Red de Médicos News July 4 AI es muy caliente, pero el aterrizaje real muy pocas aplicaciones actualmente pocas mejoras en la obtención de imágenes y diagnóstico, combinado con la verdadera inteligencia artificial no ha sido la afluencia de talento para el campo de la medicina, por carretera médica IA es aún largo.
Dongfeng inteligencia artificial ya ha hecho sonar el campo de la medicina.
El desequilibrio entre la oferta y la demanda de recursos de alta calidad médica, el ciclo de formación de los médicos es alta tasa de largo, un mal diagnóstico, los rápidos cambios en el espectro de la enfermedad, los rápidos cambios tecnológicos, así como el aumento de población que envejece, aumentan las enfermedades crónicas, la importancia de mejorar la salud de las personas, dio a luz a la IA médica (Inteligencia Artificial) Desarrollo.
capital de Changling Xiaodong Jiang, fundador del reportero siglo 21 Business Herald dijo: '¿Por qué somos tan optimistas acerca de la aplicación de la inteligencia artificial en el sistema de salud de China debido a que el sistema de atención de salud de China, la calidad médica no puede sostenerse, recursos médicos, o si se trata de las bases? cabeza, desequilibrios asignados son comunes, y los problemas causados por los mecanismos de dislocación que causan el caos también es muy común ".
Para resolver estos problemas, la inteligencia artificial, o pueden jugar un papel clave que conduce a los cambios de la industria. Sin embargo, la industria médica y de alta particularidad barreras, sino también condenados ups inevitables viaje médica compatibles con AI y bajadas.
Aunque los ensayos de productos médicos de IA son diversos, en realidad no han aterrizado y aún no existen productos que puedan cumplir con los escenarios de uso clínico. La mayor parte de la investigación y el desarrollo actuales en hospitales es la cooperación y la experimentación en investigación científica.
'风口' empoderamiento
El lema del tratamiento médico de IA está soplando al sistema médico reconstructivo.
Específicamente, con base en Big Data, AI habilita las capacidades médicas del hospital principal para proporcionar atención primaria, desarrollar tratamientos médicos complementarios para diferentes enfermedades y permitir que los hospitales primarios compartan las habilidades médicas del hospital principal, distribuyendo finalmente los recursos médicos de manera uniforme. En cada nivel
Promueva el desarrollo de la inteligencia artificial, como casos, imágenes y genes, y establezca estándares médicos verificables y repetibles mediante el procesamiento de grandes cantidades de big data médicos de alta calidad. Esto permite que los pacientes sean diagnosticados antes, durante, después o dentro y fuera del hospital. Disfruta de servicios médicos estandarizados.
"El futuro de la inteligencia artificial no es un sustituto de los médicos, no es solo un médico complementario, sino una piedra angular necesaria para ayudar a reconstruir el sistema médico y establecer una nueva infraestructura", dijo Jiang Xiaodong.
El camino hacia el empoderamiento de la IA médica se basa en el aprendizaje profundo de Big Data.
Si la inteligencia artificial se divide en tres dimensiones: algoritmo, poder de cómputo y datos, las principales oportunidades en la industria ahora se centran en datos y aplicaciones. El núcleo de la competencia radica en la calidad y cantidad de datos. Los datos son datos clínicos o de vida de alta calidad médica. Los datos son la piedra de afilar. "Sin una buena piedra de afilar, no hay un buen cuchillo", dijo Jiang Xiaodong a los periodistas, incluido el 21st Century Business Herald.
En comparación con los humanos, la mayor ventaja de la inteligencia artificial es la eficiencia computacional, especialmente en industrias intensivas en datos, intensivas en conocimiento e intensivas en inteligencia.
De vuelta al campo de la medicina, del mundo Comience un negocio La práctica de la compañía, las aplicaciones específicas incluyen la penetración y la gestión de riesgos, la investigación médica, la imagen médica y el diagnóstico, gestión y supervisión de estilo de vida, la salud mental, atención, servicio de urgencias y la gestión de los hospitales, la minería drogas, asistentes virtuales, equipo portátil.
Los cambios en la inteligencia artificial para la nueva infraestructura del sistema de salud de China incluyen: nueva medicina, es decir, detección y predicción de enfermedades, detección de drogas en pacientes, diagnóstico y tratamiento de tumores, descubrimiento de fármacos, nuevos objetivos, descubrimiento de nuevos marcadores Y nuevos servicios médicos, que incluyen la estructuración de datos, la estandarización, la extracción de datos heterogéneos de múltiples fuentes, el diagnóstico asistido, el tratamiento optimizado de la delimitación de lesiones, la gestión de la salud, etc.
