es auch häufige Höhepunkte. Einige intelligente bildgebende Diagnostik Geschäft Es wird erwartet, dass das Zulassungsverfahren für die Zulassung der drei Typen von Ausrüstungszertifikaten formal in die Kommerzialisierungsphase eintritt.Die Geschwindigkeit von AI-Bildgebungsprodukten beschleunigt sich und die Produktleistungsreife wird kontinuierlich verbessert.

Auf der anderen Seite, zusätzlich zu den Hilfs diagnostischen Bereich, Investitionstrends in der letzten Jahren auf die AI + Mining-Anwendung zu kippen begonnen, bevor das Medikament in den Medikamenten klinische Forschung über tiefe Lerntechnologie ist ein schnelle und genaue Ausgrabung und das Screening von geeigneten Verbindungen oder biologischer zu erreichen; Shorten Drug Development Zyklus, Arzneimittelentwicklungskosten reduzieren und die Erfolgsrate der Zwecke der Arzneimittelentwicklung verbessern. 2015 Kandidaten Atomwise Medikament, das auf bestehende Anwendungen basieren, künstliche Intelligenz Algorithmen macht zwei Produktkandidaten erfolgreich steuern Ebola-Virus in einem Tag zu finden.

AI im medizinischen Bereich, Abstecken Kapitalstärke im Wettbewerb, hat der Internet-Gigant einen Brückenkopf.

2016 gilt als das erste Jahr der künstlichen Intelligenz + medizinische Investitionen in dem Land, insgesamt 27 Unternehmen im Jahr 2016 zu finanzieren, von denen 16 Unternehmen mehr als 10 Millionen Yuan finanzieren.

Verschiedene heimische Unternehmen versuchen, medizinische KI-Spuren zu vermitteln.Die Entwicklung der medizinischen künstlichen Intelligenz ist rasant.Mehr als 28 Start-up-Unternehmen haben im vergangenen Jahr Finanzmittel in Höhe von mehr als 1,7 Milliarden Yuan erhalten.

Am 15. November 2017, trat Tencent die erste Reihe von nationalen neue Generation der Open-Innovation-Plattform Liste der künstlichen Intelligenz.Zuvor, Tencent erste Single Krankenhaus Als Durchbruch, dann kooperieren mit dem Krankenhaus durch die Gründung einer Koalition oder die Einrichtung eines gemeinsamen Labors.

Traditionelle Internetgiganten mit starken Talenten und Technologiereserven für künstliche Intelligenz setzen ebenfalls medizinische künstliche Intelligenz ein Gesundheit Das medizinische Produkt "Doctor You" mit Wanliyun wurde auf den Markt gebracht, Tencent lancierte AI-Produkte für die medizinische Bildgebung, Xunfei Medical brachte ein bildgestütztes Diagnosesystem, einen intelligenten medizinischen Assistenten auf den Markt.

Tencent Internet Business Unit General Manager Li Zhifeng sagte dem 21. Reporter Century Business Herald: ‚Tencent Ziel ist es nicht zu viele Bereiche auf einmal zu schneiden, aber die Technologie zuerst dunkel zu tun, dann medizinische AI ​​langsam erweitern gibt es eine große Erweiterung der Strecke. Raumfahrtindustrie ist nach wie vor in den Kinderschuhen, Tencent hoffen, gemeinsam mehr Geschäft zu gewinnen Schatten Plattform zu suchen, wollen wir auch in diesem Bereich erweitern hat mit den Vorteilen von Unternehmen vorgenommen wurden, wählen Null Krypton wissenschaftliche und technologische Zusammenarbeit, wegen seiner erweiterten Daten Vorteil.

Zero Technology ist eine Partnerschaft mit mehr als 500 Top-3-Krankenhäusern eingegangen und hat ein Rechenzentrum gegründet: Die Zero Health Medical Big Data-Plattform hat mehr als 2,8 Millionen Fälle von Krebspatienten mit einer Tumorpenetrationsrate von mehr als 60% erfasst 60% der tumorbedingten Fälle treten in das System der Zero Technology ein.

Laut dem 21st Century Business Herald-Reporter hat Zero Technology die D-Finanzierungsrunde in der ersten Jahreshälfte abgeschlossen, und diese Finanzierungsrunde erreichte 1 Milliarde Yuan, was das erste Einhorn-Unternehmen auf dem Gebiet medizinischer Big Data und künstlicher Intelligenz werden soll. Die China Investment Corporation, eine der größten Staatsfonds der Welt, wurde vom Staatsrat gegründet und ist ein sehr wichtiger Investor in dieser Finanzierungsrunde.

