会在哪儿,当医疗遇上

作者: 六合现场开奖结果  发布:2019-08-17

类似沃森机器人这样的人工智能并不能在2017年取得突破性的进展,但很多微小的工作正在展开。最有名的是以达芬奇手术机器人为代表的机器人辅助手术。

医学影像识别:让医生多一双眼

熊磊是一家生物技术公司思路迪的创始人,他从2000年攻读博士期间就开始从事肿瘤发生机制研究,博士后期间通过“系统生物学”策略,指导药物靶点的开发和确认。十年后他从苏黎世回国,创办了这家公司,正在研发的是新一代的PD-L1,全球第一个可皮下注射的肿瘤免疫单抗。

人工智能的高速发展,用机器人替代医护人员,已经不是神话。沃森机器人、达芬奇机器人、机器人护士、智能物流机器人、配药机器人……都已经投入到全球各大医院进行工作。

而历来肿瘤都是个体化的治疗方式,每一个人的肿瘤,它的发生、发展、治疗、疗效、生存期都有很大差别。目前临床现状是,很多病人既不知道怎么做预防,也没有个性化的体检,检测到肿瘤后更不知道如何根据自身的情况做个性化治疗,以及个性化的康复。

从医疗救护的角度来说,大白可以通过摄像头等设备,感知用户的体征、健康数据和情绪,然后采取措施进行健康护理。在电影中,主人公阿宏有两次被大白抱住,一次是因为哥哥的去世,大白扫描到他心情低落;另一次是他掉进水中,被大白感知到体温下降,而被抱住。大白还调整了自身的温度,来提高阿宏的体温。

综上,可以看到,有望通过投资而实现弯道超车的领域,主要集中在新型前沿领域,与科学技术的跨界结合方面。

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人工智能对医疗的贡献在于其强大的数据收集与分析,和深度学习能力,通过最先进的计算机和互联网技术,利用医疗实践、医学研究的最新成果、诊疗技术、病例同济和各种医疗、医学大数据收集和分析,实现患者与医务人员、基础研究与临床治疗、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化防治疾病的目标。

腾讯在加入 AI 医疗领域之后推出的第一个产品腾讯觅影,已经可以实现早期食管癌筛查、早期肺癌筛查、糖尿病视网膜病变系统和乳腺癌早期筛查。腾讯觅影利用深度学习技术分析病人的钼靶图片,可以帮助医生实现两大功能:找到疑似病灶(包含肿块灶和钙化灶)的位置;分析病人患有恶性肿瘤的风险。

免疫治疗与放化疗结合

2015 年,一部《超能陆战队》戳中了很多人的泪点,一个叫做 " 大白 " 的机器人更是萌化了无数人。在电影中,大白是一个融合人工智能、医疗救护、战斗能力的机器人,最大的任务就是守护。

和早期的智能型服务机器人,即在医院、诊所的医疗或辅助医疗中,主要用于伤病员的手术、救援、转运和康复的机器人不同,沃森的颠覆意义在于,当顶尖的医生也被难倒,它可以阅读你的症状,在数据库中搜索类似的病人记录,在庞大的医学知识库中进行筛选,给出潜在的治疗方案列表供医生抉择,用确定性和风险的百分比排位。然后医生再与患者沟通,做最后的决定。互联网、大数据及人工智能技术的发展将带来各种类型的机器人。

编辑 | 方茶云

随着早期诊断技术在接下来的3年到5年内的突破普及,熊磊相信肿瘤会在第二个五年获益于早期诊断技术,可能将肿瘤的早期诊断率大幅提高,这时再结合免疫治疗,肿瘤可能在第二个十年真正得到很好的控制,死亡率会下降,但发生率会提高,因为早诊率提高了,因此未来第二个十年肿瘤发病率提高,死亡率会大幅下降。“远景值得畅想,”方正和生投资公司执行董事李新颜说,生物技术是最有可能对医疗健康产业带来产生革命性成果的技术,如基因测序、基因编辑、细胞治疗、干细胞技术等领域。短期内要做的就是技术的成熟、数据的积累,临床应用与新技术有效结合。

医疗机器人:科幻照进现实

医疗机器人自今年以来也开始进入人们的视野。学习了海量医学论文的人工智能沃森机器人,美国国际商用机器公司研发的“沃森”,用了10分钟左右时间为一名60岁女性患者诊断出了很难判断的白血病类型,并向东京大学医科学研究所提出了适当的治疗方案。

