Medical Network 04 de julho AI Medical é muito quente, mas a aplicação real da aplicação é muito pequena, a melhoria atual em imagem e diagnóstico, juntamente com o talento de inteligência artificial verdadeiro ainda não vazou no campo da medicina, a estrada médica AI ainda é longa.
O vento leste da inteligência artificial já explodiu no campo da medicina.
Desequilíbrio entre a oferta ea demanda de recursos médicos de alta qualidade, ciclo médicos formação é longa, alta taxa de erros de diagnóstico, mudanças rápidas no espectro da doença, a rápida mudança tecnológica, bem como aumentar o envelhecimento da população, as doenças crônicas aumentar, a importância de melhorar a saúde das pessoas, deu à luz o AI médica (Inteligência Artificial) Desenvolvimento.
Jiang Xiaodong, fundador da Changling Capital, disse ao 21st Century Business Herald: "Por que estamos tão otimistas sobre a aplicação da inteligência artificial no sistema médico da China? Porque no sistema médico da China, a qualidade médica não é sustentável, recursos médicos, seja de base ou Cabeça, distribuição desequilibrada é comum, e o problema do caos causado pelo mecanismo de desalinhamento também é muito comum.
Em resposta a esses problemas, a inteligência artificial pode desempenhar um papel fundamental na liderança da mudança da indústria, mas as altas barreiras e especialidades da indústria médica também estão destinadas a ser um caminho difícil para o fortalecimento da IA.
Embora os testes de produtos médicos de IA sejam diversos, eles não aterrissaram realmente e ainda faltam produtos que possam atender aos cenários de uso clínico.A maioria das pesquisas e desenvolvimentos atuais em hospitais é cooperação e experimentação em pesquisa científica.
'风口' empoderamento
O slogan do tratamento médico da IA está soprando para o sistema médico reconstrutivo.
Especificamente, com base em big data, a AI capacita as capacidades médicas do hospital-chefe de fornecer cuidados primários, desenvolver tratamentos médicos complementares para diferentes doenças e permitir que os hospitais primários compartilhem as habilidades médicas do hospital-chefe, distribuindo uniformemente os recursos médicos. Em cada nível.
Promover o desenvolvimento de inteligência artificial, como casos, imagens, genes, e estabelecer padrões médicos verificáveis e repetíveis, processando grandes quantidades de dados médicos de alta qualidade, permitindo diagnosticar pacientes antes, durante, depois ou ambos, dentro e fora do hospital. Desfrute de serviços médicos padronizados.
"O futuro da inteligência artificial não é um substituto para os médicos, não é apenas um médico suplementar, mas uma pedra angular necessária para ajudar a reconstruir o sistema médico e estabelecer uma nova infra-estrutura", disse Jiang Xiaodong.
O caminho para o fortalecimento da IA médica baseia-se na aprendizagem profunda de big data.
Se a inteligência artificial é dividida em três dimensões: algoritmo, poder de computação e dados, as principais oportunidades da indústria agora se concentram em dados e aplicações.O núcleo da competição está na qualidade e quantidade de dados.Os dados são dados clínicos ou de vida médicos de alta qualidade. Os dados são a pedra de afiar. ”Sem uma boa pedra de afiar, não há boa faca.” Jiang Xiaodong disse a repórteres, incluindo o 21st Century Business Herald.
Em comparação com os humanos, a maior vantagem da IA é a eficiência computacional, especialmente em indústrias intensivas em dados, intensivas em conhecimento e intensivas em cérebro.
De volta ao campo da medicina, do mundo Comece um negócio Em termos de prática empresarial, aplicações específicas incluem insight e gerenciamento de risco, pesquisa médica, diagnóstico e imagem médica, gerenciamento e supervisão de estilo de vida, saúde mental, enfermagem, gerenciamento de emergência e hospitalar, escavação de drogas, assistentes virtuais, dispositivos vestíveis, etc.
As mudanças na inteligência artificial para a nova infra-estrutura do sistema de saúde da China incluem: novos medicamentos, isto é, triagem e previsão de doenças, triagem de drogas em pacientes, diagnóstico e tratamento de tumores, descoberta de drogas, novos alvos, descoberta de novos marcadores E novos serviços médicos, incluindo estruturação de dados, padronização, mineração de agregação de dados heterogêneos de múltiplas fontes, diagnóstico assistido, tratamento otimizado do delineamento de lesões, gerenciamento de saúde, etc.
