醫(yī)療AI「二重の天」：大手が競って入ってきて、商業(yè)化が苦しい臨床関係

一度のブームからだんだん苦境に入って、起伏の多い醫(yī)療AI業(yè)界を経験して、人工知能と大データが疫病の狀況の中でいろいろな応用と検証を得て、この業(yè)界の注目度は再度高まります。

科學(xué)技術(shù)の巨人であろうと、初めての企業(yè)であろうと、みんな競い合ってこのコースに入ります。Google、マイクロソフト、百度、アリババ、テンセントなどはすでに醫(yī)療AIの分野に大量の資源を投入し、密集的な配置を展開しています。

今に至るまで、醫(yī)療AIは新興科學(xué)技術(shù)産業(yè)として広く認(rèn)知されていますが、臨床応用が難しく、商業(yè)化が難しい苦境は依然として突破できず、大多數(shù)の醫(yī)療AI企業(yè)は依然として「賠償金」の運(yùn)命を抜け出すことができません。また、業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)に欠けている人工知能醫(yī)療には信頼性や安全性などの隠れたリスクがあります。人工知能をいかに安全に臨床に投入するかは、業(yè)界の當(dāng)面の課題でもある。

疫病の時、醫(yī)療aiの応用はさらなる革新と普及を得ました。視覚中國

道の熱い背後の難題と危険を競います。

人工知能醫(yī)療競技場はやや混雑していますが、AIと醫(yī)療の融合はまだ新しいものであり、模索の初期段階にあります。

多くのAI醫(yī)療會社の中で、米國IBMの「ワトソン」は技術(shù)と応用の先端を行く先鋒であるに違いないが、同時に、時間が経つにつれて、ワトソンも次第に「過度な宣伝」というレッテルを貼られている。

2016年、東大醫(yī)學(xué)研究院はIBMの人工知能システム「ワトソン」を利用して女性がまれな白血病を患っていると診斷しましたが、これは10分間しかかかりませんでした。AI醫(yī)療の発展の希望を見て、IBMはボブをワトソンに預(yù)けました。2017年、2.4億ドルを投資してマサチューセッツ工科大學(xué)と共同でMIT-IBMワーソン人工知能実験室を建設(shè)する。同時に30億ドルを投資して、ワトソンのグローバルな青寫真を作るつもりです。

だが青寫真はまだ完全に定著していないので、ワトソンは苦境に立たされている。最近の一、二年、ワトソンは多くの業(yè)界の専門家に質(zhì)疑され、危険と誤った癌治療のプログラムを開く可能性があることを含む多くの問題を暴露しました。2018年7月、米國の健康醫(yī)療メディアSTATが暴露したIBM內(nèi)部文書によると、IBMがウォーソンを訓(xùn)練する際に、仮想患者にオススメする治療案は、醫(yī)療マニュアルや真実の証拠ではなく、スローン?ケイトリーンがんセンター専門家を記念する方案に基づいている。

清華大學(xué)の自動化學(xué)部教授、生命學(xué)院と醫(yī)學(xué)院の兼任教授の張學(xué)工さんは21世紀(jì)の経済報道記者に対し、「ワトソンのような醫(yī)療AIの発展が妨げられていることには驚きません。醫(yī)療AIは技術(shù)面で特に優(yōu)れた技術(shù)がないと、メディアと宣伝面での宣伝だけで、発展が難しいです?！?/p>

ワトソン以外にも醫(yī)療AIに身を投じる科學(xué)技術(shù)企業(yè)は多くの業(yè)界の痛みに直面しています。我が國の國內(nèi)企業(yè)のように醫(yī)療の映像の面でデータの流転の問題に直面して、患者は自分の原始の映像の資料を保存して管理することができません。

上海交通大學(xué)人工知能研究院が発表した「2019中國人工知能醫(yī)療白書」によると、中國の醫(yī)療AIは醫(yī)療人材、データ、機(jī)器承認(rèn)などの面での挑戦に直面している。具體的には、醫(yī)療AIの人材不足、データの帰屬が不明確、データの標(biāo)準(zhǔn)が統(tǒng)一されていない、器械の分類要求が高等問題を含む。

