AI 열풍이 사회 각계를 휩쓸고 있는데, 의료업계도 예외는 아니다. 동시에 AI의 등장은 의료산업에도 파괴적인 변화를 가져올 것으로 예상된다. 현재 모든 당사자는 AI가 특정 의료 시나리오에 어떻게 적용될 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.
9월 6일 오전, Jiemian News가 주최한 2024 REAL Technology Conference에서 "AI + Medical: Hot Layout and Pragmatic Thinking"을 주제로 한 원탁 토론에서 Fengrui Capital의 파트너이자 회장인 Ma Rui가 Shenzhen Technology Manager Li Xiaobing의 생명 과학 부문, Easy Group의 기술 부사장 Gao Yushi, Shenzhen Zhitong Medical의 CTO(최고 기술 책임자) Xiang Lei, Light Source Capital의 전무이사 Lou Yang이 활발한 토론을 가졌습니다. 이 주제에 대해.
Easy Group 기술 담당 부사장 Gao Yushi는 Easy Group·Easy Health가 2023년 5월 대규모 의료 및 건강 모델인 Dr.GPT를 출시했으며 2023년 말에 애플리케이션 확장과 심화를 통해 대대적인 업그레이드를 진행했다고 공유했습니다. 에서는 건강 관리 서비스의 모든 시나리오를 다루고 다양한 애플리케이션 시나리오와 사용자 그룹의 특정 요구 사항을 충족하는 "Easy Doctor Dr.GPT" 모델을 기반으로 7개의 주요 애플리케이션을 출시했습니다. 사용자에게 종합적인 건강 관리 지원을 제공하는 것 외에도 의료 진단 및 치료 기술의 역량을 확장하여 의료 의사 결정에 보다 효율적이고 포괄적인 관점을 제공합니다.
또한 AI+ 의료 애플리케이션에서 가장 큰 논란 중 하나는 데이터 보안이다. Shenzhen Zhitong Medical의 CTO인 Xiang Lei는 데이터 개인 정보 보호 문제가 병원이나 의사의 가장 큰 관심사라고 말했습니다. 현재 데이터를 클라우드로 이동하는 방식은 국제적으로 인정되고 있는데, 예를 들어 Amazon Cloud는 정보 프라이버시 보호 메커니즘을 통과했으며, 타사에서는 Amazon Cloud를 사용하여 병원에 서비스를 제공하고 있으며, 병원에서도 이 방식을 인정하고 있습니다. 중국의 데이터 통제는 더욱 엄격하며, 병원에서는 모든 데이터가 클라이언트에 있어야 하고 클라우드에 업로드할 수 없도록 요구할 것입니다.
Xiang Lei는 다양한 데이터 사용 방법을 기반으로 Shenzhen Zhitongyi의 클라우드 비즈니스 모델은 사례별로 요금을 청구하는 반면, 중국에서는 현지화 배포로 인해 일회성 결제 방법을 채택하고 있다고 말했습니다. 솔루션은 고객의 특정 요구에 따라 제공됩니다. "솔루션은 고객의 요구와 특정 시나리오에서 제품의 응용 및 상업적 판매를 충족할 수 있습니다."
Xiang Lei는 모델이 2.0 시대로 발전했다고 말했습니다. 소규모 애플리케이션 시나리오를 위해 적은 양의 데이터만 필요하거나 고객을 위한 전용 모델을 개발했던 1.0 시대에 비해 2.0 시대는 많은 양의 데이터를 얻을 수 있으며, 병원 통합 모델을 통해 모두 지원할 것으로 예상된다.
이 단계에서 Shenzhi Touyi는 다양한 영상 기법을 처리할 수 있는 범용 모델을 사용하여 모든 기법을 동시에 처리할 수 있는 다양한 부서용 모델을 개발했습니다. Xiang Lei는 이러한 종류의 처리 효과가 단일 모델보다 낫다고 말했습니다. “이것은 또한 기존 시나리오에 더해 대량의 데이터 훈련을 더한 결과입니다. 데이터를 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.”
현재는 AI를 환자와 병원에 적용하는 것 외에 AI 의약품도 주류 적용 방향이다. Shenzhen Technology의 생명 과학 부문 총책임자인 Li Xiaobing은 현재 주류 비즈니스 모델에는 AI+소프트웨어, AI+CRO, AI+Biotech가 포함되며 Shenzhen Technology는 세 가지 측면 모두에서 존재감을 갖고 있다고 말했습니다.
