Увлечение искусственным интеллектом охватывает все сферы жизни, и медицинская отрасль не является исключением. В то же время ожидается, что появление ИИ приведет к революционным реформам в медицинской отрасли. В настоящее время все стороны сосредоточены на том, как ИИ может быть применен в конкретных медицинских сценариях.
Утром 6 сентября на конференции REAL Technology Conference 2024, организованной Jiemian News, на круглом столе на тему «ИИ + Медицина: горячая планировка и прагматическое мышление» Ма Жуй, партнер Fengrui Capital и президент Технологический менеджер отдела медико-биологических наук Шэньчжэня Ли Сяобин, Гао Юши, вице-президент по технологиям Easy Group, Сян Лэй, технический директор (главный технический директор) Shenzhen Zhitong Medical, и Лу Ян, управляющий директор Light Source Capital, провели оживленную дискуссию по этой теме.
Гао Юши, вице-президент по технологиям Easy Group, поделился, что Easy Group·Easy Health выпустила крупную модель медицины и здравоохранения Dr.GPT в мае 2023 года, а в конце 2023 года произвела серьезное обновление с расширением приложений и углублением сценариев, выпустила семь основных приложений на основе модели «Easy Doctor Dr.GPT», охватывающих все сценарии служб управления здоровьем и отвечающих конкретным потребностям различных сценариев приложений и групп пользователей. Помимо предоставления пользователям комплексной поддержки управления здравоохранением, он также расширяет возможности технологий медицинской диагностики и лечения, обеспечивая более эффективную и комплексную перспективу для принятия медицинских решений.
Кроме того, одним из самых больших противоречий в медицинских приложениях AI+ является безопасность данных. Сян Лэй, технический директор Shenzhen Zhitong Medical, сказал, что вопрос конфиденциальности данных является самой большой проблемой для больниц и врачей. В настоящее время метод перемещения данных в облако является приемлемым на международном уровне. Например, Amazon Cloud прошел механизм защиты конфиденциальности информации. Сторонние компании используют Amazon Cloud для предоставления услуг больницам, и больницы признают этот метод. Контроль данных в Китае более строгий, и больница потребует, чтобы все данные находились на клиенте и не могли быть загружены в облако.
Основываясь на различных методах использования данных, Сян Лэй сказал, что бизнес-модель Шэньчжэня Чжитонги в облаке предполагает взимание платы в каждом конкретном случае, в то время как в Китае из-за локализованного развертывания принят метод единовременной оплаты, «различные методы использования данных». Решения предоставляются в соответствии с конкретными потребностями клиента. Решение может удовлетворить потребности клиентов, а также применение и коммерческие продажи продуктов в конкретных сценариях».
Сян Лэй сказал, что эта модель перешла в эпоху 2.0. По сравнению с эпохой 1.0, которая требовала лишь небольшого объема данных для небольших сценариев применения или разрабатывала эксклюзивные модели для клиентов, эпоха 2.0 может получать большие объемы данных. Ожидается, что все это будет поддерживаться посредством единой модели больницы.
На этом этапе Шэньчжи Тоуи использует универсальную модель, которая может обрабатывать различные методы визуализации. Он разработал модель для разных отделов, которая может обрабатывать все методы одновременно. Сян Лэй сказал, что такой эффект обработки лучше, чем у одной модели: «Это также результат общей базовой модели плюс большого объема обучения данных, мы также обнаружили, что используется мультимодальная модель. данные Можно добиться лучших результатов».
В настоящее время, помимо применения ИИ на пациентах и в больницах, фармацевтика ИИ также является основным направлением применения. Ли Сяобин, генеральный менеджер подразделения медико-биологических наук компании Shenzhen Technology, сказал, что текущие основные бизнес-модели включают ИИ+программное обеспечение, ИИ+CRO и ИИ+биотехнологии, а Shenzhen Technology присутствует во всех трех аспектах.
