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CMIC:中国人工智能+医疗应用场景解读
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发布时间:2018-12-11 08:56:51   来源:赛迪顾问   作者:张颐

  【CMIC讯】2018年11月,赛迪顾问发布《2018年中国人工智能+医疗应用市场白皮书》,对人工智能在医疗行业的应用场景、面临挑战、发展趋势等方面进行剖析,并结合资本关注进行投资价值挖掘,期望能通过此研究为促进我国人工智能在医疗行业的发展提供有价值的参考。白皮书整理分析了人工智能在医疗行业聚焦的六大应用场景,本文对其中的药物研发、辅助诊疗、基因测序三个场景进行详细解读。
  
  一、药物研发
  
  场景介绍
  
  传统的药物研发耗时耗力,且成功率低。药物研发是一个漫长的工程,经历靶点的发现与验证、先导化合物的发现与优化、候选化合物的挑选及开发、临床研究等多个阶段。根据Tufts药物研发中心,每个新药研发成本大约25.58亿美元,周期大概十年,其中6-7年都是临床试验阶段,只有12%的药物可以通过临床验证。人工智能将深度学习模型应用于药物临床前研究,能达到加速药物研发过程、降低人力物力成本、提高药物研发成功率的目的。
  
  人工智能参与药物研发的不同环节。靶点筛选是目前新药发现的核心瓶颈,通过搭建算法模型,利用大规模的算力可将市面上已曝光的药物及人身上的1万多个靶点进行了交叉研究及匹配;在药物挖掘过程中,目前尝试利用深度学习开发虚拟筛选技术以取代高通量筛选,或者利用人工智能图像识别技术优化高通量筛选过程;在药物优化阶段,借助AI能够以直观的方式定性推测生理活性物质结构与活性的关系,进一步提升药物的构效关系分析的速度,快速挑选最具安全性的化合物。除了以上这些环节,服药依从性管理、病人识别与招募、药物晶体预测等环节均利用人工智能技术缩短时间,安全高效地达到目的。
  
  市场布局
  
  国际制药公司纷纷与人工智能公司合作开展新药设计、理化性质预测、药剂分析、疾病诊断靶标,药物组合使用等研究。制药公司Pfizer与IBM Watson用人工智能手段研究如何利用免疫系统对抗癌症,Watson阅读了2500万篇文献摘要,100万篇完整论文和400万专利文献,目的是找到治疗癌症的最佳组合药物。中国在人工智能药物开发领域已经开始起步,但远未成熟,还有非常大的发展空间。2018年5月,AI医药研发公司晶泰科技宣布与辉瑞制药签订战略研发合作,融合量子物理与人工智能,建立小分子药物模拟算法平台,显著提高算法的精确度和适用广泛度,驱动小分子药物的创新。
  
  二、辅助诊疗
  
  场景介绍
  
  人工智能技术应用于辅助诊疗,主要是通过计算机学习医疗知识,模拟医生的思维和诊断推理,给出可靠的诊断和治疗方案。辅助诊疗作为医疗领域最核心的应用,目前已有较为成熟的商业案例,IBM的Watson通过海量汲取医学知识,可以在短时间内成为肿瘤专家,诊治的病种有乳腺癌、肺癌、结肠癌前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。医生将治疗史、分期特征、转移位点、危重病情况等输入Watson系统后,系统会给出多个诊疗方案,包括最优方案、谨慎使用和不推荐使用方案。在辅助诊疗助手的帮助下,医生可以校对自己的诊疗方案,从机器人的医疗大数据中得到美高梅在线娱乐启示。
  
  人工智能+医疗产品的辅诊能力基于大数据硬件和神经网络芯片等计算能力,对医疗领域大量数据进行系统训练和优化,运用自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术,实现自动问答、挂号、临床决策、诊疗决策等全方位的智能诊疗。原理上,首先通过自然语言处理学习病历、有关疾病的资讯著作等医疗知识,形成医学知识库;然后运用深度学习算法和框架学习海量临床诊断案例,建立疾病模型,在对比专家诊断数据后持续优化模型,不断提高疾病诊断能力,辅助一线医生临床诊断决策支撑。
  
  市场布局
  
  从全球布局来看,科技巨头谷歌、微软、腾讯、IBM陆续开放人工智能平台,开启智能化辅助诊疗时代。2016年,国内首家沃森联合会诊中心在浙江省中医院正式成立;腾讯觅影已在中国和十余家三甲医院共建联合实验室,并与上百医院达成合作意向;阿里健康发布了医疗AI系统“Doctor You”发布,让人工智能承担专业医生助手的角色,降低医生工作量。此外,康夫子、兰丁高科、零氪科技等科创企业也相继推出智能导诊机器人等产品在辅助诊疗场景中落地。
  
  三、基因测序
  
  场景介绍
  
  人工智能与基因测序结合促进基因科技快速发展。基因测序是一种新型基因检测技术,能够从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的可能性。人类疾病健康和基因遗传息息相关,我国在2017年启动了“中国十万人基因组计划”,这是我国在人类基因组研究领域实施的首个重大国家计划,也是目前世界最大规模的人类基因组计划。尽管基因测序已达临床普及应用的水平,但基因解读仍旧是最大瓶颈。目前相对成熟的基因测序技术是高通量测序,从基因序列中挖掘出的有效信息十分有限。并且在通常情况下,分析TB级的基因组数据量需要几周时间,不利于临床医疗服务。人工智能的出现打破了这个瓶颈,通过建立算法模型,从海量基因组数据中鉴别出真正引发肿瘤的突变,加速对基因组的分析速度。
  
  IBM的Watson系统已经进入基因测序分析市场,美国奎斯特诊断公司将为Watson提供基因测序数据和临床疾病信息。首先,奎斯特诊断中心对患者的活检组织标本进行检测,鉴别那些基因显示出突变或变异;然后,临床化验人员将基因测序信息和临床信息输入Watson系统;最后,Watson系统通过深度学习,实时抓取和动态学习变异基因的临床解读,具体包括基因变异的注释、驱动基因的识别以及靶向药物的推介,对于全基因组测序在十分钟内完成解读,得出变异基因精准分析、信号通路分析及靶向药物分析的结果。
  
  市场布局
  
  目前,除了IBM Watson,谷歌和国内的华大基因、金域检验、百洋医药集团等企业均已开始AI基因测序布局。谷歌于2017年发布了一款名为DeepVariant的人工智能工具,通过测序数据构建更加准确的人类基因组图像,能够自动识别测序数据中的小型插入和缺失突变,以及单碱基对突变。华大基因收购Complete Genomics公司,正在实现基因测序的智能化和自动化。金域检验利用其综合检验检测技术平台,融合生物技术与人工智能等新一代信息技术为广大患者提供专业化的临床检验服务。百洋医药集团旗下的百洋智能科技与贝瑞基因在北京签署合作协议,促进Watson在中国的落地发展。

责任编辑:言笑晏晏

 
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