Muitos segmentos de pista em departamento de imagem ordem como representante de campo do diagnóstico mostrou o caminho.
'Os radiologistas escreveu centenas de relatórios a cada dia, o chumbo exausto para menor qualidade, que é parte do trabalho se houver um bom ajudante para resolver AI, a libertação do médico, para dedicar mais tempo para pesquisar a doença e comunicação direta paciente é significativo.' Section Changzheng Hospital Imagiologia dois Universidade médica Militar, Departamento de Medicina Nuclear e Professor Liu Shiyuan, por exemplo, disse: 'hospital de 7.000 yuan uma disputa PET-CT recebido, mas menos de 120 yuan um CT comum, PET-CT é precisamente porque a operação real o paciente foi a comunicação mais direta com os médicos. AI ajudar os médicos no futuro caminho de desenvolvimento, deve também ser mais médicos para restaurar o seu valor. "
AI como um campo de diagnóstico típico de imagens médicas tem sido fora do laboratório, está prestes a inaugurar uma onda de comercialização, este ano também destaca freqüentes e algumas imagens de diagnóstico inteligente Negócio Para as três categorias de processo de relatório certificado equipamentos aprovação, espera-se para entrar formalmente na fase de comercialização. Produtos de imagem velocidade AI pouso está acelerando, e melhorar continuamente o desempenho do produto e maturidade.
Por outro lado, além de área de diagnóstico auxiliares, as tendências de investimento nos últimos anos começaram a se inclinar para a aplicação de mineração AI + antes que a droga usada em pesquisa clínica de drogas é sobre a tecnologia de aprendizagem profunda para alcançar escavação e triagem de compostos adequados ou biológica rápida e precisa; Shorten Desenvolvimento de Medicamentos ciclo, reduzir os custos de desenvolvimento de medicamentos e melhorar a taxa de sucesso de fins de desenvolvimento de drogas. 2015, Atomwise droga candidatos com base em aplicações existentes, tornando algoritmos de inteligência artificial para encontrar dois candidatos produtos controlar com sucesso o vírus Ebola em um dia.
AI no campo da medicina, competindo apostando força do capital, os gigantes da Internet têm uma cabeça de ponte.
2016 é considerado o primeiro ano de inteligência artificial + investimento médico no país, um total de 27 empresas em 2016 para financiar, dos quais 16 empresas que financiam mais de 10 milhões de yuans.
Várias companhias domésticas estão disputando a organização de rastros de IA médicos.O desenvolvimento de inteligência artificial médica é rápido.Mais de 28 empresas iniciantes receberam financiamento no ano passado, totalizando mais de 1,7 bilhão de yuans.
Em 15 de novembro de 2017, Tencent entrou no primeiro lote de nova geração nacional lista de plataforma de inovação aberta de inteligência artificial. Anteriormente, Tencent primeiro single Hospital Como um avanço, então cooperar com o hospital através do estabelecimento de uma coalizão ou do estabelecimento de um laboratório conjunto.
Gigantes tradicionais da Internet, com fortes talentos de inteligência artificial e reservas tecnológicas, também estão empregando inteligência artificial. Saúde Lançado produto médico AI 'Doctor You' com Wanliyun, Tencent lançou produtos de imagem médica AI, Xunfei Medical lançou sistema de diagnóstico assistido por imagem, assistente médico inteligente.
Tencent unidade de negócios Internet gerente geral Li Zhifeng disse ao repórter Century Business Herald 21: 'Tencent objetivo não é cortar muitas áreas ao mesmo tempo, mas a tecnologia para fazer em primeiro lugar escuro, em seguida, lentamente expandir médica AI há uma grande extensão da pista. Espaço, a indústria ainda está em sua infância, Tencent espera atrair mais empresas para a plataforma de cinema, também esperamos cooperar com empresas que já ganharam vantagens neste campo, e optar por cooperar com a Zero Technology por causa de seus dados avançados. Vantagem.