医学一直紧跟科学的发展脚步,科技创新和学科交叉共同促进现代医学的进步。谷歌、微软、百度、腾讯、阿里巴巴等巨头也争相进入 AI 医疗领域,AI 医疗肯定会迎来极速发展阶段。当然,从目前的现状来看,AI 在医疗领域的应用还有很长的路要走,期待 AI 能够给我们带来更美好的未来。

除了肿瘤的免疫治疗,在明年将会有更多的肿瘤适应证,包括常见的胃肠肝胆、肺、乳腺、卵巢、食管。免疫治疗可以和放化疗联合,将免疫治疗从20%的有效率提高到70-80%,包括怎样将诊断结合在其中,这种产业的趋势,可以将晚期肿瘤病人的治疗目标从延长生命,转为到达5年的生存期,甚至是治愈,从而得到慢性控制。在过去的几十年,要将病人的生命从几个月延长到十几个月,要花费二三十年的时间来突破,现在通过将免疫治疗与放化疗结合,有可能再过三到四年,病人的生命就可以延长到几十个月。

医疗机器人,这个原本只存在于科幻小说、科幻电影中的神奇物种,正在慢慢渗透我们的生活,并逐渐成为新的创业和投资热点。相信在不远的将来,电影中像 " 大白 " 一样的守护机器人一定可以研发出来,成为我们生活中的一员。

可以看到,在采访嘉宾的投资地图中,前沿技术成为投资新宠,如ARVR、3D打印跨界介入医疗领域,诊断,泛数字医疗等;连锁、专科的医院、医疗服务机构、体检产业链的延伸,中医药则会在2017年进一步老树开新花,孕育新的投资机会;而来自政策的机遇,如一致性评价领域、生物药研发环节,第三方医学影像中心等也存在较好的投资空间。

机器人在医疗领域的应用非常广泛,比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体,医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前,关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展,进入了市场应用。

多位采访嘉宾都提及的高频词汇有:肿瘤新药、医疗器械、免疫治疗、人工智能、医疗机器人、康复养老、专科医院、现代中医药、可穿戴设备、基因、活检、互联网医疗、一致性评价、大分子生物药CMO、ARVR、3D打印、体检……

有研究统计,医疗数据中有超过 90% 的数据来自于医学影像,但是影像诊断过于依赖人的主观意识,容易发生误判。中华医学会数据称,中国临床医疗每年的误诊人数约为 5700 万人。AI 通过大量学习医学影像,可以帮助医生进行病灶区域定位,减少漏诊误诊问题。肿瘤影像是目前人工智能在医学影像方面应用最多的,其中肺部结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查、前列腺癌影像诊断三个方面已经广泛应用于医学影像诊疗工作中。

复星集团执行董事兼副总裁、复星医药董事长陈启宇认为,目前恶性肿瘤作为疾病谱中最主要的杀手,将是新型技术和产品应用最多的细分领域之一,大量技术都已在国内外尝试应用,如免疫治疗、基因治疗、液体活检、人工智能等前沿的治疗和诊断技术。很多在具体疾病中都获得了令人振奋的结果,如免疫细胞治疗在血液肿瘤中的应用,相信在不久的将来我们将会获得更多类型肿瘤中的数据,从而更好地判断这些新型技术的疗效,并进一步改进完善,推向市场,更好地帮助到肿瘤患者得到有效治疗和康复。

如果你有严重的睡眠问题,传统的医疗机构会让你躺在床上,在你身上接几十个能在你入睡时监测你的脑电图和肌肉活动的电极,在这种状态下睡觉绝对是一项挑战。美国有一家科技公司研发出了一款小型设备 iBrain,它可以在家里记录你的脑电图信息,将数据传到网上并分析数据的长期趋势和异常情况。这项技术目前正在进入长期护理设施市场,帮助解决在老年人中更普遍的进行性睡眠问题。

现代社会,癌症被视为人类疾病中最“凶狠阴险的敌人”。在其他的慢性病,包括心脑血管和糖尿病,感染类疾病,以及免疫疾病都得到控制,发生和死亡率都比较平稳的情况下,肿瘤在过去的五年中,发生率和死亡率每一年都在上升。在这个人类与疾病战斗的最前线,如何更早确诊,如何用药,是每一位研发人员每天思考的核心,更大难题还有传统药物审批制度与肿瘤药物开发速度的矛盾,难以获得新药治疗是一个全球性的难题。艾美仕医疗信息研究所发布的一项报告称,2010-2014年期间,肿瘤药物共推出49款新药,但只有六个国家允许其中约一半的药物上市。

