综述|人工智能健康技术究竟有多好?答案是不知道
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综述|人工智能健康技术究竟有多好?答案是不知道

原创 GlobalMD 全球医生组织 2023-10-15 06:30发表于美国 健康管理与GPT-AI助手 每个人对维护自己的健康都是完美主义者,希望有最精准的AI辅佐最佳健康状态。如果寻医问药,也希望AI提供超过一般医生的个性化建议,千篇一律吃同样药片。可惜的是,至今没人有把握评估AI的建议如何,为什么?关注详情。 阅读文摘 在医疗领域,GPT-AI正逐渐改变我们的健康管理方式,辅佐医疗诊断;在医学图像中检测潜在癌变、筛查眼疾;预测ICU患者的可能风险以及脑损伤性癫痫发作。 但是,医学专家真能评估AI算法的准确性和功效很好吗?回答是”不清楚”。AI专家则推诿说,评估AI模型的精准性需要大型且多样化医疗数据集,否则很难做到精准或接近精准。数据集需要多大规模、多少数量级的数据?没人知道。 最为关键的是数据集需要包括丰富多样的患者信息,以便在各类人群中检验AI模型的表现。同时,数据集必须覆盖模型可能应用的各种情境,并包含医疗结果以准确评估AI模型的预测能力。 尽管FDA规定,要求AI研发企业大规模测试并查验AI医疗模型的训练质量。而研究人员在构建和评估AI模型时却面临数据获取的巨大挑战,似乎是不可能完成的任务。 以评估智能手表管理健康为例:尽管各种AI驱动的智能手表能够及时检测并预警房颤,但FDA批准的智能手表健康设备所使用的大型数据集之间,都无法做对比和交叉验证。 换句话讲,没有公共的数据集,很难评估谁家的AI算法和产品最精准,任何AI初创公司或大学院校研发人员都面临同样的窘况或称自己的产品达到了如何精准的参考指标。 AI在医疗健康领域的全速发展,必将面临着评估AI医疗算法体系的标准化和同质化,类似医用听诊器或超声诊断仪都是有共识的质量标准。 AI技术在医疗领域的发展,是以帮助所有用户(医疗人员、患者和正常人群体)做出更明智的选择,维持更健康状况。 你可能还喜欢 谷歌Deepmind-AI甄别罕见遗传疾病诱因 研究揭示人类元学习与AI的元学习之间区别 医疗保健领域AI解析未来是怎样情景PPT? 你相信AI医生吗?调研结果显示意见分歧 GPT-AI在生物医学领域应用跟踪器项目 FDA 计划将更多的AI辅助工具作为设备进行监管 FDA 监测AI医疗领域的四种偏见
清华AI健康新布局,联手智源或发力大模型
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清华AI健康新布局,联手智源或发力大模型

