Kegilaan terhadap AI melanda semua lapisan masyarakat, tidak terkecuali industri medis. Pada saat yang sama, kemunculan AI juga diperkirakan akan membawa reformasi yang disruptif pada industri medis. Saat ini, semua pihak sedang fokus pada bagaimana AI dapat diterapkan dalam skenario medis tertentu.
Pada pagi hari tanggal 6 September, di Konferensi Teknologi REAL 2024 yang diselenggarakan oleh Jiemian News, pada diskusi meja bundar bertema "AI + Medis: Tata Letak Panas dan Pemikiran Pragmatis", Ma Rui, mitra Fengrui Capital, dan Presiden Fengrui Capital Manajer Teknologi Shenzhen Divisi Ilmu Hayati Li Xiaobing, Gao Yushi, Wakil Presiden Teknologi Easy Group, Xiang Lei, CTO (Chief Technology Officer) Shenzhen Zhitong Medical, dan Lou Yang, Managing Director Light Source Capital, berdiskusi dengan meriah pada topik ini.
Gao Yushi, Wakil Presiden Teknologi Easy Group, berbagi bahwa Easy Group·Easy Health merilis model medis dan kesehatan besar Dr.GPT pada Mei 2023, dan melakukan peningkatan besar pada akhir tahun 2023 dengan perluasan aplikasi dan pendalaman skenario. , merilis tujuh aplikasi utama berdasarkan model "Easy Doctor Dr.GPT", yang mencakup semua skenario layanan manajemen kesehatan dan memenuhi kebutuhan spesifik berbagai skenario aplikasi dan kelompok pengguna. Selain memberikan dukungan manajemen kesehatan yang komprehensif kepada pengguna, ini juga memperluas kemampuan diagnosis medis dan teknologi perawatan, memberikan perspektif yang lebih efisien dan komprehensif untuk pengambilan keputusan medis.
Selain itu, salah satu kontroversi terbesar dalam aplikasi medis AI+ adalah keamanan data. Xiang Lei, CTO Shenzhen Zhitong Medical, mengatakan masalah privasi data menjadi kekhawatiran terbesar bagi rumah sakit atau dokter. Saat ini, metode pemindahan data ke cloud dapat diterima secara internasional. Misalnya, Amazon Cloud telah melewati mekanisme perlindungan privasi informasi. Perusahaan pihak ketiga menggunakan Amazon Cloud untuk menyediakan layanan ke rumah sakit, dan rumah sakit mengakui metode ini. Kontrol data di Tiongkok lebih ketat, dan rumah sakit mengharuskan semua data harus ada di klien dan tidak dapat diunggah ke cloud.
Berdasarkan metode penggunaan data yang berbeda, Xiang Lei mengatakan bahwa model bisnis Shenzhen Zhitongyi di cloud adalah membebankan biaya berdasarkan kasus per kasus, sementara di Tiongkok, karena penerapan yang dilokalkan, metode pembayaran satu kali diadopsi, "berbeda solusi diberikan sesuai dengan kebutuhan spesifik klien." Solusi ini dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dan aplikasi serta penjualan komersial produk dalam skenario tertentu.”
Xiang Lei mengatakan model tersebut telah berkembang menjadi era 2.0. Dibandingkan dengan era 1.0 yang hanya membutuhkan sejumlah kecil data untuk skenario aplikasi kecil atau mengembangkan model eksklusif untuk pelanggan, era 2.0 dapat memperoleh data dalam jumlah besar, dan diharapkan dapat mendukung semua melalui model terpadu.
Pada tahap ini, Shenzhi Touyi menggunakan model universal yang dapat memproses berbagai modalitas pencitraan. Ia telah mengembangkan model untuk berbagai departemen yang dapat memproses semua modalitas secara bersamaan. Xiang Lei mengatakan bahwa efek pemrosesan semacam ini lebih baik daripada model tunggal. “Ini juga merupakan hasil dari model dasar umum ditambah pelatihan data dalam jumlah besar. Selain skenario yang ada, kami juga menemukan bahwa menggunakan multi-modal data Hasil yang lebih baik dapat dicapai.”
Saat ini, selain penerapan AI pada pasien dan rumah sakit, obat-obatan AI juga menjadi arah penerapan utama. Li Xiaobing, General Manager Divisi Ilmu Hayati Teknologi Shenzhen, mengatakan bahwa model bisnis utama saat ini mencakup perangkat lunak AI+, AI+CRO, dan AI+Biotech, dan Teknologi Shenzhen hadir di ketiga aspek tersebut.
