Medical Network 4 luglio L'IA medica è molto calda, ma l'effettiva applicazione dell'applicazione è molto piccola, l'attuale miglioramento nell'imaging e nella diagnosi, unito al vero talento dell'intelligenza artificiale non ancora versato in campo medico, la strada medica dell'IA è ancora lunga.
Il vento orientale dell'intelligenza artificiale è già esploso in campo medico.
Scadenza e domanda squilibrata di risorse mediche di qualità, lunghi periodi di formazione per medici, alto tasso di diagnosi errata, rapidi cambiamenti nello spettro delle malattie, rapidi cambiamenti tecnologici, aumento dell'invecchiamento della popolazione, crescita delle malattie croniche, maggiore attenzione alla salute e nascita dell'IA medica (intelligenza artificiale) sviluppo.
capitale Changling Xiaodong Jiang, fondatore del reporter 21 ° Century Business Herald, ha detto: 'Perché siamo così ottimisti circa l'applicazione di intelligenza artificiale nel sistema sanitario della Cina in quanto il sistema sanitario cinese, qualità medica non può essere sostenuta, risorse mediche, o se è la base? testa, squilibri assegnate sono comuni, e problemi causati da meccanismi di dislocazione che causano caos è anche molto comune '.
Per risolvere questi problemi, l'intelligenza artificiale, o può svolgere un ruolo chiave che porta i cambiamenti del settore. Tuttavia, il settore medico e le barriere ad alta particolarità, ma anche condannati AI-enabled viaggio medica inevitabili alti e bassi.
Sebbene le sperimentazioni dei prodotti di AI per uso medico siano diverse, non sono mai state sbarcate e sono ancora assenti prodotti che possono soddisfare gli scenari di utilizzo clinico. La maggior parte dell'attuale ricerca e sviluppo negli ospedali è la cooperazione e la sperimentazione di ricerca scientifica.
'风口' potenziamento
Lo slogan del trattamento medico dell'IA sta soffiando sul sistema ricostruttivo medico.
Specificamente, sulla base dei big data, l'IA potenzia le capacità mediche dell'ospedale per fornire cure primarie, sviluppare trattamenti medici complementari per diverse malattie e consentire agli ospedali primari di condividere le competenze mediche dell'ospedale capo, distribuendo equamente le risorse mediche in modo uniforme. Ad ogni livello
Promuovere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, come casi, immagini, geni e stabilire standard medici verificabili e ripetibili elaborando grandi quantità di grandi dati medici di alta qualità, in modo che i pazienti possano essere diagnosticati prima, durante, dopo, o sia dentro che fuori dall'ospedale. Godetevi servizi medici standardizzati.
"Il futuro dell'intelligenza artificiale non è un sostituto per i medici, non è solo un medico supplementare, ma una pietra angolare necessaria per aiutare a ricostruire il sistema medico e stabilire una nuova infrastruttura." Ha detto Jiang Xiaodong.
La strada verso l'empowerment dell'IA medica è basata sull'apprendimento profondo dei big data.
Se messo in algoritmo di intelligenza artificiale, calcolare alimentazione e dati in tre dimensioni, è ora principalmente focalizzata sulle opportunità per i dati di settore e livello di applicazione, il nucleo della concorrenza è la qualità e la quantità dei dati I dati sono di medicina o di vita dei dati clinici di alta qualità, questi dati è la mola. 'mola non va bene, non va bene il coltello a terra.', ha detto Jiang Xiaodong ai giornalisti, tra cui 21 ° secolo business Herald, compreso.
Rispetto agli esseri umani, il più grande vantaggio dell'IA è l'efficienza computazionale, specialmente nelle industrie ad alta intensità di dati, ad alta intensità di conoscenza e ad alta intensità di cervello.
Ritorno al campo medico, dal mondo Avviare un'attività In termini di pratica aziendale, le applicazioni specifiche includono approfondimento e gestione del rischio, ricerca medica, imaging e diagnosi medica, gestione e supervisione dello stile di vita, salute mentale, assistenza infermieristica, gestione di pronto soccorso e ospedali, scavo di farmaci, assistenti virtuali, dispositivi indossabili, ecc.