AI健康方向值得注意的新布局:清华大学智能产业研究院(AIR)近日官宣和智源研究院成立健康计算联合研究中心,由马维英领衔。 人工智能+健康医疗,并非新热点,过去几年中,互联网巨头、传统医疗巨头、传统企业纷纷入场布局。而可穿戴智能硬件的普及,为人们打上一剂强心针后,却显得有些乏力——“疗效”不如预期。 深层的原因是,健康领域的数据仍未聚成大海,更像座座孤岛,有积累却难以爆发…… 马维英在今年智源大会AI制药论坛上谈到自己作为“新兵”进入生物化学药学等领域的初心: 生物世界的数字化趋势势不可挡,而目前(生命健康领域)“知识的理解断层还比较大,它需要专业的知识。我发现目前这些原有领域用AI还是初步水平,数据还是孤岛,数据共享没有统一的工具,反馈机制缺乏,所以闭环完全不存在,快速迭代的能力因此缺失,跨界人才非常稀缺。” 他谈到选择健康计算方向,也有来自张宏江的建议。这次清华AIR和智源研究院的深度合作,确实也可看做是张亚勤、张宏江、马维英的再续前缘之举。三人都为微软亚洲研究院的开山老将,微软一别之后,张亚勤履新百度总裁,张宏江出任金山CEO,马维英加盟字节跳动任副总裁,继续推动中国互联网大潮激涌。此次大佬聚首,可谓江湖际会,聚散有时,豪情晚照。 微软亚洲研究院早期成员 虽然官方尚未发布详细的研究计划和技术细节,此次“清华+智源”的组合,无法不让人联想到未来“健康大模型”的发力方向可能——智源研究院今年发布了“中国首个+世界最大“人工智能大模型“悟道”,成立不到三年已成为近年人工智能领域科研炙手可热的新势力。 清华(AIR)- 智源健康计算联合研究中心召开首次会议1 从孤立到协同,从开环到闭环 人工智能带给医疗行业的想象空间是无限的,但要真正大规模应用于临床,实现遍地开花,在深入发展过程还存在各种问题,尤其是健康领域数据的孤立与开环,面临发展瓶颈。 “清华(AIR)- 智源健康计算联合研究中心”发力第一步,是先为主动、个性化、智能化的健康应用搭建基础平台,打造一个更专业、可依靠的个人智能健康管理助手。 马维英博士表示,联合研究中心将充分发挥合作双方优势,联合健康医疗领域产业合作伙伴,结合产业应用场景,通过人工智能技术推动更智能的个人健康管理。 在技术上,通过多模态神经符号AI,结合相关性、注意力机制和因果关系,使不同的表达和模型可以彼此相互训练、相互学习。同时结合对抗、协作、多模态、多任务、迁移学习、联邦学习等前沿AI技术,最大程度地释放个人健康数据巨大潜力,发挥健康数据的协同能力,为主动、个性化、智能化的健康应用搭建基础平台。 最终通过人工智能技术推动健康各领域,从孤立、开环走向协同、闭环发展,推动被动式健康管理走向提早预测、主动预防、个性化、主动参与的新范式,实现更智能的个人健康管理,更有效的公共健康治理。 2 强强联合,从定位、模式到人才 定位:健康管理领域的进步,核心价值观是患者。清华AIR与智源研究院作为中立研究机构,定义了非逐利、非商业的先天属性,这个基本底色是衔接资源、打通数据、最终长远造福大众的独特发展优势。 模式:清华AIR和智源研究院,两家代表性创新型研究院的强强联合。智源推崇自由探索与目标导向相结合,支持科学家勇闯AI科技前沿“无人区”使命。“悟道大模型”“智源学者计划”“智源大会”等——成立不到三年已成果连连。清华大学智能产业研究院(AIR)则更加“产业”落地导向,推崇Open(开放)、Flexible(灵活)、Novel(创新)。两家研究院的协作,更加具备打破、连接、协同的创新活力,在科研突破和产业应用,都未来可期。 人才:顶尖AI、医疗与产业专家。目前,联合研究中心汇集了人工智能机器学习、计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、分布式计算、物联网、智能硬件等领域的高水平研究人员。还在和清华大学生命科学,医学,公共卫生等研究团队的合作,进行交叉研究部署。 智源-清华AIR健康计算联合研究中心主任马维英博士 研究中心主任马维英,为清华大学智能产业研究院惠妍讲席教授、首席科学家,历任微软亚洲研究院常务副院长、字节跳动副总裁兼人工智能实验室主任。 同时,智源研究院的“智源学者”和“青源学者”计划都汇聚了国内人工智能领域最顶尖的学者,为开展健康计算和智能健康管理系统开发奠定了人才基础。 几方优势汇聚,“清华AIR-智源AIR健康计算联合计算中心”将持续发力,以AI技术研究新范式,盘活健康大数据,最终打造人工智能健康管理的全链条。 3 拥抱“人工智能+健康医疗”大趋势 近年来,各种“慢性病”和“亚健康”已经成为危害人类健康的头号杀手,仅在中国,就有超过3亿多的慢病患者。 “面向人民生命健康” 被列为新时期中国科技发展的四大方向之一。在北京刚刚发布的“十四五规划”中,做大两个国际引领支柱——“新一代信息技术”和“医药健康”,是打造面向未来的高精尖产业新体系的新目标。 从被动治疗到主动预防,改变疾病和各种并发症,减轻医疗负担——AI+健康管理,正是重要发力点。 数据层面来讲,随着人工智能、大数据等技术的不断向下渗透,传统医疗、保健、体检机构等,已然储备了大量与医疗健康相关的数据。而随着诸如基因测序等技术的不断发展,其测序成本也在逐步下降,这也促进了医疗数据的产生。这为人工智能参与健康管理提供了可发力的深厚基础。 产业前景上,随着我国人口基数的不断增长,经济技术水平不断提高,人口老龄化逐渐演进,种种因素必然导致我国的医疗健康产业,将成为世界增长最快的产业之一。 可以看到,无论是宏观政策、社会进程,还是市场选择、技术发展 ,万事已渐具备,只看人工智能将如何刮起健康管理效率变革的东风。 由于微信公众号试行乱序推送,您可能不再能准时收到AI科技评论的推送。为了第一时间收到AI科技评论的报道, 请将“AI科技评论”设为星标账号,以及常点文末右下角的“在看”。
支付宝推AI就医助理,全国医院可享’AI陪伴就诊’服务?便捷医疗新体验,你get了吗?
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支付宝推AI就医助理,全国医院可享’AI陪伴就诊’服务?便捷医疗新体验,你get了吗?