A Zero Technology firmou uma parceria com mais de 500 dos três principais hospitais e estabeleceu um data center.A Plataforma de Big Data Médica da Zero Health reuniu mais de 2,8 milhões de casos de pacientes com câncer efetivos, com uma taxa de penetração de tumor de mais de 60%. 60% dos casos relacionados ao tumor entrarão no sistema de Tecnologia Zero.
De acordo com o repórter do 21st Century Business Herald, a Zero Technology concluiu a rodada D de financiamento no primeiro semestre do ano, e essa rodada de financiamento chegou a 1 bilhão de yuans, que deve se tornar a primeira empresa de unicórnios no campo de dados médicos e inteligência artificial. Estabelecida pelo Conselho de Estado, um dos maiores fundos soberanos do mundo, a China Investment Corporation, é um investidor muito importante nessa rodada de financiamento.
Globalmente, a turbulência dos investimentos surgiu em 2014, principalmente nos Estados Unidos, Reino Unido e Índia, entre eles, a empresa de big data Flatiron completou o financiamento de 130 milhões em 2014, concluiu um financiamento de 175 milhões de dólares em 2016 e 2,1 bilhões de dólares em 2018. O preço total foi adquirido pela Roche Pharmaceuticals e tornou-se a primeira empresa no mundo a ser adquirida por empresas farmacêuticas em inteligência médica, e o tratamento médico de inteligência artificial continua a esquentar.
resfriamento 'fogo virtual'
Segundo as estatísticas, o mercado potencial de inteligência artificial + diagnóstico assistido e tratamento é enorme, pelo menos, a escala de receita acima de ter um bilhão.No entanto, a inteligência artificial cuidados médicos ainda é uma criança.
Liu Shiyuan disse ao 21st Century Business Herald: "O problema médico é muito complicado, e há muitas dimensões, diferentes da inteligência artificial em outros campos. Para as empresas, o que é necessário é aprofundar os problemas clínicos".
Por exemplo, o problema da coluna proeminente, os médicos de imagem têm uma grande demanda, mas ninguém ou a empresa começou a fazer essa subdivisão.Porque há muitas influências envolvendo a protrusão da coluna vertebral, a recorrência é alta.Existem dimensões do cone, circunferência do ombro Dimensões, dimensões da cápsula sacular, dimensões das vértebras cervicais e dimensões do tecido mole, etc. Sem mencionar os tipos de doenças envolvidas, morfologia do cone, densidade, ressonância magnética e outros desafios difíceis.
Aparentemente simples médico emitido o relatório se o nível da máquina caiu apenas pela aprendizagem profunda de grandes volumes de dados única doença, e depois integrar lentamente modelos complexos tornam-se multi-tarefa, ser possível alcançar.
'Esta viagem é muito longa, a necessidade de inovação e avanço,' Liu Shiyuan disse que 'no momento AI na aplicação do departamento de imagem em apenas uma detecção de lesões que, não atender o pedido de pouso cenários clínicos. Não pode ser alcançado a partir da detecção de nódulos foram analisados a serem emitidas O processo de integração de relatórios de diagnóstico.
Coincidentemente, vice-diretor da Sun Yat-sen Cancer Center, Hospital do Câncer, vice-presidente na semana passada em 2018 dinheiro no sul da China (Guangzhou) venture Roundtable também apontou: 'AI quente, bolha um monte de especialistas em informática para dominar a tecnologia de inteligência artificial. Empresas com tecnologia são animadas e ativas, isso é chamado de um quente.O outro é frio, aplicações médicas e clínicas, este modelo não é claramente propício para o desenvolvimento da indústria.
Para o layout da empresa, o problema da homogeneização da concorrência no campo médico da IA é igualmente sério.
AI para o departamento de imagem mais avançada, por exemplo, pulmão, aplicação olho é relativamente simples, se reúnem as empresas a capturar o layout. No entanto, por exemplo, para testar a água é relativamente pequenas peças complexas da coluna vertebral, abdómen diagnóstico. Atualmente, o produto final, apenas os pulmões e fundus relativamente maduras. ainda é o mais amplamente usado para detectar nódulos pulmonares, e alguns fazem doenças pulmonares, incluindo o diagnóstico diferencial de nódulos pulmonares na hemorragia cerebral futuro, fracturas, coronária, fígado pode ser entrar lentamente opinião pública.