Li Xiaobing은 "Shenzhen Technology는 현재 AI SaaS 측면에서 일부 물리적 컴퓨팅 도구 분야에서 업계 시장 점유율 1위를 차지하고 있으며, AI+CRO 모델에서는 Fosun, 동양광제약 등 국내 유수의 제약업체와 협력해 왔다"고 말했다. 협력을 통해 Shenzhen Technology는 AI+ 설계 솔루션을 제공하고 상대방은 AI+Biotech 측면에서 검증 및 공동 연구 개발 모델을 제공합니다. Shenzhen Technology는 내부적으로 AI+SaaS라는 일부 약물 파이프라인을 육성하려고 노력하고 있습니다. 투자 방향에 집중하라”
Fengrui Capital의 파트너인 Ma Rui는 자본 관점에서 AI+ 헬스케어의 장기적인 발전을 위한 요소를 공유했습니다. Ma Rui는 투자 논리로 돌아가서 장기적으로 가장 중요한 것은 데이터라고 말했습니다. 현재 Fengrui Capital의 중요한 투자 방향은 생물학적 시스템과 생물학적 프로세스의 디지털화입니다. 계산, 측정 또는 감지 여부에 관계없이 데이터 증가는 장기적으로 낙관적인 방향입니다. 하지만 마루이는 AI를 이해하는 것이 가장 중요하다고 생각한다. “생물학 분야에서 AI를 어떻게 활용하는지, 물리학과 AI를 어떻게 결합하는지, 대형 모델을 어떻게 베이스로 활용하는지. 결과를 얻기 위해 너무 많은 실험을 하는 것입니다." 원하는 결과가 지금 우리가 보고 있는 것입니다."
미래에 대해 이야기하면서 Xiang Lei는 의사가 의사 결정을 돕고 진단의 정확성과 효율성을 향상시키는 도구로 AI를 더 많이 사용하기를 희망합니다. 이제 진단 보고서는 5분 또는 3분 안에 완료될 수 있으며 이는 궁극적으로 환자에게 도움이 됩니다.
Gao Yushi는 대형 AI 모델이 4P 의학 이론 실현을 위한 강력한 기술적 지원을 제공한다고 믿습니다. 대형 모델은 의료 데이터를 통합하여 질병 예측 모델을 구축하고, 유전자 서열, 의료 이미지 및 인구 건강 데이터를 분석하고, 예측 및 예방 의학을 지원할 수 있습니다. 개인 수준에서 개인별 다중 모드 데이터를 심층 분석하여 맞춤형 치료 계획을 수립하고 실시간 조정을 통해 맞춤형 의학 개발을 촉진할 수 있습니다. 또한, 스마트 의료 보조원은 환자에게 편리한 서비스와 건강 관리 도구를 제공하고, 환자 참여도를 높일 수 있으며, 의료 모델의 변화를 촉진하고 인류 건강에 더 큰 혜택을 가져올 수 있을 것으로 기대됩니다.
Li Xiaobing은 신약 연구 및 개발에 대한 기대를 표명하면서 향후 2~3년 내에 AI가 분자 설계의 초기 개발, 분자 평가, 분자 생성 등 일부 측면에서 획기적인 역할을 할 것이라고 믿습니다. , 일련의 분자 수준 연구는 과학자들이 더 높은 처리량의 설계 솔루션이나 더 많은 창의성을 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 그러나 약물 연구 및 개발은 분자 수준에서 세포 수준, 장기, 인체에 이르기까지 다양한 수준을 가지므로 일정 수준의 기술 축적을 달성하려면 AI가 필요합니다.
"약물이 세포, 작은 동물, 사람에서 다르게 작용하는 것처럼 우리도 생명의 출현 과정과 마찬가지로 분자에서 세포, 기관, 그리고 사람으로 AI 출현 과정이 필요합니다."
Ma Rui는 또한 AI + 의료의 미래에 대한 기대를 표명했습니다. 그는 AI를 통해 생물학에 대한 이해가 점점 더 깊어지고 바이오의학 등 생명공학을 기반으로 더 많은 일을 할 수 있다고 믿습니다. 및 바이오 제조, 의료 장비, 바이오 농업 등을 방출하는 기본 에너지로 사용될 수 있습니다. Ma Rui는 10년 안에 AI+생물학 및 AI+의학 트랙에서 등장할 수 있는 많은 기회가 있을 것이라고 믿습니다.