支付宝推出"AI就医助理"解决方案,通过AI大模型和数字人技术,提供从诊前到诊后的全程智能交互服务,包括科室匹配、就医规划、支付等,并已在全国92家医院应用,受到老年人欢迎。该方案整合多种技术能力,以数字人为代表,实现"服务找患者",降低患者就医难度。支付宝表示将持续优化并开放此解决方案,助力公立医疗服务数字化,未来将向更多城市扩展。
神州医疗大模型发布,引领医疗未来发展?CHINC大会青岛热浪!
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神州医疗大模型发布,引领医疗未来发展?CHINC大会青岛热浪!

2024年CHINC大会上,神州医疗发布医疗大模型和一体化设备,并与多家伙伴达成战略合作。该公司通过自主研发的多模态大模型,整合基因、影像等数据进行深度治理,赋能医院大数据应用、科研及健康管理。产品如精准医学平台一体机已应用于解放军总院等医疗机构,获得积极反响。神州医疗还与数字丝路新疆产业投资集团等企业签署了战略协议,展现了在医疗健康领域的合作决心和技术创新能力。此次大会展示了新一代医院产品和技术,推动了医疗数字化和智能化进程。
🔥2024CHINC&展览:创新引领数智驱动,智慧医疗新引擎启幕!🌟人工智能如何重塑医疗?🔥行业巨
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🔥2024CHINC&展览:创新引领数智驱动,智慧医疗新引擎启幕!🌟人工智能如何重塑医疗?🔥行业巨

2024中华医院信息网络大会(CHINC)在山东青岛召开,主题为"创新引领 数智驱动",探讨AI助力医院高质量发展。会上,国家卫生健康委医院管理研究所副所长张旭东强调了人工智能在医疗领域的潜力和需求,讯飞医疗的鹿晓亮分享了大模型技术的进步及其在全程患者管理和临床医疗质量提升中的应用。众多案例发布,包括讯飞医疗在内的企业展示了在智慧医院建设中的创新实践,如四川大学华西医院通过数智化体系实现了全生命周期健康管理。大会还汇集了医疗人工智能领域的专家和学者,共同探索新质生产力与医疗技术的融合应用。
医疗保健革命?AI如何改变这一切?一文解密AI在医疗领域的五大应用与挑战!
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医疗保健革命?AI如何改变这一切?一文解密AI在医疗领域的五大应用与挑战!

本文探讨了人工智能在医疗保健领域的广泛应用,包括病例注册、医学影像分析、疾病预测诊断、药物研发个性化治疗等多个方面。通过AI技术,医疗机构能优化服务流程、提升诊断准确性和效率,并在病人报告分析和行政活动中发挥作用。然而,监管框架的建立至关重要,以确保患者安全和数据隐私不被侵犯,同时促进透明度、防止偏见和遵守法规。未来,应通过合作、教育和持续改进来平衡创新与监管。
AI如何引领医疗革新?个性化健康、病理诊断与手术机器人的一站式探索
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AI如何引领医疗革新?个性化健康、病理诊断与手术机器人的一站式探索

Calm, EMed, Ada Health, Woebot, Paige, BenevolentAI, Intuitive Surgical, Startasys等公司运用AI技术革新医疗领域,从睡眠辅助、诊断协助到手术机器人和3D打印,致力于个性化健康服务和减少数据偏见。同时,行业呼吁提高可及性和公平性,通过投资研究和制定政策框架来促进生成式AI的负责任发展和应用,以实现医疗保健的普惠与进步。
医药巨头崭新机遇?2024年行业热点解析&GLP-1RA崛起狂潮?
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医药巨头崭新机遇?2024年行业热点解析&GLP-1RA崛起狂潮?