Entre las muchas subdivisiones, el campo del diagnóstico auxiliar representado por el departamento de imágenes ha tomado la delantera.
'Los radiólogos escribieron cientos de informes de todos los días, plomo agotados a una menor calidad, que es parte de la obra si hay un buen ayudante para resolver AI, la liberación del médico, para dedicar más tiempo a la investigación de la enfermedad y la comunicación directa al paciente que es significativo.' Sección Changzheng hospital imaging dos Military Medical University, Departamento de Medicina Nuclear y el profesor Liu Shiyuan, por ejemplo, dijo: 'hospital de 7.000 yuanes una disputa PET-TC recibió, pero menos de 120 yuanes al CT común, PET-CT es precisamente debido a la operación real En el caso de los pacientes, tienen una comunicación más directa con los médicos. En el futuro, el camino de la IA para ayudar a los médicos también debería restaurar el valor de los médicos.
Imágenes médicas La IA ha emergido del laboratorio como un campo de diagnóstico auxiliar típico, y está a punto de marcar el comienzo de una ola de comercialización. Este año, también hay aspectos destacados frecuentes. Algunos diagnósticos de imágenes inteligentes Negocios Al ingresar al proceso de aprobación para la aprobación de los tres tipos de certificados de equipo, se espera que entre formalmente en la etapa de comercialización. La velocidad de los productos de imágenes de IA se está acelerando y la madurez del rendimiento del producto se mejora continuamente.
Por otra parte, además de campo de diagnóstico auxiliar, las tendencias de inversión en los últimos años han empezado a inclinar a la aplicación de minería de AI + antes de que el medicamento que se usa en la investigación clínica de medicamentos se trata de la tecnología de aprendizaje profundo para lograr la excavación rápida y precisa y la detección de compuestos adecuados o biológica; Acortar el desarrollo de fármacos ciclo, reducir los costes de desarrollo de fármacos y mejorar la tasa de éxito de los propósitos de desarrollo de fármacos. 2015, candidatos a fármacos Atomwise en base a las aplicaciones existentes, haciendo algoritmos de inteligencia artificial para encontrar dos productos candidatos controlar con éxito el virus de Ébola en un día.
En el campo de la IA médica, las fuerzas del capital están corriendo y los gigantes de Internet corren hacia la playa.
2016 se considera el primer año de inteligencia artificial + inversión médica en el país, un total de 27 empresas en 2016 para financiar, de las cuales 16 empresas financian más de 10 millones de yuanes.
Varias compañías nacionales están tratando de organizar pistas de IA médica. El desarrollo de la inteligencia artificial médica es rápido. Más de 28 empresas nuevas han recibido financiación el año pasado, por un total de más de 1.700 millones de yuanes.
El 15 de noviembre de 2017, Tencent ingresó en el primer lote de la lista de plataformas de innovación abierta de inteligencia artificial de nueva generación nacional. Anteriormente, el primer single de Tencent Hospital Como un gran avance, entonces coopere con el hospital a través del establecimiento de una coalición o el establecimiento de un laboratorio conjunto.
Los gigantes tradicionales de Internet con fuertes talentos de inteligencia artificial y reservas tecnológicas también están desplegando inteligencia artificial médica. Salud Miles nube con el lanzamiento conjunto de AI productos médicos 'médico Usted', Tencent lanzó productos de imágenes médicas de AI, iFLYTEK imágenes médicas de lanzamiento sistema de diagnóstico, Chi asistente médico.
Tencent unidad de negocio de Internet gerente general Li Zhifeng le dijo al reportero Century Business Herald 21: meta 'Tencent no es cortar demasiadas áreas a la vez, pero la tecnología para hacer en primer lugar oscuro, a continuación, expanda lentamente AI médica hay una gran extensión de la pista. industria espacial está todavía en su infancia, Tencent esperanza de atraer más negocios juntos para buscar plataforma de sombra, también queremos ampliar en esta área se ha hecho con las ventajas de las empresas, seleccione cero kriptón cooperación científica y tecnológica, debido a su avanzada de datos ventaja '.
