La moda de la IA se está extendiendo por todos los ámbitos de la vida y la industria médica no es una excepción. Al mismo tiempo, también se espera que el surgimiento de la IA traiga reformas disruptivas a la industria médica. Actualmente, todas las partes se están centrando en cómo se puede aplicar la IA en escenarios médicos específicos.
En la mañana del 6 de septiembre, en la Conferencia de Tecnología REAL 2024 organizada por Jiemian News, en una mesa redonda con el tema "AI + Medical: Hot Layout and Pragmatic Thinking", Ma Rui, socio de Fengrui Capital y presidente de la Li Xiaobing, director de tecnología de la división de ciencias biológicas de Shenzhen, Gao Yushi, vicepresidente de tecnología de Easy Group, Xiang Lei, director de tecnología (director de tecnología) de Shenzhen Zhitong Medical, y Lou Yang, director general de Light Source Capital, mantuvieron una animada discusión. sobre este tema.
Gao Yushi, vicepresidente de tecnología de Easy Group, compartió que Easy Group · Easy Health lanzó el gran modelo médico y de salud Dr.GPT en mayo de 2023 y realizó una actualización importante a fines de 2023 con la expansión de aplicaciones y la profundización. de escenarios, lanzó siete aplicaciones principales basadas en el modelo "Easy Doctor Dr.GPT", que cubren todos los escenarios de servicios de gestión de salud y satisfacen las necesidades específicas de diferentes escenarios de aplicaciones y grupos de usuarios. Además de brindar a los usuarios un soporte integral para la gestión de la salud, también amplía las capacidades de la tecnología de diagnóstico y tratamiento médico, brindando una perspectiva más eficiente e integral para la toma de decisiones médicas.
Además, una de las mayores controversias en las aplicaciones médicas de IA+ es la seguridad de los datos. Xiang Lei, director de tecnología de Shenzhen Zhitong Medical, dijo que la cuestión de la privacidad de los datos es la mayor preocupación para los hospitales o los médicos. Actualmente, el método de mover datos a la nube es internacionalmente aceptable. Por ejemplo, Amazon Cloud ha aprobado el mecanismo de protección de la privacidad de la información. Las empresas de terceros utilizan Amazon Cloud para brindar servicios a los hospitales, y los hospitales reconocen este método. El control de datos en China es más estricto y el hospital exigirá que todos los datos estén en el cliente y no se puedan cargar en la nube.
Basado en diferentes métodos de uso de datos, Xiang Lei dijo que el modelo de negocio de Shenzhen Zhitongyi en la nube es cobrar caso por caso, mientras que en China, debido a la implementación localizada, se adopta un método de pago único, "diferente Las soluciones se proporcionan de acuerdo con las necesidades específicas del cliente. "La solución puede satisfacer las necesidades de los clientes y la aplicación y venta comercial de productos en escenarios específicos".
Xiang Lei dijo que el modelo se ha desarrollado hacia la era 2.0. En comparación con la era 1.0, que solo requería una pequeña cantidad de datos para escenarios de aplicaciones pequeñas o desarrollaba modelos exclusivos para los clientes, la era 2.0 puede obtener una gran cantidad de datos. se espera apoyar a todos a través de un modelo unificado.
En esta etapa, Shenzhi Touyi utiliza un modelo universal que puede procesar varias modalidades de imágenes. Ha desarrollado un modelo para diferentes departamentos que puede procesar todas las modalidades simultáneamente. Xiang Lei dijo que este tipo de efecto de procesamiento es mejor que un modelo único. “Este también es el resultado del modelo básico general más una gran cantidad de entrenamiento de datos, además de los escenarios existentes, también descubrimos que se usa multimodal. datos Se pueden lograr mejores resultados”.
En la actualidad, además de la aplicación de IA en pacientes y hospitales, los productos farmacéuticos de IA también son una dirección de aplicación principal. Li Xiaobing, director general de la División de Ciencias Biológicas de Shenzhen Technology, dijo que los principales modelos de negocio actuales incluyen IA+software, AI+CRO y AI+Biotecnología, y Shenzhen Technology tiene presencia en los tres aspectos.