2023年医药行业增长显著,特别是在降糖、呼吸道检测和GLP-1RA等领域;众生药业新药RAY1225显示出潜力,国内GLP-1产品市场快速增长;库尔科技的呼吸道抗原检测试剂获FDA批准,预期迎来出口突破;智能化诊疗设备将是AI医疗应用重点,未来医疗模型将推动效率提升。这些趋势下,企业应关注新技术、创新和适应中国市场,但需警惕投资风险。
鹰瞳科技(2251.HK):商业化加速,AI医疗影像龙头将迎业绩拐点
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鹰瞳科技(2251.HK):商业化加速,AI医疗影像龙头将迎业绩拐点

科技改变世界,AI技术的应用可能加速“改变世界”这一宏伟愿景的到来。 近日,“AI教父”黄仁勋在各类公开场合宣称“AI+医疗系统/生物学”为技术领域即将迎来的下一场震撼的革命,“未来生命科学会像传统行业那样高度工程化。当数据科学、人工智能和自动化的结合时,生物学会呈指数级改进,从而成为下一个黄金赛道。”这一言论不仅在资本市场掀起一股人工智能与AI医疗的热潮,更让投资者纷纷将目光投向那些已在该领域前瞻布局的企业。 尽管中国在硬件层面取得了显着进展,在软件层面却并不见长,以至于软件企业因其商业化落地及变现进程容易被市场暂时忽略。 2021年11月,作为AI医疗影像的领军企业,鹰瞳科技以“AI医疗第一股”的身份登陆港股,CEO张大磊表示,希望在未来可以通过不断努力让硬件成本降低,最终让鹰瞳的产品能走进家庭,把鹰瞳的服务从原来医用的、专业的、百万级的设备直接变成家用的,人人用得上、用得起的医疗器械。 如今,结合黄仁勋的言论,从鹰瞳科技最近一期的财报来看,这一美好愿景正加速从理想向现实迈进。 未来,随着AI技术的不断发展和深入应用,我们有理由相信,鹰瞳科技等企业将在医疗领域掀起一场真正的革命,让更多人享受到先进、便捷、高效的医疗服务。 一、三大板块商业化加速、业绩拐点显现 AI医疗行业发展的核心关注点在于商业化进展,从公司最新财报来看,已经开始产生质变。 2023年,鹰瞳科技实现营收2.04亿,同比大增79.5%,实现毛利1.25亿,同比增长124%,毛利率提升12.2%,达到61.3%,反映了公司在不断提升业绩的同时,也在持续提高盈利能力。 这意味着,公司前期的技术投入正加速转换成商业化成果,公司盈利能力也在持续释放。投资者期待已久的业绩拐点已经初现端倪。 鹰瞳科技作为AI医疗影像企业,主要有三大核心板块:鹰瞳医疗、鹰瞳健康、鹰瞳眼健康。 2023年三大板块均实现了显着增长:鹰瞳医疗板块实现营收0.85亿,同比增长200%,主要得益于将视网膜检测业务扩展至更多医院和基层医疗机构;鹰瞳健康板块实现营收0.44亿,同比增长6.1%,主要归因于药企及海外业务收入的增长;鹰瞳眼健康板块实现营收0.75亿,同比大增72%,主要来源于增强视光连锁覆盖范围,并且不断深化诊疗一体化服务,策略性地将产品及服务扩展到检后治疗。 因此,可以总结为,公司核心板块的收入增长主要得益于弥补在基层医疗机构的布局空白、海外扩张以及产品及服务向诊疗端延伸等多元策略的实施。 同时,鹰瞳科技的商业化提速也体现在客户、服务网点数量、检测数量的快速增长。 2023年,公司客户数从2022年的397个增长到2023年的673个,同比增长69.5%;活跃服务网点从2371个增加到5671个,同比增长139.2%;全年共检测了683万人次,同比增长58.1%。 此外,乡村医疗卫生机构和社区医院等基层医疗机构作为医疗AI能够发挥最大价值的地方,持续发力基层医疗也成为公司加速商业化落地的重要举措之一。 2023年,公司将Airdoc-AIFUNDUS (1.0)销售给医院和基层医疗机构的网点数量和检测数量都有较大的增长。实现医院覆盖活跃网点数量达到了276家,同比增长527.3%;检测次数达到了24.2万,同比增长197.5%。基层医疗机构的覆盖活跃网点数达到了1,221家,同比增长1,271.9%;检测次数达到63.5万,同比增长640.2%。 展望未来,随着公司不断拓展销售渠道、探索下游应用场景以及持续发力基层医疗市场,鹰瞳科技的营收规模有望进一步扩大并实现盈利的目标。 