AI の流行はあらゆる分野に広がっており、医療業界も例外ではありません。同時に、AIの登場は医療業界に破壊的な変革をもたらすことも予想されています。現在、関係者全員が特定の医療シナリオに AI をどのように適用できるかに焦点を当てています。
9月6日午前、Jiemian Newsが主催する2024 REAL Technology Conferenceで、「AI + Medical: Hot Layout and Pragmatic Thinking」をテーマとしたラウンドテーブルディスカッションで、Fengrui Capitalのパートナーであり、Fengrui Capitalの社長であるMa Rui氏が語った。深センのライフサイエンス部門のテクノロジーマネージャー、リー・シャオビン氏、イージーグループの技術担当副社長のガオ・ユーシー氏、深セン市通医療のCTO（最高技術責任者）シャン・レイ氏、ライト・ソース・キャピタルの常務取締役ルー・ヤン氏が活発な議論を交わしました。この話題について。
Easy Group の技術担当副社長である Gao Yushi 氏は、Easy Group・Easy Health が 2023 年 5 月に大規模な医療・健康モデル Dr.GPT をリリースし、2023 年末にアプリケーションの拡大と深化を伴う大幅なアップグレードを行ったと共有しました。 、「Easy Doctor Dr.GPT」モデルに基づいた 7 つの主要なアプリケーションをリリースし、健康管理サービスのすべてのシナリオをカバーし、さまざまなアプリケーション シナリオとユーザー グループの特定のニーズに対応しました。ユーザーに包括的な健康管理サポートを提供するだけでなく、医療診断および治療技術の機能を拡張し、医療上の意思決定のためのより効率的かつ包括的な視点を提供します。
さらに、AI+ 医療アプリケーションにおける最大の論争の 1 つはデータ セキュリティです。 Shenzhen Zhitong Medical の CTO、Xiang Lei 氏は、データプライバシーの問題は病院や医師にとって最大の懸念事項であると述べた。現在、データをクラウドに移動する方法は国際的に受け入れられており、たとえば、サードパーティ企業は Amazon クラウドを使用して病院にサービスを提供しており、病院もこの方法を認めています。中国ではデータ管理がより厳しく、病院はすべてのデータをクライアント上に置く必要があり、クラウドにアップロードできないようにすることを要求する。
Xiang Lei氏は、さまざまなデータ使用方法に基づいて、深センZhitongyiのクラウドにおけるビジネスモデルはケースバイケースで課金されるのに対し、中国ではローカライズされた展開のため、1回限りの支払い方法が採用されていると述べた。ソリューションは、クライアントの特定のニーズに応じて提供されます。「ソリューションは、顧客のニーズ、特定のシナリオでの製品のアプリケーションおよび商用販売のニーズを満たすことができます。」
Xiang Lei 氏は、このモデルは 2.0 時代に発展したと述べ、小規模なアプリケーション シナリオで少量のデータしか必要としなかった、または顧客専用のモデルを開発した 1.0 時代と比較して、2.0 時代は大量のデータを取得できるようになりました。病院の統合モデルを通じてすべてをサポートすることが期待されています。
現段階では、Shenzhi Toyi はさまざまな画像モダリティを処理できるユニバーサル モデルを使用し、すべてのモダリティを同時に処理できるさまざまな部門向けのモデルを開発しました。 Xiang Lei 氏は、この種の処理効果は単一モデルよりも優れていると述べ、「これは、既存のシナリオに加えて、大量のデータ トレーニングを加えた結果でもあります。データにより良い結果が得られます。」
現在、患者や病院への AI の適用に加えて、AI 医薬品も適用の方向性の主流となっています。 Shenzhen Technology社のライフサイエンス部門のゼネラルマネージャーであるLi Xiaobing氏は、現在の主流のビジネスモデルにはAI+ソフトウェア、AI+CRO、AI+バイオテクノロジーがあり、Shenzhen Technologyはこれら3つの側面すべてで存在感を示していると述べた。
Li Xiaobing氏は、「Shenzhen Technologyは現在、AI SaaS側のいくつかの物理コンピューティング ツールにおいて業界の市場シェアで1位にランクされており、AI+CROモデルでは復星や東陽光製薬などの国内大手製薬メーカーと協力している」と述べた。 Shenzhen Technology は AI+ 設計ソリューションを提供し、相手方は検証および共同研究開発モデルを提供します。AI+Biotech の観点から、Shenzhen Technology はこれら 3 つの方向性のうち、一部の医薬品パイプラインを社内で育成しようとしています。側面は投資の方向性に焦点を当てることです。」
Fengrui Capital のパートナーである Ma Rui 氏は、資本の観点から AI+ ヘルスケアの長期的な発展の要因を共有しました。マー・ルイ氏は、投資のロジックに戻ると、長期的に最も重要なのはデータであると述べました。現在、Fengrui Capital の重要な投資方向は、計算、測定、感知のいずれであっても、生物学的システムと生物学的プロセスのデジタル化であり、データの増加は長期的な楽観的な方向です。しかし、Ma Rui 氏は、最も重要なのは AI を理解することであり、「生物学分野で AI をどのように利用するか、物理学と AI をどのように組み合わせるか、そしてベースとして大規模なモデルをどのように使用するか」ということを理解することであると考えています。結果を得るために実験をしすぎることです。」 望ましい結果は、私たちが今見ているものです。
シャン・レイ氏は将来について、医師とより緊密に連携することを望んでおり、医師が意思決定を支援するツールとしてAIをさらに活用し、診断の精度と効率を向上させることを望んでいる。診断レポートは 5 分または 3 分で完了する可能性があり、最終的には患者に利益をもたらします。
Gao Yushi 氏は、大規模な AI モデルが 4P 医学理論の実現に強力な技術的サポートを提供すると信じています。大規模モデルでは、医療データを統合して疾患予測モデルを構築し、遺伝子配列、医療画像、集団健康データを分析し、予測医学と予防医学をサポートできます。個人レベルでは、個人のマルチモーダルデータを深く分析して、個別化された治療計画を策定し、リアルタイムで調整して個別化医療の開発を促進できます。さらに、スマート医療アシスタントは患者に便利なサービスと健康管理ツールを提供し、患者の参加を向上させることができ、医療モデルの変化を促進して人間の健康に大きな利益をもたらすことが期待されています。
李小兵氏は新薬の研究開発への期待を表明し、今後2～3年で分子設計、分子評価、分子生成の早期開発などのいくつかの点でAIが大きな進歩を遂げると信じている。 、および一連の分子レベルの研究は、科学者がより高いスループットの設計ソリューションやより創造性を提供するのに役立ちます。しかし、創薬の研究開発は分子レベルから細胞レベル、臓器、そして人体に至るまで多岐にわたり、AIには一定の技術蓄積が求められます。
「薬が細胞、小動物、人間で異なる挙動を示すのと同じように、分子から細胞、臓器、そして人間へと生命が出現するプロセスと同じように、AIの出現プロセスも必要だ」と李暁兵氏は述べた。
マー・ルイ氏はまた、AI + 医療の将来への期待を表明しました。彼は、AI によって生物学の理解がますます深まり、生物医学など、バイオテクノロジーを基礎としてできることがますます増えていくと信じています。バイオ製造、医療機器、バイオ農業など、放射する基礎エネルギーとして使用できます。 Ma Rui 氏は、10 年後には AI + 生物学および AI + 医療分野で多くのチャンスが生まれると信じています。