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[導讀]醫(yī)療健康深刻影響人民生活福祉,而當前癌癥成為人類健康的重大威脅,隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術發(fā)展,也為疾病預防、治療提供了新的工具手段,而智能技術應用于癌癥領域?qū)⒊錆M活力和希望。5G+人工智能助力智慧精準醫(yī)療、“天河醫(yī)療云”與醫(yī)療健康中新一代計算智能應用、AI重塑醫(yī)療未來、人工智能在脊柱畸形精準診療中的應用、眼科大數(shù)據(jù)及人工智能應用等主題進行了分享交流。

醫(yī)療健康深刻影響人民生活福祉,而當前癌癥成為人類健康的重大威脅,隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術發(fā)展,也為疾病預防、治療提供了新的工具手段,而智能技術應用于癌癥領域?qū)⒊錆M活力和希望。5G+人工智能助力智慧精準醫(yī)療、“天河醫(yī)療云”與醫(yī)療健康中新一代計算智能應用、AI重塑醫(yī)療未來、人工智能在脊柱畸形精準診療中的應用、眼科大數(shù)據(jù)及人工智能應用等主題進行了分享交流。

基于智能開放平臺和工具構(gòu)建天河智能醫(yī)學影像云,已形成集大規(guī)模影像數(shù)據(jù)安全高效匯聚管理、人工智能醫(yī)學智能影像輔助診斷、云端影像多角色多終端協(xié)同診察為一體的系統(tǒng)化應用,目前也處于落地服務階段。

從醫(yī)院信息口給我們的反饋,就目前這個時間段,信息化比智能化更能幫到醫(yī)院。如果繞開信息化,在基礎的自然語言處理做得不是很好的時候可以做智能化,但是有天花板。醫(yī)療行業(yè)樣本量小的情況會高度制約你所做模型的性能。

以后的藥物研發(fā)不應該主要靠人的經(jīng)驗、靠實驗的試錯,我認為應該有新的藥物研發(fā)范式:通過很多準確的算法、調(diào)動巨大的計算資源進行計算、實現(xiàn)規(guī)?;?、自動化甚至機器人做藥物研發(fā)。

醫(yī)療行業(yè)有著巨大的市場機遇,從業(yè)企業(yè)需要更加專業(yè)、更加專注。海量的真實臨床病歷數(shù)據(jù)同樣是一片巨大的價值紅海,這里面有學術價值,有社會價值,也有商業(yè)價值,就看企業(yè)如何圍繞其構(gòu)建一套具有前瞻性的商業(yè)模式。著細胞學、免疫學、分子生物學和組織工程技術的快速發(fā)展,細胞免疫治療作為一種安全而有效的治療手段,在臨床治療中的作用越來越突出,被譽為“未來醫(yī)學的第三大支柱”。在眾多臨床研究中,尤其是針對腫瘤的生物免疫治療,將殺傷性CAR-T細胞通過體外基因改造,已成為繼傳統(tǒng)“手術、化療、放療”腫瘤三大治療方式之后的第四種治療模式。目前,生產(chǎn)和制備干細胞的醫(yī)療科研設備,多數(shù)被國外技術長期壟斷,不得不依賴于進口,機器人365秉持讓人工智能技術創(chuàng)造醫(yī)療價值的研發(fā)設計理念,在這一領域的應用場景突破,具有革命性的歷史意義。

國內(nèi)醫(yī)療機器人產(chǎn)業(yè)尚處于起步階段,機器人365劉照強表示,我國醫(yī)藥和醫(yī)療器械消費比例為1:0.27,與發(fā)達國家1:1的消費比相比還有較大提升空間。人口老齡化、人均壽命提升、強有力的政策扶持,將驅(qū)動醫(yī)療機器人市場需求高速增長。機器人365已與國內(nèi)多家干細胞龍頭企業(yè)簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,將一起聯(lián)合打造“國際干細胞人工智能示范應用中心”,打破國際社會在這一領域?qū)鴥?nèi)產(chǎn)業(yè)的技術封鎖,占領人工智能生物醫(yī)療高地,助力中國生物醫(yī)學產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

醫(yī)學影像人工智能在醫(yī)學影像方面的應用首先是在放射學和解剖學中,這兩個專業(yè)原本要求操作者如同精準的機器人一樣進行模式識別的工作。醫(yī)學影像容納的數(shù)據(jù)信息非常豐富,就算是經(jīng)驗較多的醫(yī)生在解讀時也可能漏掉一些信息。在醫(yī)學影像解讀及診斷的過程中,惡性腫瘤相對于整個X光片來說所占面積較小、人工識別困難,但是人工智能可以將圖片進行分割,然后在分割放大后的圖片上進行計算評估,并利用數(shù)據(jù)庫中的信息資源進行比對得出評估結(jié)果。

在智能問診方面,人工智能程序以龐大的數(shù)據(jù)信息為基礎來對病癥加以判斷和診療。由于深度學習技術有海量的數(shù)據(jù)作為支撐,人工智能程序在某些方面的水平甚至可以超越醫(yī)生。

在基因分析和精準醫(yī)療方面,目前用基因治病面臨較大的問題是大多數(shù)已知基因疾病是由單基因?qū)е碌?,這些病幾乎都是罕見病,而大多數(shù)常見病是多基因?qū)е碌?,所以要搞清楚一個病是由哪些基因共同作用而導致的,需要大量的計算。提到大量的計算,人工智能技術就有了用武之地。

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