Der KI-Wahn erfasst alle Lebensbereiche und die Medizinbranche bildet da keine Ausnahme. Gleichzeitig wird erwartet, dass das Aufkommen der KI auch disruptive Reformen in der Medizinbranche mit sich bringen wird. Derzeit konzentrieren sich alle Parteien darauf, wie KI in bestimmten medizinischen Szenarien eingesetzt werden kann.
Am Morgen des 6. September, auf der von Jiemian News veranstalteten REAL-Technologiekonferenz 2024, bei einer Diskussionsrunde zum Thema „KI + Medizin: Heißes Layout und pragmatisches Denken“, sprach Ma Rui, Partner von Fengrui Capital und Präsident der Li Xiaobing, Technologiemanager der Life Sciences Division von Shenzhen, Gao Yushi, Vizepräsident für Technologie der Easy Group, Xiang Lei, CTO (Chief Technology Officer) von Shenzhen Zhitong Medical, und Lou Yang, Geschäftsführer von Light Source Capital, führten eine lebhafte Diskussion zu diesem Thema.
Gao Yushi, Vizepräsident für Technologie der Easy Group, teilte mit, dass Easy Group·Easy Health im Mai 2023 das große Medizin- und Gesundheitsmodell Dr.GPT veröffentlicht und Ende 2023 mit der Erweiterung der Anwendungen und der Vertiefung ein großes Upgrade vorgenommen hat hat sieben Hauptanwendungen veröffentlicht, die auf dem „Easy Doctor Dr.GPT“-Modell basieren und alle Szenarien von Gesundheitsmanagementdiensten abdecken und die spezifischen Anforderungen verschiedener Anwendungsszenarien und Benutzergruppen erfüllen. Es bietet Benutzern nicht nur umfassende Unterstützung beim Gesundheitsmanagement, sondern erweitert auch die Möglichkeiten der medizinischen Diagnose- und Behandlungstechnologie und bietet eine effizientere und umfassendere Perspektive für die medizinische Entscheidungsfindung.
Darüber hinaus ist die Datensicherheit eine der größten Kontroversen bei medizinischen KI+-Anwendungen. Xiang Lei, CTO von Shenzhen Zhitong Medical, sagte, dass das Thema Datenschutz für Krankenhäuser oder Ärzte die größte Sorge sei. Derzeit ist die Methode zum Verschieben von Daten in die Cloud international akzeptabel. Drittunternehmen nutzen Amazon Cloud, um Dienstleistungen für Krankenhäuser bereitzustellen, und Krankenhäuser erkennen diese Methode an. Die Datenkontrolle in China ist strenger und das Krankenhaus verlangt, dass sich alle Daten auf dem Client befinden und nicht in die Cloud hochgeladen werden können.
Basierend auf unterschiedlichen Datennutzungsmethoden sagte Xiang Lei, dass das Geschäftsmodell von Shenzhen Zhitongyi in der Cloud darin bestehe, von Fall zu Fall abzurechnen, während in China aufgrund der lokalen Bereitstellung eine einmalige Zahlungsmethode übernommen werde, „anders.“ Lösungen werden entsprechend den spezifischen Bedürfnissen des Kunden bereitgestellt. „Die Lösung kann die Bedürfnisse der Kunden sowie die Anwendung und den kommerziellen Verkauf von Produkten in bestimmten Szenarien erfüllen.“
Xiang Lei sagte, dass sich das Modell in die 2.0-Ära entwickelt habe. Im Vergleich zur 1.0-Ära, die nur eine kleine Datenmenge für kleine Anwendungsszenarien benötigte oder exklusive Modelle für Kunden entwickelte, kann die 2.0-Ära eine große Datenmenge erhalten Es wird erwartet, dass es alle durch ein einheitliches Krankenhausmodell unterstützt.
Zu diesem Zeitpunkt verwendet Shenzhi Touyi ein universelles Modell, das verschiedene Bildgebungsmodalitäten verarbeiten kann. Es hat ein Modell für verschiedene Abteilungen entwickelt, das alle Modalitäten gleichzeitig verarbeiten kann. Xiang Lei sagte, dass diese Art von Verarbeitungseffekt besser sei als ein einzelnes Modell: „Dies ist auch das Ergebnis des allgemeinen Basismodells plus einer großen Menge an Datentraining. Zusätzlich zu den vorhandenen Szenarien haben wir auch festgestellt, dass dies der Fall ist.“ Daten können bessere Ergebnisse erzielt werden.“
Derzeit sind neben der Anwendung von KI bei Patienten und Krankenhäusern auch KI-Arzneimittel eine gängige Anwendungsrichtung. Li Xiaobing, General Manager der Life Sciences-Abteilung von Shenzhen Technology, sagte, dass die aktuellen Mainstream-Geschäftsmodelle KI+Software, KI+CRO und KI+Biotechnologie umfassen und Shenzhen Technology in allen drei Aspekten vertreten sei.
