L’engouement pour l’IA touche tous les horizons, et l’industrie médicale ne fait pas exception. Dans le même temps, l’émergence de l’IA devrait également entraîner des réformes disruptives dans l’industrie médicale. Actuellement, toutes les parties se concentrent sur la manière dont l’IA peut être appliquée dans des scénarios médicaux spécifiques.
Le matin du 6 septembre, lors de la conférence REAL Technology 2024 organisée par Jiemian News, lors d'une table ronde sur le thème « AI + Medical : Hot Layout and Pragmatic Thinking », Ma Rui, partenaire de Fengrui Capital et président de la Li Xiaobing, directeur de la division des sciences de la vie de Shenzhen Technology Manager, Gao Yushi, vice-président de la technologie d'Easy Group, Xiang Lei, directeur technique (directeur technologique) de Shenzhen Zhitong Medical, et Lou Yang, directeur général de Light Source Capital, ont eu une discussion animée. sur ce sujet.
Gao Yushi, vice-président de la technologie d'Easy Group, a partagé qu'Easy Group·Easy Health a publié le grand modèle médical et de santé Dr.GPT en mai 2023 et a effectué une mise à niveau majeure fin 2023 avec l'expansion des applications et l'approfondissement de scénarios. , a publié sept applications majeures basées sur le modèle « Easy Doctor Dr.GPT », couvrant tous les scénarios de services de gestion de santé et répondant aux besoins spécifiques des différents scénarios d'application et groupes d'utilisateurs. En plus de fournir aux utilisateurs un support complet en matière de gestion de la santé, il étend également les capacités de la technologie de diagnostic et de traitement médical, offrant ainsi une perspective plus efficace et plus complète pour la prise de décision médicale.
En outre, l’une des plus grandes controverses dans les applications médicales de l’IA+ concerne la sécurité des données. Xiang Lei, directeur technique de Shenzhen Zhitong Medical, a déclaré que la question de la confidentialité des données est la plus grande préoccupation des hôpitaux ou des médecins. Actuellement, la méthode de déplacement des données vers le cloud est acceptable au niveau international. Par exemple, Amazon Cloud a adopté le mécanisme de protection de la confidentialité des informations. Des sociétés tierces utilisent Amazon Cloud pour fournir des services aux hôpitaux, et les hôpitaux reconnaissent cette méthode. Le contrôle des données en Chine est plus strict et l'hôpital exigera que toutes les données se trouvent sur le client et ne puissent pas être téléchargées sur le cloud.
Sur la base de différentes méthodes d'utilisation des données, Xiang Lei a déclaré que le modèle commercial de Shenzhen Zhitongyi dans le cloud consiste à facturer au cas par cas, tandis qu'en Chine, en raison du déploiement localisé, une méthode de paiement unique est adoptée, "différent les solutions sont fournies en fonction des besoins spécifiques du client. " La solution peut répondre aux besoins des clients ainsi qu'à l'application et à la vente commerciale de produits dans des scénarios spécifiques. "
Xiang Lei a déclaré que le modèle s'est développé dans l'ère 2.0. Par rapport à l'ère 1.0, qui ne nécessitait qu'une petite quantité de données pour de petits scénarios d'application ou développait des modèles exclusifs pour les clients, l'ère 2.0 peut obtenir une grande quantité de données et il devrait soutenir tout cela grâce à un modèle hospitalier unifié.
À ce stade, Shenzhi Touyi utilise un modèle universel capable de traiter diverses modalités d'imagerie. Il a développé un modèle pour différents départements capable de traiter toutes les modalités simultanément. Xiang Lei a déclaré que ce type d'effet de traitement est meilleur qu'un modèle unique. « C'est également le résultat du modèle de base général et d'une grande quantité de formation sur les données. En plus des scénarios existants, nous avons également constaté l'utilisation du multimodal. données De meilleurs résultats peuvent être obtenus.
À l’heure actuelle, outre l’application de l’IA sur les patients et les hôpitaux, les produits pharmaceutiques basés sur l’IA constituent également une direction d’application dominante. Li Xiaobing, directeur général de la division des sciences de la vie de Shenzhen Technology, a déclaré que les modèles commerciaux traditionnels actuels incluent AI+software, AI+CRO et AI+Biotech, et que Shenzhen Technology est présente dans ces trois aspects.