疫病の時、醫(yī)療AIの応用はさらなる革新と普及を得ました。しかし、否定できないのは、醫(yī)療AIは発展の中で様々なボトルネックと痛みがあります。どのようにボトルネックの気まずい時期を打破し、業(yè)界の前向きな発展を推進(jìn)するかは、醫(yī)療AI業(yè)界の人々の前に置かれている非常に重要な課題である。

張學(xué)工は「人工知能には多くの挑戦が含まれており、ボトルネックを突破してすべての醫(yī)學(xué)問題を解決できるわけではなく、そんなに劇的ではない。人工知能を少しずつ改善し、醫(yī)學(xué)の分野で過去の問題を解決させることが、徐々に拡大し、突破していくのです。

阿里健康會長兼CEOの朱順炎氏は11月14日、広州腫瘍大會で、醫(yī)師と人工知能（AIと略稱する）の関係は醫(yī)者＋AIであるべきで、つまり醫(yī)者は前にいて、AIは補(bǔ)助醫(yī)の道具で、反対ではないと述べました。彼は、醫(yī)療分野で最も重要なのは正確さであり、総合的な一連の人工知能から算出された指標(biāo)をもとに、醫(yī)師による最終的な判斷と決定が必要であると指摘した。

中國工程院院院士の樊代明氏は、人工知能を醫(yī)學(xué)に導(dǎo)入することは必然的な結(jié)果であると指摘している。彼は、最も良い科學(xué)技術(shù)は、「大データ＋人工知能」であり、それを使って醫(yī)學(xué)を助けて人類の健康水準(zhǔn)を向上させることは必然であると考えています。人工知能は広大な見通しを持っています。私達(dá)の醫(yī)者は人工知能をよく勉強(qiáng)して、それを利用して私達(dá)にもっと良いサービスを提供してくれます。樊代明説

過度の宣伝と思われていますが、醫(yī)療AIが大きな潛在的な経済効果を持っていることは確かに公認(rèn)されています。國際管理コンサルティング會社のローランベグが発表した「人工知能白書」によると、2030年までに、人工知能は中國で10兆元の産業(yè)牽引効果を生むと予想されている。このうち醫(yī)療産業(yè)は、AIを使っておよそ4000億元の減本価値をもたらすと予想されています。これにより、醫(yī)療AIは人工知能分野で人気のあるジャンルとなり、多くの資本の愛顧を受け、多くのプレイヤーを引きつけています。

現(xiàn)在、醫(yī)療AIの主な応用シーンは肺部CT、眼底検診及び醫(yī)療映像などの多方面にあります。今年1月、南開大學(xué)と北京は科學(xué)技術(shù)の共同プロジェクトチームを推察して疫病の発生の初期の時期に新しい冠の肺炎CT映像AIふるい検査システムを開発しました。第一時間はこれまで培ってきた肺炎、肺結(jié)核CT映像知能識別技術(shù)に基づいて、華中科技大學(xué)同済醫(yī)學(xué)院付屬同済病院、武漢大學(xué)中南病院などに応用され、補(bǔ)助醫(yī)が急速に新冠肺炎を診斷する。

醫(yī)療映像は醫(yī)學(xué)診斷のための畫像に関する情報を提供しています。張學(xué)工は醫(yī)療AIの具體的な臨床と商業(yè)化の応用において、畫像は明瞭で分かりやすいという特徴があり、醫(yī)療AIの分野で率先して著地して応用されているが、まだ限界があり、映像はすべての生命システムの中のデータを醫(yī)師と患者に與えることができない。分析する。

いくつかの珍しい病気は典型的な癥狀ではなく、あいまいな表現(xiàn)で癥狀を判斷します。大量の癥例が蓄積されたら、機(jī)械で分析して判斷すると、人の判斷より全面的になります。張學(xué)工は醫(yī)療AIの大きな役割だと言いました。

しかし現(xiàn)在、AI技術(shù)は人體の生命安全に関する醫(yī)學(xué)分野でも応用されています。AIシステムは診斷、予測、リハビリなどの分野にも深く入り込み、多くの新しいAIツールを開発しました。しかし、試験設(shè)計の品質(zhì)がバラバラで、具體的な有効性は比較と評価が難しいです。