Em pequena escala AI chão médica sentido, Liu Shiyuan apontou, o diagnóstico pressão clínica e tratamento de mais, do valor AI pouso esperada é a mais elevada. Também no Departamento de aspectos Radiologia das folhas de avaliação, tomografia computadorizada de tórax, coluna vertebral MRI são médicos trabalham Trabalho repetitivo com alta intensidade, a demanda por IA é naturalmente mais urgente.
'AI realmente pequeno campo de pouso, uma única detecção de nódulos de pulmão no mínimo, após um ano. Para a realização do projeto consistente com relatórios clínicos de uma cena da queda pode, pelo menos, ter mais de três anos', Liu Shiyuan a repórteres na 21st Century Business Herald "para alcançar chão consistente com o cenário clínico, é necessário que cada individuais de aprendizagem e aplicação áreas compostas.
Comparado com AI médica estrangeira, a China está no mesmo nível que os países estrangeiros no uso de big data, e ainda tem mais espaço de aplicação.No entanto, na competição algoritmo núcleo do campo AI, ainda há uma lacuna na China, que geralmente permanece em algoritmos estrangeiros. A segunda inovação, a inovação em áreas-chave é urgentemente necessária. ”A competição principal no campo da tecnologia da IA está focada principalmente na descoberta de dados, algoritmos e redes neurais.” Liu Shiyuan enfatizou.
Li Liping, co-fundador da Zero Technology, diretor clínico de operações, disse aos repórteres no 21st Century Business Herald: 'O limiar da IA médica é muito alto, especialistas em algoritmos e especialistas médicos focam em diferentes direções, medicina como ciência de sistemas, lógica de dados, modelagem A estratificação é muito complicada e rica.Apenas a integração profunda de especialistas em algoritmos e especialistas médicos pode entender esse problema, compreendendo a "linguagem" um do outro.Assim, AI não tem dados, apenas dados não podem, deve haver um grande número de casos que podem despertar silêncio. Tipo composto Talento Para sair do passo mais crítico.
Na operação real na área de pesquisa clínica, os problemas específicos a serem resolvidos são amostras de pacientes razoáveis e ensaios clínicos de poupança recrutamento ciência tempo. 'Isso requer avanço na elaboração de programas eficazes para avaliar a viabilidade,' Liping acrescentou, 'simples software de coleta de dados é simples, mas a coleta de dados de longo prazo, processamento e análise dos resultados mais difícil. a principal direção do desenvolvimento da ciência e tecnologia de zero krypton estão concentrados em big data + diferenciação, formam um sistema fechado de dados lógica de loop de sistemas de back-office para muitas áreas de serviços de pesquisa . '
Além de uma grande combinação de dados clínicos e, para superar o problema da ciência do cérebro também restringe o desenvolvimento AI médica.
Promover o desenvolvimento de redes neurais para AI, redes neurais pode ser entendido como um sistema de simulação do cérebro. O cérebro humano é complexo, ainda nesta fase de imitar a superfície das células nervosas. Esta área como um foco nacional sobre a direção do desenvolvimento Ciência do cérebro, se você quiser fazer um grande avanço, você terá que trabalhar duro.
Além da desconexão de aplicações clínicas e da falta de subdivisões médicas profundas, o desenvolvimento da AI universal é difícil.O fundador da Yiyuan Intelligent, Wu Zhili também mencionou que no campo da IA, tenho que admitir que os maiores talentos ainda não Um grande número de pessoas está entrando, a maioria delas é não tripulada e segura, e a área médica ainda é muito solitária.Além disso, os talentos do algoritmo AI são diferentes do sistema de conhecimento de talentos médicos.Como combinar suas respectivas vantagens para maximizar seu valor também é digno de pensar.
"A empresa é especializada em AI ou AI, todo mundo está desenvolvendo no campo da inteligência artificial. Estatísticas simples, existem mais de 120 AI no campo da medicina, e agora a lacuna no campo da AI médica, especialmente Especialistas no algoritmo do núcleo AI podem ser a lacuna na lacuna. 'Liu Shiyuan disse.
