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英特爾李。哼~向醫(yī)療工業(yè)4.0,挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

9月11-12日,由深圳市人民政府主辦、OFweek維科網(wǎng)承辦的“OFweek 2019中國智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)大會”在深圳會展中心舉行。期間的“醫(yī)療人工智能專場”論壇上,來自英特爾公司醫(yī)療與生命科學(xué)事業(yè)部中國區(qū)負(fù)責(zé)人李健博士與現(xiàn)場觀眾分享了 “他山之石—全球視野下的AI+醫(yī)療”主題報告。

李健博士從工業(yè)革命的歷史進(jìn)程、AI醫(yī)療的應(yīng)用現(xiàn)狀以及AI醫(yī)療對藥物研發(fā)的作用三個角度向現(xiàn)場觀眾闡述自己對全球視野下AI醫(yī)療的理解與體會。

英特爾李。哼~向醫(yī)療工業(yè)4.0,挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

英特爾公司醫(yī)療與生命科學(xué)事業(yè)部中國區(qū)負(fù)責(zé)人李健博士

邁向醫(yī)療工業(yè)4.0,挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

工業(yè)革命經(jīng)歷了蒸汽時代、電氣時代和通訊計算時代,至此社會進(jìn)入了工業(yè)4.0時代,這是一個融合的時代。李健博士認(rèn)為現(xiàn)在社會許多行業(yè)都進(jìn)入了工業(yè)4.0時代,如交通運(yùn)輸和金融等行業(yè),而醫(yī)療行業(yè)現(xiàn)今可能還處于工業(yè)3.5的狀態(tài)。

醫(yī)療行業(yè)邁向工業(yè)4.0階段,這既是個挑戰(zhàn)也是個機(jī)遇。醫(yī)療行業(yè)邁向工業(yè)4.0階段,會面臨技術(shù)挑戰(zhàn)與醫(yī)療人員不足等挑戰(zhàn),與此同時,醫(yī)療行業(yè)借助人工智能浪潮,可以進(jìn)一步促進(jìn)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展。

AI醫(yī)療要進(jìn)入第二波浪潮

李健博士認(rèn)為AI醫(yī)療市場十分廣闊,在傳統(tǒng)的醫(yī)療器械行業(yè),每年全球呈現(xiàn)5%的增長率。中國的醫(yī)療行業(yè)在過去十年時間內(nèi),每年醫(yī)療器械行業(yè)呈現(xiàn)20%的增長率,因此AI醫(yī)療保守估計呈現(xiàn)出40%的增長率,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于任何一個醫(yī)療細(xì)分市場。AI醫(yī)療市場的廣闊源于醫(yī)療現(xiàn)實(shí)的需求量大。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)證明人工智能在完成一些任務(wù)時成功率高于人類,甚至在個別任務(wù)上取代人類,同樣人工智能運(yùn)用于醫(yī)療行業(yè),能夠提高醫(yī)療成功率。

AI的應(yīng)用場景主要分為兩類,一類是圖像識別,另一類是語音識別。AI醫(yī)療在市場上主要應(yīng)用于初診和影像自動診斷,還有如手術(shù)機(jī)器人、虛擬護(hù)士、醫(yī)療助手等醫(yī)療應(yīng)用。AI醫(yī)療的第一波浪潮是以模式識別為中心的工作,運(yùn)用在放射科和病理科的兩大領(lǐng)域尤為顯著。AI醫(yī)療在第一波浪潮解決的是醫(yī)療模式識別的問題,而模式識別問題遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解決實(shí)際醫(yī)療過程的各種困難。因此AI醫(yī)療發(fā)展要進(jìn)入第二波浪潮,真正做好攻堅(jiān)戰(zhàn)就要深入醫(yī)院探索病患在診治期間產(chǎn)生的實(shí)際問題,并且尋求人工智能的解決方案,比如說基于自然語言處理一些門診記錄。

AI助力醫(yī)療藥物研發(fā)

AI不僅在醫(yī)療影像與醫(yī)療設(shè)備方面發(fā)揮作用,還在醫(yī)療藥物開發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。人類可以合成的潛在藥物小分子的數(shù)量十分巨大,用經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)搜集到很多的數(shù)據(jù),對不同的分子進(jìn)行反映。利用原子、分子結(jié)構(gòu)、分子指標(biāo)等知識,通過相應(yīng)模型來預(yù)測,在虛擬的環(huán)境下預(yù)測不同的兩個分子在化學(xué)反應(yīng)里會生成的結(jié)果,這樣就避免了很多在實(shí)驗(yàn)室真實(shí)環(huán)境下才能完成的化學(xué)反應(yīng),從而提高藥物研發(fā)效率。

AI如今最熱門的一項(xiàng)技術(shù)Deep Learning,即深度學(xué)習(xí)技術(shù),以歐洲最大的AI醫(yī)療公司德國的BenevolentAl公司為例,運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)加快了反向合成方法。AI醫(yī)療利用機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí),構(gòu)建罕見病藥物的篩選平臺。細(xì)胞顯微水平的特征圖像分析,能夠反映細(xì)胞內(nèi)遺傳差異導(dǎo)致的表型變化。通過自動化的細(xì)胞顯微圖像分析軟件,分析特定藥物作用下細(xì)胞在顯微水平表型的變化,可以評估藥物的作用。此外,AI醫(yī)療利用深度學(xué)習(xí)和化合物篩選以及開放平臺挖掘基因組數(shù)據(jù)價值,還可以加速新藥開發(fā)。

英特爾公司為AI醫(yī)療提供了硬件方案和軟件方案作為支持。最后,李健博士總結(jié):“醫(yī)療行業(yè)就是這樣一個從設(shè)備到邊緣到數(shù)據(jù)中心到云的場景融合!


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