統(tǒng)一業(yè)界の評価基準(zhǔn)がないと、數(shù)百萬人の患者にリスクをもたらすかもしれません。醫(yī)療企業(yè)の宣伝を助長しやすく、AIの実効性の炎を宣伝する。大手が殺到するにつれ、AI競技場は大きな潛在力を見せているが、ゲームルールは早急に確立されなければならない。

クロス領(lǐng)域の深さ融合または新たな発力點(diǎn)

高齢化や慢性疾患の患者數(shù)が増えている中、醫(yī)療技術(shù)者や醫(yī)療資源への需要が高まっています。現(xiàn)在の醫(yī)療システムでは、大量の長期診療が必要で、複雑な病気の患者など、多くの面でまだ足りないところがあります。

また、優(yōu)れた醫(yī)療資源には分布の不均一があり、地域間の差異が大きい。國家衛(wèi)生委員會が発表した「2019年國家醫(yī)療サービスと醫(yī)療品質(zhì)安全報告」によると、患者の異郷受診狀況から見ると、患者の流出率が最も高い5つの地區(qū)はチベット、安徽、內(nèi)モンゴル、河北、甘粛で、患者の流入率がトップ5の地區(qū)は上海、北京、江蘇、浙江、広東である。醫(yī)療データ量の急速な増加に伴い、AIのビッグデータを使って人的資源を節(jié)約し、醫(yī)療労働力不足を補(bǔ)うことができる。

張學(xué)工は、AI醫(yī)療も確かに多くの労働を繰り返して解決する問題に応用する必要があると告白しました。より長い視點(diǎn)から見れば、人工知能の発展は生命研究そのものと結(jié)びつきます。

近年、AI醫(yī)療分野での深度學(xué)習(xí)が再び焦點(diǎn)となっている。張學(xué)工はこれに対し、「人工知能の領(lǐng)域全體は機(jī)械より深く勉強(qiáng)する領(lǐng)域が広く、深さの學(xué)習(xí)には強(qiáng)みがあり、限界があり、すべての希望を深さの學(xué)習(xí)に託すことはできず、基礎(chǔ)知識の學(xué)習(xí)も重視しなければならない。大量のデータの中から簡単な規(guī)則を探して、少量のデータの中から複雑な規(guī)則を探して、これは深さの學(xué)習(xí)の外の方法あるいは深さが自身を?qū)Wんでもっと良い方向に発展することを必要とします。

中國発展研究基金會がこのほど発表した「人工知能醫(yī)療健康分野における応用研究」の報告によると、現(xiàn)在の段階では、人工知能は全世界の醫(yī)療分野で広く応用されており、流行の先端にあるという。新技術(shù)は主にバーチャルアシスタント、醫(yī)學(xué)映像、補(bǔ)助診療、疾病リスク予測、薬物発掘、健康管理、醫(yī)療管理、補(bǔ)助醫(yī)學(xué)研究プラットフォームなどの分野に集中しています。

報告によると、人工知能は醫(yī)療健康分野の応用において、健康技術(shù)革新と醫(yī)療サービスモードの転換を推進(jìn)し、醫(yī)療コストの低減と醫(yī)療サービス効率の向上を促進(jìn)するとともに、同質(zhì)、標(biāo)準(zhǔn)、延伸しやすい醫(yī)療サービスシステムの形成にも役立つと指摘した。高品質(zhì)、高基準(zhǔn)の醫(yī)療サービスの権利は、健康の公平性と可及性を促進(jìn)する。

未來、AI醫(yī)療はほぼ各分野、各分野に展開されます。醫(yī)療機(jī)器、手術(shù)裝備、各種の無源類インプラントから、人工関節(jié)、人工臓器、心血管ステントなど、AI醫(yī)療ロボットなども生まれます。AIと醫(yī)療機(jī)器の二つの分野の交差深度融合発展には、學(xué)際団體全體の建設(shè)が必要であり、人材育成及び深度融合の課題研究などが含まれる。AI醫(yī)療の発展は「速くて、安定して、正しい」道に向かっていきます。企業(yè)も當(dāng)面の需要を満たすべきでなくて、未來の知恵の醫(yī)療の高速の反復(fù)の発展のために準(zhǔn)備をしっかりと行います。

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