Li Xiaobing dijo: "Shenzhen Technology ocupa actualmente el primer lugar en participación de mercado de la industria en algunas herramientas informáticas físicas en el lado de AI SaaS; en el modelo AI + CRO, ha cooperado con los principales fabricantes farmacéuticos nacionales, incluidos Fosun y Dongyangguang Pharmaceutical. En términos de cooperación, Shenzhen Technology proporciona soluciones de diseño AI +, y la otra parte proporciona verificación y modelos conjuntos de investigación y desarrollo en términos de AI + Biotecnología. Shenzhen Technology también está tratando de incubar internamente algunos proyectos de medicamentos. Entre estas tres direcciones, AI + SaaS; El otro lado es centrarse en la dirección de la inversión”.
Ma Rui, socio de Fengrui Capital, compartió los factores para el desarrollo a largo plazo de la atención médica AI+ desde una perspectiva de capital. Ma Rui dijo que, volviendo a la lógica de la inversión, lo más importante a largo plazo son los datos. Actualmente, una dirección de inversión importante de Fengrui Capital es la digitalización de sistemas biológicos y procesos biológicos, ya sea calculada, medida o detectada, el aumento de datos es su dirección optimista a largo plazo. Sin embargo, Ma Rui cree que lo más importante es comprender la IA: "Cómo utilizar la IA en el campo biológico, cómo combinar la física y la IA y cómo utilizar modelos grandes como base. De hecho, no es necesario "Hay que hacer demasiados experimentos para obtener los resultados". El resultado deseado es lo que estamos viendo ahora".
Hablando del futuro, Xiang Lei espera estar más estrechamente integrado con los médicos. Espera que los médicos utilicen más la IA como herramienta para ayudarlos a tomar decisiones y mejorar la precisión y eficiencia del diagnóstico. un informe de diagnóstico, ahora se podrá realizar en 5 minutos o en 3 minutos, lo que al final beneficiará al paciente.
Gao Yushi cree que los grandes modelos de IA brindan un sólido soporte técnico para la realización de la teoría médica 4P. Los modelos grandes pueden integrar datos médicos para construir modelos de predicción de enfermedades, analizar secuencias genéticas, imágenes médicas y datos de salud de la población, y respaldar la medicina predictiva y preventiva. A nivel individual, los datos multimodales individuales se pueden analizar en profundidad para formular planes de tratamiento personalizados y realizar ajustes en tiempo real para promover el desarrollo de la medicina personalizada. Además, los asistentes médicos inteligentes pueden proporcionar a los pacientes servicios convenientes y herramientas de gestión de la salud, mejorar la participación de los pacientes y se espera que promuevan cambios en los modelos médicos y aporten mayores beneficios a la salud humana.
Li Xiaobing expresó sus expectativas para la investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos. Cree que en los próximos 2 o 3 años, la IA desempeñará un papel muy importante en los avances en algunos puntos, como el desarrollo temprano del diseño molecular, la evaluación molecular y la generación de moléculas. y una serie de investigaciones a nivel molecular que ayudarán a los científicos a proporcionar soluciones de diseño de mayor rendimiento o más creatividad. Sin embargo, la investigación y el desarrollo de fármacos tiene muchos niveles, desde el nivel molecular hasta el celular, pasando por los órganos y luego hasta el cuerpo humano, lo que requiere que la IA alcance un cierto nivel de acumulación de tecnología.
"Al igual que las drogas se comportan de manera diferente en las células, los animales pequeños y las personas, necesitamos un proceso de aparición de la IA, al igual que el proceso de aparición de la vida, de las moléculas a las células, a los órganos y luego a las personas", dijo Li Xiaobing.
Ma Rui también expresó sus expectativas para el futuro de la atención médica AI +. Cree que, impulsada por la IA, la comprensión de la biología será cada vez más profunda, y cada vez se podrán hacer más cosas con la biotecnología como capa subyacente, como la biomedicina. y biofabricación, equipos médicos, bioagricultura, etc., esto se puede utilizar como energía subyacente para irradiar. Ma Rui cree que en 10 años surgirán muchas oportunidades en las áreas de IA+biología e IA+médica.