Weltweit tauchten im Jahr 2014 vor allem in den USA, Großbritannien und Indien Turbulenzen auf, darunter der Krebs-Big-Data-Konzern Flatiron, der 2014 eine Finanzierung von 130 Millionen, eine Finanzierung von 175 Millionen US-Dollar im Jahr 2016 und 2,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 abgeschlossen hat. Der Gesamtpreis wurde von Roche Pharma erworben und ist das erste Unternehmen weltweit, das medizinische Artificial Intelligence-Unternehmen von Pharmaunternehmen akquiriert hat.

Laut Statistik ist der potenzielle Markt für künstliche Intelligenz + gestützte Diagnose und Behandlung groß, mindestens die Größenordnung von Einnahmen über Tera Mrd. Aber künstliche Intelligenz ist noch ein Kleinkind.

Liu Shiyuan sagte dem 21st Century Business Herald: "Das medizinische Problem ist sehr kompliziert, und es gibt viele Dimensionen, die sich von künstlicher Intelligenz in anderen Bereichen unterscheiden. Für Unternehmen ist es notwendig, tief in die klinischen Probleme einzutauchen."

Zum Beispiel, das Problem der prominenten Wirbelsäule, haben die bildgebenden Ärzte eine große Nachfrage, aber niemand oder das Unternehmen hat begonnen, diese Unterteilung zu tun.Weil es viele Einflüsse gibt, die das Hervortreten der Wirbelsäule, die Wiederholung ist hoch.Es gibt Kegel Abmessungen, Schulterumfang Abmessungen, Abmessungen der sackförmigen Kapsel, Dimensionen der Halswirbelsäule und Dimensionen des Weichgewebes, usw. Nicht zu erwähnen sind die Arten von Erkrankungen, die Kegelmorphologie, Dichte, MRI und andere schwierige Herausforderungen.

Scheinbar einfacher Arzt ausgegeben, um den Bericht, wenn die Maschine Ebene nur durch tiefes Lernen von großen Einzelkrankheitsdaten fiel, und dann integriert langsam komplexe Modelle werden Multi-Task möglich sein, zu erreichen.

‚Diese Reise ist sehr lang, die Notwendigkeit für Innovation und Durchbruch,‘ Liu Shiyuan sagte, dass ‚derzeit AI in der Anwendung von bildgebenden Abteilung bei nur einer Läsion Erkennung, die, erfüllt nicht die Anwendung der Landung klinische Szenarien. Kann nicht von der Erfassung von Knoten erreicht wird, wurden analysiert werden ausgegeben Der Integrationsprozess von Diagnoseberichten. "

Zufälligerweise stellvertretender Direktor von Sun Yat-sen Cancer Center, Cancer Hospital, Vice President der vergangene Woche auf das 2018 Geld in Süd-China (Guangzhou) Venture Runden Tisch wies auch darauf hin: ‚AI heiß, Blase eine Menge von Computer-Experten der Technik der künstlichen Intelligenz zu meistern. und Technologie-Unternehmen aktiv in der Aufregung, eine so genannte thermische Zugabe einer kalten, klinischen und medizinischen Anwendungen, ist dieses Modell für die Entwicklung der Industrie eindeutig nicht förderlich ist. "

Für Unternehmenslayout Wettbewerb Homogenisierung von AI Probleme so ernst wie den medizinischen Bereich.

AI zu der modernsten Imaging-Abteilung, zum Beispiel Lungen-, ist Auge Anwendung relativ einfach, Unternehmen zusammenkommen, das Layout zu erfassen. Aber zum Beispiel des Wasser zu testen, relativ kleine komplexe Teile der Wirbelsäule, Bauch Diagnose. Derzeit ist das Produkt Ende, nur die Lungen und Fundus relativ ausgereift. ist immer noch die am weitesten verbreitete Lungenknoten zu erfassen, und einige tun Lungenerkrankungen, einschließlich Differentialdiagnose von Lungenknötchen in Zukunft Hirnblutung, Frakturen, koronare, Leber kann langsam werden eingeben Öffentlichkeit.

In der kleinflächigen AI-Landungsstation wies Liu Shiyuan darauf hin, dass die klinische Behandlung am stressigsten ist und die Erwartung einer AI-Landung ebenfalls am höchsten ist.In der Bildgebungsabteilung sind die Auswertung, der Thorax-CT-Scan, die Wirbelsäulen-MRT alle Ärzte. Wiederholte Arbeit mit hoher Intensität, die Nachfrage nach AI ist natürlich dringender.