I cambiamenti dell'intelligenza artificiale per le nuove infrastrutture del sistema sanitario cinese includono: nuova medicina, cioè screening e previsione delle malattie, screening dei farmaci nei pazienti, diagnosi e trattamento dei tumori, scoperta di nuovi farmaci, nuovi obiettivi, scoperta di nuovi marcatori E nuovi servizi medici, tra cui strutturazione dei dati, standardizzazione, estrazione di dati eterogenei multi-sorgente, diagnosi assistita, trattamento ottimizzato della delineazione delle lesioni, gestione della salute, ecc.
Tra le molte suddivisioni, il campo della diagnosi ausiliaria rappresentata dal dipartimento di imaging ha preso il comando.
"Il dottore di imaging scrive centinaia di rapporti ogni giorno e la stanchezza porta a un calo della qualità: se un buon assistente AI risolve questa parte del lavoro, è significativo liberare il medico e investire più tempo nella ricerca sulla malattia e nella comunicazione diretta con il paziente." Liu Shiyuan, professore di radiologia e medicina nucleare all'Ospedale di Changzheng della Seconda Università Medica Militare, ha dichiarato: "Le controversie ricevute dall'ospedale per più di 7.000 yuan di PET-CT sono inferiori a 120 yuan per una TC normale, proprio a causa del funzionamento effettivo della PET-CT. Nel caso dei pazienti, hanno una comunicazione più diretta con i medici: in futuro, il percorso dell'IA che assiste i medici dovrebbe anche ripristinare il valore dei medici.
L'imaging medicale AI è emerso dal laboratorio come un tipico campo diagnostico ausiliario e sta per iniziare un'ondata di commercializzazione, anche quest'anno ci sono frequenti punti salienti. affari Entrando nel processo di approvazione per l'approvazione dei tre tipi di certificati dell'apparecchiatura, si prevede che entri ufficialmente nella fase di commercializzazione: la velocità dei prodotti di imaging AI sta accelerando e la maturità delle prestazioni del prodotto viene continuamente migliorata.
D'altra parte, oltre al campo diagnostico accessoria, le tendenze di investimento negli ultimi anni hanno iniziato a muovere a l'applicazione mineraria AI + prima che il farmaco utilizzato nella ricerca clinica di droga è di circa tecnologia di apprendimento in profondità per raggiungere scavo veloce e preciso e lo screening di composti adatti o biologico; Shorten Drug Development ciclo, ridurre i costi di sviluppo di farmaci e di migliorare il tasso di successo di scopi di sviluppo dei farmaci. 2015, Atomwise candidati farmaci basati su applicazioni esistenti, rendendo algoritmi di intelligenza artificiale per trovare due prodotti candidati controllare con successo il virus Ebola in un giorno.
AI in campo medico, in competizione solidità patrimoniale picchettamento, i giganti di Internet hanno una testa di ponte.
Il 2016 è considerato il primo anno di intelligenza artificiale + investimento medico nel paese, per un totale di 27 aziende nel 2016 da finanziare, di cui 16 aziende che finanziano più di 10 milioni di yuan.
Diverse compagnie nazionali si contendono l'organizzazione di tracce di IA per uso medico: lo sviluppo dell'intelligenza artificiale medica è rapido: più di 28 aziende hanno ricevuto finanziamenti l'anno scorso, per un totale di oltre 1,7 miliardi di yuan.
Il 15 novembre 2017, Tencent ha inserito il primo lotto dell'elenco nazionale di piattaforme di innovazione aperta di intelligenza artificiale di nuova generazione. ospedale Come una svolta, quindi cooperare con l'ospedale attraverso l'istituzione di una coalizione o la creazione di un laboratorio congiunto.
I giganti tradizionali di Internet con forti talenti di intelligenza artificiale e riserve tecnologiche stanno anche dispiegando l'intelligenza artificiale medica salute Lanciato il prodotto medico AI "Doctor You" con Wanliyun, Tencent ha lanciato prodotti per l'imaging medicale AI, Xunfei Medical ha lanciato un sistema diagnostico con immagini, assistente medico intelligente.
Li Zhifeng, direttore generale della Business Unit Internet di Tencent, ha dichiarato al 21st Century Business Herald: "L'obiettivo di Tencent non è quello di tagliare troppi campi contemporaneamente, ma di approfondire prima la tecnologia e poi lentamente espandersi. Spazio, l'industria è ancora agli inizi, Tencent spera di attrarre più aziende verso la piattaforma cinematografica, speriamo anche di collaborare con aziende che hanno già ottenuto vantaggi in questo campo e di collaborare con Zero Technology per i suoi dati avanzati. Vantaggio. '
Zero Technology ha stretto una partnership con più di 500 ospedali e ha creato un data center: la piattaforma di Big Data di Zero Health Medical ha raccolto oltre 2,8 milioni di casi di tumore con una percentuale di penetrazione del tumore superiore al 60%. Il 60% dei casi correlati al tumore entrerà nel sistema di Zero Technology.
