Am 1. November, beim Sichuan Netcom „Digital Intelligence Pilot“ 2024, der 14. Sichuan Netcom-Aktivitätsreihe „Entering the Frontier of New Productivity“ und der 10. Biomedical Big Data·Intelligent Technology Conference, sagte Chen Runsheng, Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Ein Forscher am Institut für Biophysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften wurde von einem Reporter der Daily Economic News interviewt.
In dem Interview sagte Chen Runsheng, dass groß angelegte Modelle der künstlichen Intelligenz, einschließlich ihrer Anwendung in der biomedizinischen Industrie, noch in den Kinderschuhen stecken und noch ein langer Weg vor ihnen liegt. Man kann sagen, dass die Anwendung großer Modelle künstlicher Intelligenz in der biomedizinischen Industrie gerade erst begonnen hat.
In Zukunft wird „die Anwendung und Intervention großer Modelle künstlicher Intelligenz auf das gesamte medizinische System umfassend sein und die Anwendung künstlicher Intelligenz wird vor, während und nach der Behandlung realisiert. Künstliche Intelligenz wird nicht nur die Effizienz der Medizin erheblich verbessern.“ Behandlung, sondern auch Es wird das gesamte medizinische System grundlegend verändern und es in eine medizinische Aufsicht verwandeln, die alle Menschen und alle Stadien abdeckt und das gesamte medizinische Paradigma verändert“, sagte er.
Kürzlich fanden in Chengdu die 14. Sichuan Netcom-Aktivitätsreihe „Digital Intelligence Navigation“ 2024 Sichuan Netcom „Entering the Frontier of New Productivity“ und die 10. Biomedical Big Data·Intelligent Technology Conference statt. Bei dem Treffen diskutierten Vertreter in- und ausländischer medizinischer Experten, intelligenter medizinischer Unternehmen und anderer Parteien über die qualitativ hochwertige Entwicklung neuer digitaler Produktivität im Gesundheitswesen.
Als einer der ersten wissenschaftlichen Forscher in meinem Land, der sich mit theoretischer Biologie und Bioinformatik beschäftigte, sagte Chen Runsheng, dass sich große Modelle der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen noch in einem frühen Stadium befinden, einschließlich ihrer Anwendung in der biomedizinischen Industrie, und dass es noch lange dauert So weit muss es gehen. Man kann sagen, dass die Anwendung großer Modelle künstlicher Intelligenz in der biomedizinischen Industrie gerade erst begonnen hat.
„Diese frühen Datenanwendungen, einschließlich der Verwaltung von Krankenakten, der Aufzeichnung grundlegender Registrierungsinformationen und der Verwaltung elektronischer Krankenakten, nutzten alle Big Data, um den Prozess zu automatisieren. Mithilfe dieser Daten können wir die regulären Teile analysieren und dann das Problem lösen.“ „Obwohl es noch in den Kinderschuhen steckt, hat Big Data bereits erhebliche Beiträge zur biomedizinischen Industrie geleistet“, sagte er.
Nehmen wir als Beispiel die frühe Entwicklung von Arzneimitteln. Die Erfahrung zeigt, dass die Entwicklung eines neuen Arzneimittels zehn Jahre und eine Milliarde US-Dollar dauert. Aber mit Hilfe von Big Data und künstlicher Intelligenz haben sich die Arten von Verbindungen, die überprüft werden müssen, möglicherweise von Zehntausenden auf Hunderte oder sogar Dutzende geändert, und der Suchumfang ist auf 1 % der ursprünglichen Effizienz gestiegen Die Entwicklung neuer Medikamente wurde erheblich verbessert. Dies sind die Anwendungspraktiken von Big Data und künstlicher Intelligenz im Bereich der Biomedizin.
Nach Ansicht von Chen Runsheng sind alle großen Industriemodelle auf Rechenleistung und Daten angewiesen.
„Der Schlüssel dazu, ob ein großes Branchenmodell erstellt werden kann, ist zunächst einmal, wie viele Branchendaten der Entwickler beherrscht, also sind Daten der Schlüssel. Bei Daten müssen jedoch zwei Probleme gelöst werden: eines ist die Standardisierung von Daten. und das andere ist die Integration von Daten“, sagte er. Die sogenannte Standardisierung von Daten bezieht sich auf die Universalität und gegenseitige Anerkennung von Daten. Wenn die Standards für Daten, die von verschiedenen Institutionen oder Plattformen generiert werden, nicht vereinheitlicht werden, geht die Grundlage für die Anwendung verloren. Die Integration von Daten besteht darin, die Grenzen einzelner Daten zu überwinden. Wenn der Datenaustausch nicht möglich ist, wird die Rolle und Bedeutung großer Modelle abnehmen.
Um die Probleme der Datenstandardisierung und -integration zu lösen, muss es ein führendes Gremium geben. Chen Runsheng glaubt, dass am Beispiel der Vereinigten Staaten die wichtigste Stelle zur Lösung der Datenstandardisierung Open AI sein könnte, während am Beispiel der Daten der medizinischen Industrie relevante Abteilungen wie das Gesundheitswesen möglicherweise die Führung bei der Lösung der Standardspezifikation übernehmen müssen Problem der Datenquellen. Neben der Lösung des Problems der Datenstandardisierung erfordert die Datenintegration auch die Führung einer solchen institutionellen Abteilung.
Darüber hinaus ist für medizinische Einrichtungen der Aufbau eigener großer pharmazeutischer Modelle immer noch ein Kostenfaktor. Für viele Krankenhäuser, die mit Rentabilitätsproblemen zu kämpfen haben, ist der Aufbau und die Nutzung großer Datenmengen und großer Modelle eine Frage der Kosten und des Nutzens. In diesem Zusammenhang sagte Chen Runsheng: „Die Verbesserung des Krankenhausbewusstseins und das Eingreifen der Managementabteilungen werden dieses Problem schrittweise lösen. Da der Einsatz von Big Data für die Entwicklung unvermeidlich ist, werden Sie nach und nach eliminiert, wenn Sie diesen Schritt nicht unternehmen.“ Es geht nicht darum, ob man es tut oder nicht. Die Frage, wann man es tut, ist ein Trend, an den man sich anpassen muss, und wer es zuerst tut, wird mehr davon profitieren.
Chen Runsheng sagte: „Die Anwendung und Intervention des großen Modells der künstlichen Intelligenz auf das gesamte medizinische System ist umfassend. Die Anwendung künstlicher Intelligenz wird vor, während und nach der Behandlung realisiert. Künstliche Intelligenz wird nicht nur die Effizienz der medizinischen Behandlung erheblich verbessern.“ , sondern auch Es wird das gesamte medizinische System grundlegend verändern und es in eine medizinische Aufsicht verwandeln, die alle Menschen und alle Stadien abdeckt und das gesamte medizinische Paradigma verändert.