依托数百万患者的大数据信息,人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟,人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测,找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。

熊磊是众多研发者中的一位。经济观察报采访的多家上市公司和投资机构负责人,谈到2017年的大健康发展,也都提到了肿瘤治疗的技术发展。

智能健康管理:你的私人健康专家

在这个与疾病战斗的最前沿,免疫治疗、生物药、早期诊断、精准医疗,成为提及频率最高的词汇。2017年的大健康主题,注定绕不过这个最“凶狠阴险的敌人”。

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北大医疗的负责人提到,他们正在关注可以加入药品的微型传感器,这种传感器可以监督药品的消化和使用,以及用药过程。因为微型传感器的使用与大数据的收集、使用等等结合起来,能把微型传感器植入到药品中去。

来源 | 中信出版社

人工智能的计算范式正在发生变革,基于深度学习的人工智能将成就第四次产业革命,深刻改变医疗与健康,在这个最新的跨界领域,很多创新型的小企业正在成长,即将成为独角兽公司。

某些医疗公司已经开始研发医疗方面的智能穿戴设备,通过和智能手机连接,将电子病历等多渠道的数据进行整合,人工智能系统可以为病人提供个性化的健康管理方案,帮助病人规划日常健康安排。同时,通过手机或者家庭智能终端,用户可以随时联系智能健康咨询服务平台,获得专业的病情分析咨询。还提供专属的健康管理人员,提供上门理疗,上门送药等多种服务。

此类应用包括胶囊内窥镜系统,美年大健康合作培养的胶囊胃镜机器人项目,这样一种先进科技提升了消化道检查的效率。患者像服药一样将智能胶囊吞下,它即随着胃肠肌肉的运动节奏沿着胃→十二指肠→空肠与回肠→结肠→直肠的方向运行,同时对经过的腔段连续摄像,并以数字信号传输图像给病人体外携带的图像记录仪进行存储记录。这个小机器人的工作时间达6-8小时,吞服8-72小时后就会随粪便排出体外。

IBM 研发的沃森机器人可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著,248000 篇论文,69 种治疗方案,61540 次试验数据,106000 份临床报告。通过海量读取医学知识,沃森机器人在短时间内迅速成为肿瘤专家。2012 年沃森机器人通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助辅助诊疗的服务。目前沃森机器人提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。在中国已经有超过 200 家医疗机构引进了沃森机器人,其中已经签约落地的医疗机构分布在全国 23 个省的 45 座城市。

沃森机器人带给医疗界的震撼是超越想象的。过去人工智能一直被认为无法在医疗、法律等尖端领率有所作为,但现在通过吸收数据,建构知识,专业训练,沃森的能力已经在很多优秀的医生之上。毕竟沃森是在最优秀的医院之一纪念斯隆-凯特琳癌症中心接受的训练,阅读的最新文献全世界可能有不超过10个医生。

AI 在医疗领域的应用,意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助,获得更好的诊断、更安全的微创手术、更短的等待时间和更低的感染率,并且还能提高每个人的长期存活率。

美年大健康则在肿瘤的早查早筛深度布局,董事长俞熔说,未来将重点聚焦疾病早期诊断、基因检测和远程医疗,以及检后的慢病管理。

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肿瘤的免疫治疗把晚期患者的生存期从几个月延长到几年,PD-L1是现在应用较广的肿瘤生物药靶点,制药巨头百时美施贵宝和默沙东都有自己的产品,分别针对非小细胞肺癌、黑色素瘤等五六个适应证。其他的靶点还包括EGFR,CTLA4,CT47等等。但要拓展更多的适应证,尤其是实体瘤方面,还需要有更多突破性的进展。对此,熊磊抱有信心:“2017年将会有更多的肿瘤适应证,在常见的胃肠肝胆、肺、乳腺、卵巢、食管等领域。”他尤其提到在中国,未来可以主要关注食管和肝胆。食管和肝胆是中国人高发的肿瘤,历来在西方的药物研发中不受重视,药特别少,晚期病人的生存期很短。

2018 年 6 月,由国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心和中国卒中学会联合主办的 "Chain" 杯全球首场神经影像人工智能人机大赛全球总决赛上,一方是全球首款 CT、MRI 神经影像 AI 辅助诊断系统,一方是 25 名全球神经影像领域顶尖专家。AI 分别以 87%、83% 的准确率,战胜医生 66%、63% 的准确率,而且两轮比赛 AI 均仅用 15 分钟左右便答完所有题目,而医生却要苦战到最后一秒。

