医療AI：「风口」|または「バーチャルファイア」？

医療ネットワークの医療ニュース7月4日AIは非常に暑いですが、実際の着陸非常に少数のアプリケーションは現在、真の人工知能と組み合わせるイメージングおよび診断にはほとんど改善は、医学の分野に才能の流入されていない、医療AIの道はまだ長いです。

東風人工知能は、すでに医療分野を吹きました。

高品質な医療資源の供給と需要の不均衡、医師のトレーニングサイクルが長く、高い誤診率、疾患スペクトルの急激な変化、急速な技術の変化だけでなく、高齢化人口を増やすことで、慢性疾患が増加し、人々の健康を向上させることの重要性は、医療AI（人工知能）を出産しました開発。

長嶺資本暁東江、21世紀ビジネスヘラルドの記者の創設者は、言った：「なぜ中国の医療制度、医療の質を維持することができないので、我々は、中国のヘルスケアシステムにおける人工知能の応用についてとても楽観的な医療資源である、またはそれが草の根であるかどうか？頭部、不均衡な分布が一般的であり、ミスアライメントメカニズムによって引き起こされる混乱の問題も非常に一般的です。

これらの問題、人工知能を解決するために、または業界の変化をリードする重要な役割を果たしている可能性がある。しかし、医療業界と高い障壁の特殊性だけでなく、運命AI-有効な医療の旅避けられない浮き沈み。

医療AI製品の試行は多様であるが、実際には着陸しておらず、臨床使用シナリオに合致する製品はまだ存在しない。現在の病院における研究開発の大部分は、科学的な研究協力と実験である。

AI医療のスローガンは、再建医療システムに吹きつけています。

具体的には、AIベースのビッグデータ、プライマリケアを可能に病院の医療能力の頭部、異なる疾患の診療所や他の機能の開発のための支援、主要な病院は、医療技術の病院の頭部を共有できるように、医療資源は、最終的に均等に分配されます各レベルで。

こうした遺伝的な場合、イメージング、などの高品質な大規模な医療データ、多数の、かつ検証可能な、再現性の医療水準の確立を処理することによって、人工知能の開発を推進するように前や診療所、診療所、病院や診療所、病院、患者の両外側標準化された医療サービスを享受。

「将来も人工知能の代わりに、医師、または単に医師を支援するために、しかし、医療制度、必要なインフラを構築する新しいの土台を再構築を支援することではありません。」暁東江は言いました。

医療AIへの道を有効にする、それがビッグデータの深い学習に基づいています。

人工知能がアルゴリズム、コンピューティング能力、データの3つの次元に分かれている場合、業界の主な機会はデータとアプリケーションに焦点を当てています。競争の核心はデータの質と量にあります。 「鋭い砥石がなければ良いナイフはない」と述べた。江Xiaodongは21世紀ビジネスヘラルドを含む記者団に語った。

人間と比較して、AIの最大の利点は、特にデータ集約型、知識集約型、脳集中型産業における計算効率です。

世界の医療分野に戻る ビジネスを始める 企業の実践において、特定のアプリケーションには、洞察とリスク管理、医学研究、医療イメージングと診断、ライフスタイル管理と監督、メンタルヘルス、看護、救急室と病院管理、薬物掘削、仮想アシスタント、ウェアラブル装置

中国の新しい医療システムインフラストラクチャーの人工知能の変化には、新薬（病気のスクリーニングと予測、患者の薬物スクリーニング、腫瘍の診断と治療、創薬、新しいターゲット、新しいマーカーの発見など）データ構造化、標準化、マルチソース異種データ集約マイニング、診断支援、病変描写の最適化された治療、健康管理など、新しい医療サービス

診断の分野の代表として順イメージング部門の多くのトラックセグメントは、道を導きました。

「放射線科医は有意義である疾患および患者の直接通信を検索するには多くの時間を費やすためにAI、医師の解放を、解決するための良いヘルパーがある場合、作業の一部である、低品質に、毎日疲れリードをレポートの数百を書いた。」セクションChangzheng病院イメージング2軍医大学、核医学教授劉Shiyuanの部門は、例えば、言った：病院7000元PET-CTが受信紛争」、未満120元の共通CT、PET-CTは、正確に実際の動作からです患者は医師とのより直接的なコミュニケーションだった。AI将来の発展のパスに医師を支援する、また、彼らの価値を回復するために、より医師でなければなりません。 "

医用イメージングAIは、典型的な補助診断分野として研究室から浮上し、商業化の波に近づいています。今年も頻繁にハイライトがあります。 ビジネス 3種類の機器証明書の承認プロセスに入ると、正式に商業化段階に入り、AIイメージング製品のスピードが加速し、製品性能の成熟度が継続的に向上します。