Secondo il reporter del 21st Century Business Herald, Zero Technology ha completato il round di finanziamenti D nella prima metà dell'anno, e questo round di finanziamento ha raggiunto 1 miliardo di yuan, che dovrebbe diventare la prima impresa di unicorni nel campo dei big data e dell'intelligenza artificiale. Istituito dal Consiglio di Stato, uno dei maggiori fondi sovrani mondiali, China Investment Corporation, è un investitore molto importante in questo round di finanziamento.
A livello globale, le prese di investimento è apparso nel 2014, soprattutto negli Stati Uniti, Regno Unito e India, dove grande azienda i dati Flatiron tumore nel 2014 un finanziamento di 130 milioni nel 2016 e di US $ 175 milioni di finanziamento completato nel 2018 per $ 2.1 miliardi di il prezzo complessivo dell'acquisizione di Roche Pharmaceuticals, la società è diventata la prima nel mondo della medicina società dell'intelligenza artificiale acquisita da aziende farmaceutiche. aI medica continua a scaldarsi.
'False fuoco' fresco
I dati mostrano che le cliniche di supporto artificiale e un potenziale enorme spazio di mercato, almeno più di 1000 miliardi di scala entrate. Tuttavia, l'intelligenza artificiale medica è ancora un bambino del bambino.
Liu Shiyuan ha detto ai giornalisti nel 21 ° Century Business Herald: 'problemi di salute sono complessi, molte dimensioni, a differenza di altre aree di intelligenza artificiale per le imprese, il bisogno è problemi clinici fit scavare più a fondo.'
Questioni in sospeso, come la colonna vertebrale, radiologi questa grande domanda, ma in realtà nessuna azienda o iniziare a fare questo segmenti di approfondimento. Poiché si tratta di un sacco di dimensioni influenza della colonna vertebrale di primo piano, ad alta ricaduta. Ci cono dimensioni, piatto spalla dimensioni, coperto vescicole di membrana dimensione, la dimensione della colonna vertebrale cervicale e dimensioni dei tessuti molli, ecc non parlare malattie specie correlate, forma di cono, densità, RM e altre sfide difficili.
Apparentemente semplice medico ha pubblicato il rapporto se il livello della macchina è sceso solo da una profonda cultura di dati di grandi dimensioni singola malattia, e poi lentamente si integrano modelli complessi diventano multi-task, sia possibile raggiungere.
'Questo viaggio è molto lungo, la necessità di innovazione e di svolta,' Liu Shiyuan ha detto che 'al momento AI nell'applicazione del reparto di imaging a soli rilevamento della lesione, che, non soddisfa l'applicazione atterraggio scenari clinici. Non può essere raggiunto dalla rilevazione di noduli sono stati analizzati da emettere Il processo di integrazione dei report diagnostici. '
Per coincidenza, vice direttore del Sun Yat-sen Cancer Center, Cancer Hospital, vice presidente la scorsa settimana sul 2018 denaro nel sud della Cina (Guangzhou) venture Tavola rotonda ha anche sottolineato: 'AI caldo, bolla un sacco di esperti di computer di padroneggiare la tecnologia di intelligenza artificiale. e aziende tecnologiche attive nel emozione, chiamato un'aggiunta termica di un raffreddore, clinici e medici applicazioni, questo modello non è chiaramente favorevole allo sviluppo del settore '.
Per il layout aziendale, il problema dell'omogeneizzazione della concorrenza nel campo della IA è ugualmente serio.