二、全球化初见成效 近年来,公司积极布局全球化业务,并在泰国、菲律宾、印度尼西亚、南非及马来西亚,均取得了初步的业务进展。 2023年公司来自海外的收入实现920万,占报告期内总收入的4.5%。 过去两年,公司核心产品Airdoc-AIFUNDUS (1.0)及公司便携式眼底相机已成功获得东南亚、中东及非洲等多个国际市场相关机构的监管许可批准注册。具体而言,Airdoc-AIFUNDUS (1.0)已获得印度尼西亚、越南、南非、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国及马来西亚的监管批准或注册,且AI-FUNDUSCAMERA-P已获得印度尼西亚、南非、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国及泰国的监管批准或注册。 2023年,Airdoc-AIFUNDUS (1.0)再次获得了欧盟医疗器械法规(CE MDR)的认证,使公司产品能够正式进入包括比利时、德国、意大利、法国等在内的27个欧盟成员国市场;与此同时,公司的AI-FUNDUSCAMERA-P和近视治疗产品在2023年4月的日内瓦国际发明展中荣获“特别表彰金奖”,在全球发明和专业人士中获得了广泛的认可和肯定。 以上在国际化方面取得的进展和认可,进一步为公司打开了更广阔的市场空间。 三、积极拥抱AI医疗,持续推出新产品 AI医疗已成医药行业发展趋势,鹰瞳科技作为AI医疗影像的领军者,不断加大在研发和创新上的投入,升级现有产品线,助力AI技术落地到实际应用。 鹰瞳科技的产品组合丰富多样,过去公司推出了涵盖眼底视网膜AI检测诊断软件、健康风险评估方案及人工智能硬件设备的产品组合,打造了一体化解决方案。 2023年,公司再次取得了显着的创新成果,获得了87项新专利和82项软件版权,进一步增强了其在医疗人工智能领域的创新能力。 为推进从检测到诊疗的全方位服务,公司推出了针对近视、斜视及弱视的眼健康治疗及管理产品,包括近视防控AI产品和视觉训练AI产品,开启第二曲线的战略,成效初显。 其中,近视防控AI产品使用次数达到89.03万,服务用户数量达到1.4万;视觉训练AI产品训练次数达到了91.84万,家庭训练服务用户数量达到1.3万,到院训练服务用户数量达到8.1万。并且,视觉训练AI产品已经覆盖全国800余家医院; 此外,公司还与AI寒武纪开展深度合作,在北京市海淀区政务云上成功部署了糖尿病视网膜病变辅助诊断软件及随访算法。这一创新举措构建了以海淀区29家社区卫生服务中心为感谢基础的AI区域基层医疗筛查、随访和转诊新模式,为居民提供了更为便捷、高效的医疗服务。 同时,公司的AI算法模型在心血管病风险评估领域也展现出卓越性能,经过严格的内外部验证,证实了其高准确性。此外,该技术还助力了阿尔茨海默病的早期筛查和治疗,并被纳入国内首个阿尔茨海默病专病保险产品,为患者提供了更为全面的保障。 鹰瞳科技与多家医疗机构紧密合作,共同研发并验证了基于深度学习的模型,该模型能够自动识别眼底图像中的新生血管并筛查甲状腺功能亢进。这一研究成果已发表在顶级期刊上,是全球首个无创诊断方法。 展望2024年,公司的AI-FUNDUSCAMERA-M产品已完成研发阶段并正在申请注册,该产品预计将具备对更广泛疾病进行检测的能力,有望为公司带来新的业绩增长点,同时也将为整个医疗行业的发展注入新的活力。 结语 从公司财务表现来看,公司营收规模呈现强劲的增长态势、毛利增加,展望未来,随着AI医疗技术广泛应用,以及公司商业化策略的加速推进,盈利拐点有望在不远的将来显现。
AI医疗:是增效还是干扰?医生表现因它而异的真相
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AI医疗:是增效还是干扰?医生表现因它而异的真相

一项由美国哈佛医学院等机构的研究发现,医疗人工智能(AI)在帮助医生解读影像时的效果因临床医生差异而异,对个别医生的表现有正面或负面影响。研究显示,AI辅助可能提高某些医生的表现,但对经验不足、专业领域特定的医生干扰较大。这强调了在临床应用AI前需要评估个体影响和优化人机交互的重要性。