Li Xiaobing sagte: „Shenzhen Technology steht derzeit hinsichtlich des Marktanteils der Branche bei einigen physischen Computertools auf der AI-SaaS-Seite an erster Stelle; im AI+CRO-Modell hat es mit führenden inländischen Pharmaherstellern zusammengearbeitet, darunter Fosun und Dongyangguang Pharmaceutical.“ Durch die Zusammenarbeit bietet Shenzhen Technology KI+-Designlösungen an, und die andere Partei bietet Verifizierungs- und gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsmodelle in Bezug auf AI+Biotech an. Unter diesen drei Richtungen versucht Shenzhen Technology auch, einige Arzneimittelpipelines intern zu entwickeln Seite ist. Konzentrieren Sie sich auf die Richtung der Investition.“
Ma Rui, Partner bei Fengrui Capital, erläuterte die Faktoren für die langfristige Entwicklung der KI+-Gesundheitsversorgung aus Kapitalperspektive. Ma Rui sagte, zurück zur Investitionslogik: Das Wichtigste auf lange Sicht seien Daten. Eine wichtige Investitionsrichtung von Fengrui Capital ist derzeit die Digitalisierung biologischer Systeme und biologischer Prozesse. Unabhängig davon, ob sie berechnet, gemessen oder erfasst wird, ist die Erhöhung der Daten die langfristige optimistische Richtung. Ma Rui glaubt jedoch, dass das Wichtigste darin besteht, die KI zu verstehen: „Wie man KI im biologischen Bereich einsetzt, wie man Physik und KI kombiniert und wie man große Modelle als Basis verwendet.“ Tatsächlich ist das nicht nötig zu viele Experimente durchzuführen, um Ihre Ergebnisse zu erhalten. „Das gewünschte Ergebnis ist das, was wir jetzt sehen.“
Was die Zukunft angeht, hofft Xiang Lei auf eine engere Integration mit Ärzten. Er hofft, dass Ärzte KI stärker als Hilfsmittel nutzen, um Entscheidungen zu treffen und die Genauigkeit und Effizienz der Diagnose zu verbessern Ein Diagnosebericht kann jetzt in 5 oder 3 Minuten erstellt werden, was letztendlich dem Patienten zugute kommt.
Gao Yushi glaubt, dass große KI-Modelle eine starke technische Unterstützung für die Umsetzung der medizinischen 4P-Theorie bieten. Große Modelle können medizinische Daten integrieren, um Modelle zur Krankheitsvorhersage zu erstellen, Gensequenzen, medizinische Bilder und Gesundheitsdaten der Bevölkerung zu analysieren und prädiktive und präventive Medizin zu unterstützen. Auf individueller Ebene können individuelle multimodale Daten eingehend analysiert werden, um personalisierte Behandlungspläne zu formulieren und Echtzeitanpassungen vorzunehmen, um die Entwicklung der personalisierten Medizin voranzutreiben. Darüber hinaus können intelligente medizinische Assistenten den Patienten praktische Dienste und Tools für das Gesundheitsmanagement bieten, die Patientenbeteiligung verbessern und voraussichtlich Veränderungen in den medizinischen Modellen vorantreiben und der menschlichen Gesundheit größere Vorteile bringen.
Li Xiaobing äußerte seine Erwartungen an die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente. Er glaubt, dass KI in den nächsten zwei bis drei Jahren eine große Rolle bei Durchbrüchen in einigen Punkten spielen wird, beispielsweise bei der frühen Entwicklung des molekularen Designs, der molekularen Bewertung und der Molekülgenerierung und eine Reihe molekularer Forschungen. Dieser Aspekt wird Wissenschaftlern dabei helfen, Designlösungen mit höherem Durchsatz oder mehr Kreativität bereitzustellen. Die Arzneimittelforschung und -entwicklung umfasst jedoch viele Ebenen, von der molekularen Ebene über die zelluläre Ebene bis hin zu Organen und dann zum menschlichen Körper, was erfordert, dass KI ein gewisses Maß an Technologieakkumulation erreicht.
„So wie sich Medikamente in Zellen, kleinen Tieren und Menschen unterschiedlich verhalten, brauchen wir einen Prozess der Entstehung von KI, genau wie der Prozess der Entstehung von Leben, von Molekülen zu Zellen, zu Organen und dann zu Menschen.“
Ma Rui äußerte auch seine Erwartungen an die Zukunft der KI und der medizinischen Versorgung. Er glaubt, dass das Verständnis der Biologie durch KI immer tiefer wird und immer mehr Dinge mit der Biotechnologie als zugrunde liegender Ebene erreicht werden können, beispielsweise in der Biomedizin und Bioproduktion, medizinische Geräte, Biolandwirtschaft usw. können als zugrunde liegende Energie zur Strahlung genutzt werden. Ma Rui glaubt, dass es in 10 Jahren viele Möglichkeiten geben wird, sich in den Bereichen KI+Biologie und KI+Medizin hervorzutun.