短縮医薬品開発;薬物臨床研究に使用される薬剤は、高速かつ正確な掘削及び適切な化合物または生物学的スクリーニングを達成する程度の深い学習技術である前に、一方、補助的な診断分野に加えて、近年の投資動向は、AI +マイニングアプリケーションに傾け始めていますサイクル、薬剤開発コストを削減し、薬剤開発目的の成功率を向上させる。2015年、成功した一日でエボラウイルスを制御する2つの製品候補を見つけるために、既存のアプリケーション、人工知能アルゴリズムを作るに基づいてAtomwiseの薬剤候補。

医療分野でのAIは、かしめ資本力を競合する、インターネットの巨人は橋頭堡を持っています。

2016年は国の人工知能+医療投資の最初の年であると考えられ、2016年には27の企業が資金を調達し、そのうち16社は1000万元以上の資金を調達しています。

多くの国内企業が医療用AIトラックを手配しようとしており、医療用人工知能の開発は急速に進んでおり、昨年は28社以上が17億元以上の融資を受けています。

2017年11月15日に、Tencentは国家新世代人工知能オープンイノベーションプラットフォームのリストの最初のバッチに入った。以前は、Tencentの最初のシングル 病院 突破口として、連合の設立や共同実験室の設立を通じて、病院と協力してください。

強力な人工知能の才能と技術保有者を持つ伝統的なインターネットの巨人も、医療用人工知能を展開しています。 健康 Wanliyunで医療AI製品 'Doctor You'を発売、Tencentが医療用画像処理AI製品を発売、Xunfei Medicalが画像支援診断システム、インテリジェント医療アシスタントを発売。

テンセントのインターネットビジネスユニットのゼネラルマネージャーであるLi Zhifengは、21世紀のビジネスヘラルドに、「Tencentの目標は、一度に多くの分野に分割するのではなく、まず技術を深め、ゆっくりと広げることです。スペースは、業界はまだ幼児期にあり、テンセントは、より多くの企業を映画プラットフォームに引き付けることを望んでいる、我々はまた、この分野ですでに利点を得ている企業と協力し、高度なデータのためにゼロテクノロジーと協力することを望む。利点。

ゼロ・ヘルス・メディカル・ビッグ・データ・プラットフォームは、有効ながん患者の280万人以上の症例を集め、1つの疾患の腫瘍浸透率が60％を超えています。つまり、毎年新しい腫瘍関連の症例の60％がゼロテクノロジーのシステムに入ります。

21世紀ビジネスヘラルドの記者によると、ゼロテクノロジーは今年上半期にDラウンドの資金調達を完了し、このラウンドの資金調達額は10億元に達し、医療データと人工知能の分野で最初のユニコーン企業となることが期待されています。国務院によって設立された世界最大のソブリン・ウェルス・ファンドの1つであるチャイナ・インベストメント・コーポレーションは、このラウンドの資金調達に非常に重要な投資家です。

そのうち2014年には1億3,000万ドルの資金調達を完了し、2016年には175百万米ドル、2018年には21億米ドルの資金調達を完了しました。ロシュ・ファーマシューティカルズ社が買収し、医薬品企業が買収する医療用人工知能企業が世界で初めての企業になりました。人工知能の治療はさらに激しさを増しています。

統計によると、人工知能+補助診断と治療の可能性のある市場は、少なくとも10億を超える収益の規模では膨大ですが、人工知能医療はまだ幼児です。

劉Shiyuanは、21世紀ビジネスヘラルドで記者団に語った：「医療の問題は複雑、多くの寸法は、企業のための人工知能の他の地域とは異なり、必要にフィット臨床上の問題が深く掘るです。」

優秀な脊椎などの問題、放射線科医、この大きな需要が、実際には誰も会社やそれが背骨目立つ、高い再発の影響の大きさを多く含むので。これで、深さのセグメントをやって起動。そこコーン寸法、肩プレート等寸法、曇り膜小胞の寸法、頚椎の寸法、及び軟組織の寸法は、疾患に関連した種、円錐形状、密度、MRIおよび他の困難な課題に言及しません。

一見単純な医師がマシンレベルに落ちたと報告した場合、それは単一疾患の大きなデータを深く学び、徐々にマルチタスク複合モデルに統合することによってのみ実現できます。

「この旅は、技術革新と画期的なの必要性は、非常に長いです、」劉Shiyuanは病変検出のイメージング部門のアプリケーションに存在するAIでおり、臨床シナリオを上陸申請を満たしていない」と述べた。結節の検出から実現することができません発行されるように分析しました診断レポートの統合プロセス。