Li Xiaobing a déclaré : « Shenzhen Technology occupe actuellement la première place en termes de part de marché de l'industrie pour certains outils informatiques physiques du côté de l'IA SaaS ; dans le modèle AI+CRO, elle a coopéré avec les principaux fabricants pharmaceutiques nationaux, notamment Fosun et Dongyangguang Pharmaceutical. coopération, Shenzhen Technology fournit des solutions de conception AI+, et l'autre partie fournit des modèles de vérification et de recherche et développement conjoints ; en termes d'IA+Biotech, Shenzhen Technology essaie également d'incuber certains pipelines de médicaments en interne. Parmi ces trois directions, l'IA+SaaS. côté est. Concentrez-vous sur la direction de l’investissement.
Ma Rui, associé chez Fengrui Capital, a partagé les facteurs du développement à long terme des soins de santé AI+ du point de vue du capital. Ma Rui a déclaré que, pour en revenir à la logique d'investissement, la chose la plus importante à long terme, ce sont les données. Actuellement, une direction d'investissement importante de Fengrui Capital est la numérisation des systèmes biologiques et des processus biologiques. Qu'elles soient calculées, mesurées ou détectées, l'augmentation des données est sa direction optimiste à long terme. Cependant, Ma Rui estime que le plus important est de comprendre l'IA, « Comment utiliser l'IA dans le domaine biologique, comment combiner la physique et l'IA, et comment utiliser de grands modèles comme base. faire trop d'expériences pour obtenir vos résultats. " Le résultat souhaité est ce que nous voyons maintenant. "
Parlant de l'avenir, Xiang Lei espère être plus étroitement intégré aux médecins. Il espère que les médecins utiliseront davantage l'IA comme un outil pour les aider à prendre des décisions et à améliorer la précision et l'efficacité du diagnostic. un rapport de diagnostic, maintenant cela peut être fait en 5 minutes ou 3 minutes, ce qui bénéficiera finalement au patient.
Gao Yushi estime que les grands modèles d'IA fournissent un solide support technique pour la réalisation de la théorie médicale 4P. Les grands modèles peuvent intégrer des données médicales pour créer des modèles de prédiction des maladies, analyser des séquences génétiques, des images médicales et des données sur la santé de la population, et prendre en charge la médecine prédictive et préventive. Au niveau individuel, les données multimodales individuelles peuvent être analysées en profondeur pour formuler des plans de traitement personnalisés et effectuer des ajustements en temps réel afin de promouvoir le développement de la médecine personnalisée. En outre, les assistants médicaux intelligents peuvent fournir aux patients des services et des outils de gestion de la santé pratiques, améliorer la participation des patients et devraient promouvoir des changements dans les modèles médicaux et apporter de plus grands avantages à la santé humaine.
Li Xiaobing a exprimé ses attentes concernant la recherche et le développement de nouveaux médicaments. Il estime qu'au cours des 2-3 prochaines années, l'IA jouera un rôle important dans les avancées dans certains domaines, tels que le développement précoce de la conception moléculaire, l'évaluation moléculaire et la génération de molécules. , et une série de recherches au niveau moléculaire, cet aspect aidera les scientifiques à proposer des solutions de conception à plus haut débit ou plus de créativité. Cependant, la recherche et le développement de médicaments comportent de nombreux niveaux, du niveau moléculaire au niveau cellulaire, en passant par les organes, puis le corps humain, ce qui nécessite que l'IA atteigne un certain niveau d'accumulation technologique.
"Tout comme les médicaments se comportent différemment dans les cellules, les petits animaux et les humains, nous avons besoin d'un processus d'émergence de l'IA, tout comme le processus d'émergence de la vie, des molécules aux cellules, aux organes, puis aux humains", a déclaré Li Xiaobing.
Ma Rui a également exprimé ses attentes quant à l'avenir de l'IA et des soins médicaux. Il estime que, grâce à l'IA, la compréhension de la biologie deviendra de plus en plus profonde et que de plus en plus de choses pourront être faites avec la biotechnologie comme couche sous-jacente, comme la biomédecine. et la biofabrication, les équipements médicaux, la bio-agriculture, etc., cela peut être utilisé comme énergie sous-jacente à rayonner. Ma Rui estime que dans 10 ans, de nombreuses opportunités apparaîtront dans les filières IA+biologie et IA+médecine.