Cero criptón y tecnologías ahora son más de 500 los tres principales hospitales de una asociación y el establecimiento de un centro de datos. Kriptón Médico gran plataforma de datos cero ha reunido a más de 280 millones de copias de casos eficaces de los pacientes con cáncer, la tasa de penetración del tumor enfermedad única de más del 60%. En otras palabras, un incremento anual de casos asociados a tumores, el 60% entrarán ciencia cero criptón y sistema de tecnología.
De acuerdo con el siglo 21 Business Herald la comprensión de reportero, la tecnología de criptón cero se ha completado en la primera ronda medio D de financiación, se espera que esta ronda de financiación de 1 mil millones de yuanes para convertirse salud grandes volúmenes de datos y la inteligencia artificial primera empresa unicornio. Según fuentes cercanas, Consejo de Estado aprobó la creación de uno de los mayores fondos soberanos 'china Investment Corporation' del mundo es muy importante para los inversores en esta ronda de financiación.
A nivel mundial, los medios de inversión aparecieron en 2014, principalmente en los EE.UU., Reino Unido y la India, donde gran empresa los datos del tumor Flatiron en 2014 la financiación de 130 millones en 2016 y US $ 175 millones de financiación completó en 2018 por $ 2.1 billón El precio total fue adquirido por Roche Pharmaceuticals y se convirtió en la primera compañía en el mundo en adquirir compañías de inteligencia artificial médica por compañías farmacéuticas. El tratamiento médico de inteligencia artificial continúa calentándose.
enfriamiento 'virtual fuego'
Según las estadísticas, el mercado potencial de inteligencia artificial + diagnóstico y tratamiento asistido es enorme, al menos la escala de ingresos por encima de mil millones de miles de millones de personas. Sin embargo, la atención médica de la inteligencia artificial sigue siendo un niño pequeño.
Liu Shiyuan a la prensa en el 21st Century Business Herald: 'problemas médicos complejos, son muchas dimensiones, a diferencia de otras áreas de la inteligencia artificial para las empresas, es la necesidad problemas clínicos ajuste cavar más profundo.'
cuestiones pendientes, como la columna vertebral, los radiólogos esta gran demanda, pero en realidad no hay una sola empresa o empezar a hacer esto segmentos en profundidad. Debido a que se trata de una gran cantidad de dimensiones de influencia de la columna vertebral prominente, alta recaída. Existen dimensiones de cono, placa para el hombro dimensiones, Nublado dimensión vesículas de la membrana, la dimensión de la columna cervical, y las dimensiones de los tejidos blandos, etc. por no hablar de enfermedades especies relacionadas, forma de cono, de densidad, MRI y otros desafíos difíciles.
Aparentemente simple médico emitió el informe si el nivel de la máquina cayó solamente por el aprendizaje profundo de grandes datos de enfermedades individuales, y luego se integran poco a poco se convierten en modelos complejos multi-tarea, sea posible alcanzar.
'Este viaje es muy largo, la necesidad de innovación y avance,' Liu Shiyuan dijo que 'en la actualidad la IA en la aplicación del departamento de imágenes en sólo la detección de lesiones que no cumpla con la aplicación de aterrizar escenarios clínicos. No puede ser logrado a partir de la detección de nódulos fueron analizados para ser emitidos proceso de integración informes de diagnóstico. '
Coincidentemente, subdirector del Centro de Cáncer de Sun Yat-sen, Hospital del Cáncer, vicepresidente la semana pasada en el dinero 2018 en el sur de China (Guangzhou) venture Mesa también señaló: 'AI caliente, burbuja de una gran cantidad de expertos en informática para dominar la tecnología de la inteligencia artificial. y las empresas de tecnología activas en la emoción, llamaron una adición térmica de una aplicaciones de frío, clínicas y médicos, este modelo no es claramente favorable para el desarrollo de la industria '.
Para el diseño de la empresa, el problema de la homogeneización de la competencia en el campo médico de la IA es igualmente grave.