AI per il reparto di imaging più avanzate, ad esempio, del polmone, l'applicazione occhio è relativamente semplice, si riuniscono le imprese a cogliere il layout. Tuttavia, per esempio, per testare l'acqua è relativamente piccole parti complesse della colonna vertebrale, la diagnosi addome. Attualmente la fine del prodotto, solo i polmoni e fundus relativamente maturo. è ancora il più utilizzato per rilevare noduli polmonari, e alcuni lo fanno malattie polmonari, tra cui diagnosi differenziale dei noduli polmonari in futuro emorragia cerebrale, fratture, coronarica, del fegato possono essere entrare lentamente Vista pubblica
Nel piccolo atterraggio medico AI, Liu Shiyuan ha sottolineato che il trattamento clinico è il più stressante, e anche l'aspettativa di atterraggio dell'IA è la più alta: nel reparto di imaging, la valutazione, la TC del torace, la risonanza magnetica sono tutti medici. Lavoro ripetitivo ad alta intensità, la richiesta di intelligenza artificiale è naturalmente più urgente.
"Il campo reale dell'intelligenza artificiale è veramente piccolo e il rilevamento del nodulo polmonare singolo è il più recente un anno più tardi, ci vorranno almeno tre anni per realizzare il progetto che può essere riferito in linea con la scena clinica", ha detto Liu Shiyuan al 21st Century Business Herald. , "Per raggiungere l'atterraggio della scena clinica, è necessario l'apprendimento composito e l'applicazione di ogni singolo campo."
Rispetto all'IA medica straniera, la Cina è allo stesso livello dei paesi stranieri nell'uso dei big data e ha anche più spazio per le applicazioni, tuttavia, nella competizione core dell'algoritmo AI, c'è ancora un certo divario in Cina, che generalmente rimane in algoritmi stranieri. La seconda innovazione, la svolta in settori chiave, è urgente. "La principale competizione nel campo della tecnologia IA è principalmente incentrata sulla scoperta di dati, algoritmi e reti neurali." Liu Shiyuan ha sottolineato.
Li Liping, co-fondatrice di Zero Technology, chief operation officer clinico, ha detto ai giornalisti del 21st Century Business Herald: "La soglia dell'IA medica è molto alta, esperti di algoritmi ed esperti medici si concentrano su diverse direzioni, medicina come scienza di sistema, logica dei dati, modellizzazione La stratificazione è molto complicata e ricca: solo la profonda integrazione di esperti di algoritmi ed esperti medici può comprendere questo problema comprendendo il "linguaggio" degli altri, quindi l'IA non ha dati, solo i dati non possono, ci deve essere un gran numero di casi che possono svegliare il silenzio. Tipo composto persona di talento Al fine di uscire dal passo più critico. '
Nell'effettivo funzionamento della ricerca clinica, il problema specifico che deve essere risolto è di reclutare razionalmente campioni di pazienti e risparmiare tempo per la sperimentazione clinica. "Ciò richiede una valutazione efficace e fattibile del piano di progettazione in anticipo," ha aggiunto Li Liping, "semplice Il software di raccolta dati è molto semplice, ma è più difficile raccogliere dati a lungo termine e elaborare i risultati dell'analisi.La principale direzione di sviluppo di Zero Technology è focalizzata sulla differenziazione dei big data +, formando logica dei dati a circuito chiuso dai sistemi di back-end ai servizi di ricerca scientifica. . '
Oltre alla combinazione di big data e clinica, la conquista di problemi di scienza del cervello limita anche lo sviluppo dell'IA medica.
Promuovere lo sviluppo di reti neurali per AI, reti neurali possono essere intesi come un sistema di simulazione del cervello. Il cervello umano è complesso, ancora in questa fase di imitare superficie delle cellule nervose. Quest'area come un focus nazionale sulla direzione di sviluppo scienza del cervello, al fine di ottenere veramente un passo avanti inevitabilmente prove e le difficoltà.
Oltre alle applicazioni cliniche di tocco e la mancanza di segmenti aratura profonda del medico, porta universale situazione di sviluppo di AI. Wu Yi lontano intelligente forza fondatore menzionato anche nel campo AI, ha dovuto ammettere che i migliori talenti ancora del grande afflusso, e probabilmente la maggior parte del drone nella sicurezza, il campo medico è ancora molto sola. Inoltre, aI algoritmi talento e la conoscenza delle diverse personale medico, come integrare i loro rispettivi punti di forza per massimizzare il valore, vale la pena di pensare alla direzione dell'impresa.
"L'azienda è specializzata in AI o AI, tutti si stanno sviluppando nel campo dell'intelligenza artificiale, statistiche semplici, oltre 120 AI in campo medico e ora il divario nel campo dell'IA medica, in particolare Gli esperti nell'algoritmo di base dell'IA potrebbero essere il divario nel divario. "Ha detto Liu Shiyuan.