偶然にも、中国南部で2018お金の孫文がんセンターの副所長、がん病院、副社長先週は（広州）ベンチャー円卓会議も指摘：「AIホット、バブルにコンピュータの専門家の多くは人工知能の技術を習得します。そして、興奮で活躍テクノロジー企業は、冷たい臨床および医療用途の熱付加が、このモデルは明らかに業界の発展に資するものであると呼ばれます。 "

エンタープライズのレイアウトでは、AI医療分野における競争の均質化の問題は同様に深刻です。

AIは、最も先進的なイメージング部門に、例えば、肺は、目のアプリケーションは、レイアウトをキャプチャするために一緒に企業を取得するには、比較的簡単である。しかし、例えば、水は背骨の比較的小さい複雑な部品、腹部の診断でテストする。現在、製品端、唯一の肺眼底比較的成熟した。最も広く肺結節を検出するために使用され、いくつかは、今後の脳出血における肺結節の鑑別診断を含む肺疾患を行い、骨折は、冠状動脈、肝臓がゆっくり入ることもまだありますパブリックビュー

小規模なAI医療床に関しては、劉ShiyuanはAIの着陸のほとんどの圧力臨床診断と治療は、値が最も高い期待、と指摘した。また、評価シートの学科放射線の側面では、胸部CTスキャンを、脊髄MRIは医師が仕事です高強度の反復労働では、AIの需要は当然より緊急である。

「AI本当に小さな着陸場、1年後早くとも、単一の肺結節検出。秋のシーンの臨床報告と一致したプロジェクトの実現のために、少なくとも三年以上取ることができ、」劉Shiyuanは、21世紀ビジネスヘラルドで記者団に語りました臨床現場の着陸を達成するためには、必要なのは、それぞれの単一分野の複合学習と応用です。

外国の医療AIと比較して、中国は大きなデータの使用において外国と同じレベルにあり、さらに多くのアプリケーションスペースを持っていますが、AI分野の中核的なアルゴリズム競争では、中国にはまだ外国のアルゴリズムにとどまる一定のギャップがあります。 「第2の革新である、主要分野の突破口が緊急に必要とされている」AI技術の分野における中心的な競争は、主にデータ、アルゴリズム、ニューラルネットワークのブレークスルーに焦点を当てている」とLiu Shiyuanは強調した。

21世紀ビジネスヘラルドのためのゼロクリプトン科学技術共同創設者兼最高執行責任者（COO）黎平臨床特派員は、言った：「医療AIしきい値は、科学的、論理データ・モデリングなどの医療システムを懸念異なる方向アルゴリズムの専門家や医療の専門家で、非常に高いです、成層は非常に複雑かつ豊かである。唯一のアルゴリズムの専門家との統合の医療専門家の深さ、お互い自分の「言語」を理解するために、この問題を解決するために、それほどAIはありませんが、データのみが動作しない、例が多数存在しなければならないデータは沈黙を覚ますことができませんそして、複合データ タレント 、最も重要なステップを出て行け」。

臨床研究の分野での実際の動作には、解決すべき具体的な問題は、合理的な患者サンプルと時間の科学動員を保存する臨床試験です。「これは実現可能性を評価するための効果的なプログラムの設計を進める必要があり、」黎平は、単純な「を追加データ収集ソフトウェアは、より困難簡単ですが、長期的なデータの収集、処理及び結果の分析。科学技術の発展の主な方向ゼロクリプトンがビッグデータ+分化に集中している、リサーチサービスの多くの地域にバックオフィス・システムからの閉ループ論理データを形成します。

ビッグデータと臨床の組み合わせに加えて、脳科学の問題の克服は、医療AIの開発を制限します。

AIの発達に向けたニューラルネットワークの推進の観点から、ニューラルネットワークは脳系のシミュレーションであり、人間の脳は複雑であり、現在の模擬段階は神経細胞の表面にまだ残っていることが理解できる。脳の科学は、あなたが画期的なものを作りたいなら、あなたは一生懸命働かなければならないでしょう。

臨床応用の断絶と深部の医療細分化の欠如に加えて、普遍的なAIの開発は困難である.Yiyuan Intelligent、Wu Zhiliの創設者は、AIの分野では、まだトップの才能がまだないことを認めなければならないAIアルゴリズムの才能は、医療才能の知識システムとは異なり、価値を最大化するためにそれぞれの利点をどのように組み合わせるかは、考える価値があります。

同社はAIやAIを専門としており、誰もが人工知能の分野で発展しています。単純な統計では、医療分野に120人以上のAIがあります。 AIコアアルゴリズムの専門家は、ギャップのギャップであるかもしれない」とLiu Shiyuan氏は語った。