AI al departamento de imagen más avanzada, por ejemplo, de pulmón, la aplicación ojo es relativamente simple, se reúnen las empresas para capturar el diseño. Sin embargo, por ejemplo, para probar el agua es relativamente pequeñas piezas complejas de la columna vertebral, abdomen diagnóstico. Actualmente, el producto final, sólo los pulmones y fundus relativamente madura. sigue siendo el más ampliamente utilizado para detectar nódulos pulmonares, y algunos lo hacen las enfermedades pulmonares, incluyendo el diagnóstico diferencial de los nódulos pulmonares en el futuro hemorragia cerebral, fracturas, coronaria, hígado pueden entrar lentamente Vista pública
En pequeña escala AI baja médica sentido, Liu Shiyuan señaló, el diagnóstico de presión clínica y el tratamiento de la mayor parte, del valor de AI prevista de aterrizaje es la más alta. También en el Departamento de aspectos de radiología de las hojas de evaluación, tomografía computarizada de tórax, la columna vertebral de resonancia magnética son los médicos trabajan alta intensidad de trabajo repetitivo, la demanda de AI es, naturalmente, más urgente.
'AI pista de aterrizaje muy pequeño, una sola detección de nódulos pulmonares como muy pronto después de un año. Para la realización del proyecto es coherente con los informes clínicos de una escena de la caída, al menos, puede tomar más de tres años', Liu Shiyuan a la prensa en el 21st Century Business Herald 'para lograr planta consistente con el escenario clínico, es necesario que cada individuales de aprendizaje y áreas de aplicación de material compuesto.
En comparación con la IA médica extranjera, China está al mismo nivel que los países extranjeros en el uso de Big Data e incluso tiene más espacio de aplicación. Sin embargo, en la competencia de algoritmos centrales del campo AI todavía hay una cierta brecha en China, que generalmente permanece en algoritmos extranjeros. La segunda innovación, el avance en áreas clave, se necesita con urgencia. "La competencia principal en el campo de la tecnología de la inteligencia artificial se centra principalmente en el avance de los datos, los algoritmos y las redes neuronales", destacó Liu Shiyuan.
Cero ciencia y la tecnología de criptón co-fundador y director de operaciones Liping corresponsal clínico para el 21st Century Business Herald, dijo: 'umbral Médico AI es muy alta, en diferentes expertos direcciones algoritmo y expertos médicos preocupados por el sistema médico como, modelado de datos lógicos científica , la estratificación es muy compleja y rica. únicos expertos algoritmo y expertos médicos profundidad de la integración, de entenderse entre sí su 'lenguaje', con el fin de resolver este problema, por lo que no hay datos no AI, sólo los datos no funciona, tiene que haber un gran número de casos permiten reactivar el silencio Tipo compuesto Talento , ¡Fuera el paso más crítico.
En la operación real de la investigación clínica, el problema específico que debe resolverse es reclutar racionalmente muestras de pacientes y ahorrar tiempo de prueba clínica. "Esto requiere una evaluación efectiva y factible del plan de diseño por adelantado", agregó Li Liping, "simple El software de recopilación de datos es muy simple, pero es más difícil recopilar datos a largo plazo y procesar los resultados del análisis. La principal dirección de desarrollo de Zero Technology se centra en big data + diferenciación, formando lógica de datos de circuito cerrado desde sistemas back-end hasta servicios de investigación científica. . '
Además de la combinación de datos grandes y clínicos, la conquista de los problemas de la ciencia cerebral también restringe el desarrollo de la IA médica.
Promover el desarrollo de redes neuronales para AI, las redes neuronales se pueden entender como un sistema de simulación del cerebro. El cerebro humano es complejo, todavía en esta etapa para imitar la superficie de las células nerviosas. Esta zona como un enfoque nacional en la dirección de desarrollo Brain science, si quieres hacer un gran avance, tendrás que trabajar duro.
Además de la desconexión de las aplicaciones clínicas y la falta de subdivisiones médicas profundamente arraigadas, el desarrollo de AI universal es difícil. El fundador de Yiyuan Intelligent, Wu Zhili también mencionó que en el campo de la IA, tengo que admitir que los mejores talentos aún no Entra una gran cantidad de personas, la mayoría sin personal y con seguridad, y el campo de la medicina es muy solitario. Además, los talentos del algoritmo de IA son diferentes del sistema de conocimiento de talentos médicos. También es digno de pensar cómo combinar sus respectivas ventajas para maximizar su valor.
"La compañía se especializa en AI o AI, todos se están desarrollando en el campo de la inteligencia artificial. Estadísticas simples, hay más de 120 IA en el campo médico, y ahora la brecha en el campo de la IA médica, especialmente Los expertos en el algoritmo central AI pueden ser la brecha en la brecha ", dijo Liu Shiyuan.