Ли Сяобин сказал: «Shenzhen Technology в настоящее время занимает первое место в отрасли по доле рынка некоторых инструментов физических вычислений со стороны AI SaaS; в модели AI+CRO она сотрудничает с ведущими отечественными фармацевтическими производителями, включая Fosun и Dongyangguang Pharmaceutical. сотрудничество, Shenzhen Technology предоставляет дизайнерские решения AI +, а другая сторона обеспечивает проверку и совместные модели исследований и разработок с точки зрения AI + Biotech, Shenzhen Technology также пытается создать внутри себя некоторые конвейеры лекарств. Среди этих трех направлений AI + SaaS; Сосредоточьтесь на направлении инвестиций».
Ма Жуй, партнер Fengrui Capital, поделился факторами долгосрочного развития AI+ в здравоохранении с точки зрения капитала. Ма Жуй сказал, что, возвращаясь к инвестиционной логике, самое важное в долгосрочной перспективе — это данные. В настоящее время важным инвестиционным направлением Fengrui Capital является оцифровка биологических систем и биологических процессов. Независимо от того, рассчитывается ли это, измеряется или ощущается, увеличение объема данных является его долгосрочным оптимистическим направлением. Однако Ма Жуй считает, что самое главное — это понять ИИ: «Как использовать ИИ в биологической области, как объединить физику и ИИ и как использовать большие модели в качестве основы. На самом деле вам не нужно проводить слишком много экспериментов, чтобы получить результаты». Желаемый результат — это то, что мы видим сейчас».
Говоря о будущем, Сян Лэй надеется на более тесную связь с врачами. Он надеется, что врачи будут больше использовать ИИ как инструмент, помогающий им принимать решения и повышать точность и эффективность диагностики. Раньше на это уходило полчаса. диагностический отчет, теперь это можно сделать за 5 или 3 минуты, что в конечном итоге принесет пользу пациенту.
Гао Юши считает, что крупные модели искусственного интеллекта обеспечивают мощную техническую поддержку для реализации медицинской теории 4P. Большие модели могут интегрировать медицинские данные для построения моделей прогнозирования заболеваний, анализа последовательностей генов, медицинских изображений и данных о здоровье населения, а также для поддержки прогностической и профилактической медицины. На индивидуальном уровне отдельные мультимодальные данные могут быть глубоко проанализированы для разработки персонализированных планов лечения и внесения корректировок в режиме реального времени для содействия развитию персонализированной медицины. Кроме того, умные медицинские помощники могут предоставлять пациентам удобные услуги и инструменты управления здоровьем, улучшать участие пациентов и, как ожидается, будут способствовать изменениям в медицинских моделях и принесут большую пользу здоровью человека.
Ли Сяобин выразил надежды на исследования и разработку новых лекарств. Он считает, что в ближайшие 2-3 года ИИ сыграет огромную роль в прорывах в некоторых областях, таких как ранняя разработка молекулярного дизайна, молекулярная оценка, генерация молекул. и серия исследований на молекулярном уровне. Этот аспект поможет ученым разработать более производительные дизайнерские решения или повысить креативность. Однако исследования и разработки лекарств имеют много уровней: от молекулярного уровня до клеточного уровня, до органов, а затем до человеческого тела, что требует от ИИ достижения определенного уровня накопления технологий.
«Подобно тому, как лекарства ведут себя по-разному в клетках, мелких животных и людях, нам нужен процесс появления ИИ, точно так же, как и процесс возникновения жизни: от молекул к клеткам, к органам, а затем к людям».
Ма Жуй также выразил свои ожидания относительно будущего искусственного интеллекта и медицинской помощи. Он считает, что благодаря искусственному интеллекту понимание биологии будет становиться все глубже и глубже, и все больше и больше вещей можно будет делать с помощью биотехнологий в качестве основного уровня, например, биомедицины. и биопроизводство, медицинское оборудование, биосельское хозяйство и т. д., это может использоваться в качестве базовой энергии для излучения. Ма Жуй считает, что через 10 лет появится много возможностей для развития ИИ+биологии и ИИ+медицины.