"Das wirkliche Feld der KI ist wirklich klein, und die Erkennung der einzelnen Lungenknoten ist frühestens ein Jahr später. Es wird mindestens drei Jahre dauern, bis das Projekt im Einklang mit der klinischen Szene fertig wird", sagte Liu Shiyuan dem 21st Century Business Herald. "Um die klinische Szene zu erreichen, ist das kombinierte Lernen und die Anwendung jedes einzelnen Feldes erforderlich."

Verglichen mit der ausländischen medizinischen KI ist China bei der Nutzung von Big Data auf dem gleichen Niveau wie das Ausland und hat sogar mehr Anwendungsraum.Aber im Kernalgorithmus-Wettbewerb der KI-Felder gibt es in China immer noch eine gewisse Lücke, die im Allgemeinen in fremden Algorithmen verbleibt. Die zweite Innovation, der Durchbruch in Schlüsselbereichen, ist dringend notwendig. "Der Kernwettbewerb im Bereich der KI-Technologie konzentriert sich hauptsächlich auf den Durchbruch von Daten, Algorithmen und neuronalen Netzen.", Betonte Liu Shiyuan.

Li Liping, Mitbegründer von Zero Technology, Chief Clinical Operation Officer, sagte Reportern im 21st Century Business Herald: 'Die Schwelle der medizinischen KI ist sehr hoch, Algorithmus-Experten und medizinische Experten konzentrieren sich auf verschiedene Richtungen, Medizin als Systemwissenschaft, Datenlogik, Modellierung Die Schichtung ist sehr kompliziert und reichhaltig.Nur die tiefe Integration von Algorithmenexperten und medizinischen Expertenkann dieses Problem verstehen, indem sie die "Sprache" des anderen verstehen.Somit hat KI keine Daten, nur Daten können nicht, es muss eine großeAnzahl von Fällen geben, die Stille aufwecken können. Zusammengesetzter Typ Talent Um aus dem kritischsten Schritt herauszukommen. "

Im tatsächlichen Betrieb im Bereich der klinischen Forschung, werden die spezifischen Probleme gelöst sind angemessene Patientenproben und klinische Studien Zeit Wissenschaft Rekrutierung zu sparen. ‚Dies erfordert vorab die Gestaltung effektiver Programme, um die Machbarkeit zu beurteilen,‘ Liping fügte hinzu: ‚einfach Datenerfassungs-Software ist einfach, aber langfristige Datenerfassung, Verarbeitung und Analyse der Ergebnisse erschwert. die Hauptrichtung der Entwicklung von Wissenschaft und Technologie Null Krypton ist in großen Daten + Differenzierung konzentriert, um ein geschlossene Schleife Logik Daten aus back-office-Systemen in viele Bereiche von Forschungsleistungen bilden . '

Zusätzlich zu einer großen Kombination von klinischen Daten und das Problem der Hirnforschung zu überwinden schränkt auch medizinische AI ​​Entwicklung.

Im Hinblick auf die Förderung der neuronalen Netzwerk für die Entwicklung von AI, kann verstanden werden, dass das neuronale Netzwerk ist eine Simulation des Gehirns, das menschliche Gehirn ist komplex, und die aktuelle Phase der Nachahmung bleibt immer noch in der Oberfläche der Nervenzellen.Dieses Feld, als der nationalen Schlüssel Entwicklungsrichtung Brain Science, wenn Sie einen Durchbruch schaffen wollen, müssen Sie hart arbeiten.

Neben den klinischen Anwendungen der Berührung und der Mangel an Tiefpflügen Segmente der Medizin, missliche Entwicklung Universal-KI bringt. Wu Yi weit Smart-Gründer Kraft auch im AI-Bereich erwähnt, hatte das Top-Talent zugeben noch auf den großen Zustrom und wahrscheinlich die meisten der Drohne in den Bereichen Sicherheit, noch im medizinischen Bereich sehr einsam ist. Außerdem Algorithmen AI Talent und Wissen aus verschiedenen medizinischen Personals, wie sie ihre jeweiligen Stärken zu integrieren Wert zu maximieren, ist es wert, um die Richtung des Unternehmens zu denken.

"Das Unternehmen ist spezialisiert auf KI oder KI, jeder entwickelt im Bereich der künstlichen Intelligenz. Einfache Statistiken, gibt es mehr als 120 KI im medizinischen Bereich, und jetzt die Lücke im Bereich der medizinischen KI, insbesondere Experten im KI-Kernalgorithmus könnten die Lücke in der Lücke darstellen ", sagte Liu Shiyuan.