还有一项最新的应用,将会加深人类对生命科学的理解,这就是生命科学与人工智能的联合,也有人总结为智能医疗。

药物研发:为生命争取时间

2016年即将离去,展望2017年,大健康产业的机遇与“坑”会在哪里?经济观察报记者采访了十多位大健康产业的上市公司投资高管、投资机构投资人等,试图把他们心中2017年大健康产业的机遇呈现出来。

随着 AI 医疗的进一步融合、深入,政策和资金层面的大规模投入,AI 辅助技术也在多个医疗细分领域提供了帮助。世界十大 AI 科学家之一、美国四大国家学院在四院院士,全球人工智能顶级会议 NIPS 基金会主席特伦斯 · 谢诺夫斯基在新书《深度学习:智能时代的核心驱动力量》中预测:基于大数据的深度学习将改变医疗行业,对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗,甚至未来癌症将变得不再可怕。

生命科学与人工智能的结合

从全球医疗行业发展状况来看,AI 医疗将会在这 5 个方向深入影响我们的生活。

因为每个患者的肿瘤生物学特性都不一样,所以精准医疗是肿瘤领域一个恒定的主题,随着各种诊断技术的突破,现在精准医疗变得可能,过去也有“同病异治,异病同治”的说法,但是因为技术的局限没有能够做到。有了诊断技术的突破以后以后,先有精准的诊断,再有精准的治疗,诊断治疗一体化。

例如,天智航的 " 天玑 " 第三代机器人可以辅助医生开展四肢、骨盆骨折以及脊柱全节段手术,让患者的软组织损伤更小、出血量更少、恢复更快,并减轻医生疲劳。在医院门诊部,科大讯飞的 " 晓医 " 在全国近 100 家医院 " 上岗 ",为患者提供预约挂号、问询服务、智能导诊、路径指引、报告查询等多种功能,为医院分摊导诊工作。让很多人感到痛苦和恐惧的胃镜检查,现在患者只需吞下一粒胶囊,在胃里变成 " 机器人 " 进行螺旋式扫描,将图像实时传输至医生电脑,便可快速完成。

“由于晚期治疗的肿瘤病人大幅减少,早期手术的病人大幅增加,所以医院的肿瘤患者就诊外科内科的比例会发生变化。”熊磊这样预测。外科增加,是因为早期诊断后需要做手术,并且大手术更多会变成小手术、微创手术,同时会有大量的日间门诊,因为很多手术第二天就出院了,医院床位周转率会提高;包括早期筛查以后,手术的难度相对比较低,所以分级诊疗实施起来就比较可行。目前肿瘤的分级诊疗比较难实现,因为现在很多手术在下面的医院难度高,做手术可能死亡风险就会增加,许多手术不是全国前100的三甲医院很难实施,当手术变得容易时,肿瘤的分级诊疗也会比较容易。

传统医疗场景中,培养出优秀的医学影像专业医生,所用时间长,投入成本大。另外,人工读片时主观性太大,信息利用不足,在判断过程中容易出现误判。

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智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中,计算机可以帮助医生进行病理,体检报告等的统计,通过大数据和深度挖掘等技术,对病人的医疗数据进行分析和挖掘,自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过 " 学习 " 相关的专业知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

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例如,当某人被诊断为癌症时,智能药物研发系统会利用病人的正常细胞和肿瘤来将它的模型实例化,并尝试所有可能的药物,直到找到一种能杀死癌细胞又不伤害正常细胞的药物。如果它找不到有效药物或者有效药物组合,那么它就会着手研发一种能治愈癌症的新药。如果药物一直了癌症,但是仍然有一些有害的副作用,系统会尝试调整它以摆脱副作用。

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征,如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估,提供个性的健康管理方案,及时识别疾病发生的风险,提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

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硅谷的 Atomwise 利用深度学习神经网络的虚拟药物发现平台技术,能以前所未有的速度、准确性、以及多样性,对小分子药物进行发现与设计。Atomwise 的官网上有这样一个例子:利用其独有的技术,Atomwise 在 820 万个小分子中,发现了一款蛋白互作抑制剂,有望用于多发性硬化症的治疗。而这种药物的研发成本仅为数千美元,研究周期仅需要几天。2015 年,Atomwise 基于现有的候选药物,应用 AI 算法,不到一天时间就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物,以往类似研究需要耗时数月甚至数年时间。

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智能诊疗:对误诊说 NO

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