Li Xiaobing berkata, "Teknologi Shenzhen saat ini menempati peringkat pertama dalam pangsa pasar industri dalam beberapa alat komputasi fisik di sisi AI SaaS; dalam model AI+CRO, ia telah bekerja sama dengan produsen farmasi domestik terkemuka termasuk Fosun dan Dongyangguang Pharmaceutical. Di kerja sama, Teknologi Shenzhen menyediakan solusi desain AI+, dan pihak lain menyediakan verifikasi serta model penelitian dan pengembangan bersama; dalam hal AI+Biotech, Teknologi Shenzhen juga mencoba menginkubasi beberapa jalur pipa obat secara internal sisi adalah. Fokus pada arah investasi.”
Ma Rui, mitra di Fengrui Capital, berbagi tentang faktor-faktor yang mendorong pengembangan layanan kesehatan AI+ dalam jangka panjang dari sudut pandang permodalan. Ma Rui mengatakan kembali ke logika investasi, hal terpenting dalam jangka panjang adalah data. Saat ini, arah investasi penting Fengrui Capital adalah digitalisasi sistem biologis dan proses biologis. Baik itu dihitung, diukur, atau dirasakan, peningkatan data adalah arah optimis jangka panjangnya. Namun, Ma Rui berpendapat bahwa yang terpenting adalah memahami AI, "Cara menggunakan AI di bidang biologi, cara menggabungkan fisika dan AI, dan cara menggunakan model besar sebagai basisnya. Sebenarnya, Anda tidak perlu melakukan terlalu banyak eksperimen untuk mendapatkan hasil." Hasil yang diinginkan adalah apa yang kita lihat sekarang.”
Berbicara tentang masa depan, Xiang Lei berharap dapat lebih terintegrasi dengan para dokter. Ia berharap para dokter akan lebih banyak menggunakan AI sebagai alat untuk membantu mereka mengambil keputusan dan meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis laporan diagnostik, sekarang dapat dilakukan dalam 5 menit atau 3 menit, yang pada akhirnya akan bermanfaat bagi pasien.
Gao Yushi percaya bahwa model AI yang besar memberikan dukungan teknis yang kuat untuk realisasi teori medis 4P. Model besar dapat mengintegrasikan data medis untuk membangun model prediksi penyakit, menganalisis urutan gen, citra medis, dan data kesehatan populasi, serta mendukung pengobatan prediktif dan preventif. Pada tingkat individu, data multi-modal individu dapat dianalisis secara mendalam untuk merumuskan rencana perawatan yang dipersonalisasi dan membuat penyesuaian secara real-time untuk mendorong pengembangan pengobatan yang dipersonalisasi. Selain itu, asisten medis yang cerdas dapat memberikan layanan yang nyaman dan alat manajemen kesehatan kepada pasien, meningkatkan partisipasi pasien, dan diharapkan dapat mendorong perubahan dalam model medis dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi kesehatan manusia.
Li Xiaobing mengungkapkan harapannya terhadap penelitian dan pengembangan obat baru. Ia yakin bahwa dalam 2-3 tahun ke depan, AI akan memainkan peran besar dalam terobosan di beberapa bidang, seperti pengembangan awal desain molekuler, evaluasi molekuler, dan pembuatan molekul. , dan serangkaian penelitian tingkat molekuler. Aspek ini akan membantu para ilmuwan memberikan solusi desain dengan keluaran lebih tinggi atau lebih banyak kreativitas. Namun penelitian dan pengembangan obat memiliki banyak tingkatan, dari tingkat molekuler hingga tingkat sel, hingga organ, dan kemudian ke tubuh manusia, yang memerlukan AI untuk mencapai tingkat akumulasi teknologi tertentu.
“Sama seperti obat yang berperilaku berbeda di dalam sel, hewan kecil, dan manusia, kita memerlukan proses munculnya AI, seperti proses munculnya kehidupan, dari molekul ke sel, ke organ, dan kemudian ke manusia.”
Ma Rui juga mengungkapkan harapannya terhadap masa depan perawatan medis AI +. Ia percaya bahwa dengan didorong oleh AI, pemahaman biologi akan semakin mendalam, dan semakin banyak hal yang dapat dilakukan dengan bioteknologi sebagai lapisan dasarnya, seperti biomedis. dan biomanufaktur, peralatan medis, bio-pertanian, dll., ini dapat digunakan sebagai energi dasar untuk memancarkan. Ma Rui percaya bahwa dalam 10 tahun, akan ada banyak peluang untuk muncul di bidang AI+biologi dan AI+medis.