11月1日、2024年四川ネットコム「デジタルインテリジェンスパイロット」第14回四川ネットコム「新たな生産性のフロンティアへの参入」シリーズ活動および第10回生物医学ビッグデータ・インテリジェントテクノロジーカンファレンスで、中国科学院院士の陳潤生氏は、中国科学院生物物理研究所の研究者がデイリー経済ニュースの記者からインタビューを受けた。
チェン・ルンシェン氏はインタビューの中で、大規模な人工知能モデルは生物医学産業への応用も含めてまだ初期段階にあり、道のりはまだ長いと述べた。生物医学産業における大規模な人工知能モデルの応用は、まだ始まったばかりであると言えます。
将来的には、「大規模な人工知能モデルの医療システム全体への適用と介入が包括的になり、治療前、治療中、治療後の人工知能の適用が実現されるでしょう。人工知能は医療の効率を大幅に向上させるだけでなく、それは治療だけでなく、医療システム全体を根本的に変え、すべての人々とすべての段階をカバーする医療監督に変え、医療パラダイム全体を変えるだろう」と彼は述べた。
最近、第14回四川ネットコム「デジタルインテリジェンスナビゲーション」2024四川ネットコム「新たな生産性のフロンティアへの参入」シリーズ活動と第10回生物医学ビッグデータ・インテリジェントテクノロジーカンファレンスが成都で開催された。会議では、国内外の医療専門家、スマート医療企業、その他の関係者の代表者が、新しい医療デジタル生産性の質の高い開発について議論しました。
私の国で理論生物学と生物情報学の研究に携わった最も初期の科学研究者の一人である陳潤生氏は、一般的に、大規模な人工知能モデルは生物医学産業への応用も含めてまだ初期段階にあり、まだ長い期間が必要であると述べた。行かなきゃ。生物医学産業における大規模な人工知能モデルの応用は、まだ始まったばかりであると言えます。
「医療記録管理、基本的な登録情報の記録、電子医療記録の管理など、これらの初期のデータ アプリケーションはすべてビッグ データを使用してプロセスを自動化しました。このデータの助けを借りて、通常の部分を分析し、問題を解決することができます。」より現実的な問題ですが、ビッグデータはまだ初期段階にありますが、すでに生物医学産業に多大な貢献をしています」と彼は言いました。
医薬品の初期開発を例に挙げると、過去の経験では、新薬の開発には10年と10億米ドルがかかります。しかし、ビッグデータと人工知能の助けにより、スクリーニングが必要な化合物の種類は数万から数百、さらには数十に変化した可能性があり、検索範囲は当初の効率の 1% になりました。新薬の開発は大幅に改善されました。これらは、生物医学分野におけるビッグデータと人工知能の応用実践です。
Chen Runsheng 氏の見解では、大規模な業界モデルはすべてコンピューティング能力とデータに依存しています。
「まず第一に、大規模なインダストリ モデルを作成できるかどうかの鍵は、構築者がどれだけ業界データを習得しているかにあり、データが鍵となります。しかし、データに関しては 2 つの問題を解決する必要があります。1 つはデータの標準化であり、もう 1 つはデータの統合です。」と彼は言いました。いわゆるデータの標準化とは、さまざまな機関やプラットフォームが生成するデータの規格が統一されていなければ、データの普遍性や相互認識を意味します。データの統合は、単一データの限界を打ち破ることにあります。データ共有が達成できなければ、大規模モデルの役割と重要性は低下します。
データの標準化と統合の問題を解決するには、主導的な機関が必要です。 Chen Runsheng 氏は、米国を例に取ると、データ標準化を解決する主体は Open AI になる可能性があるが、医療業界のデータを例に取ると、医療などの関連部門が標準仕様の解決において主導権を握る必要があるかもしれないと考えています。データソースの問題。データの標準化の問題を解決するだけでなく、データ統合にはこのような組織部門が主導権を握る必要もあります。
さらに、医療機関にとって、独自の大規模な医薬品モデルの構築には依然としてコストがかかります。収益性の問題に苦しんでいる多くの病院にとって、ビッグデータとビッグモデルをどのように構築して使用するかは、コストと利益のアウトプットの問題です。この点に関して、陳潤生氏は「病院の意識の向上と管理部門の介入により、この問題は徐々に解決されるだろう。開発にはビッグデータの利用が避けられないため、この措置を講じなければ、徐々に淘汰されてしまうだろう」と述べた。これは、それを行うかどうかの問題ではなく、いつ行うかという問題は、最初にそれを行う人が有利になり、より多くの利益を得ることができるということです。」
Chen Runsheng氏は、「大規模な人工知能モデルの医療システム全体への適用と介入は包括的である。人工知能の適用は治療前、治療中、治療後に実現されるだろう。人工知能は医療の効率を大幅に向上させるだけではない」と述べた。しかし、それは医療システム全体を根本的に変え、すべての人々とすべての段階をカバーする医療監督体制に変え、医療パラダイム全体を変えるだろう。」