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in den letzten jahren hat die ki-technologie (künstliche intelligenz) großes potenzial im bereich der medizin und medizinischen behandlung gezeigt. aber gleichzeitig ist die ki-technologie aufgrund der ernsthaftigkeit der medizinischen medizin auch im medizinischen und pharmazeutischen bereich auf beispiellose herausforderungen gestoßen.

am morgen des 6. september fand im shanghai huangpu world expo park offiziell das von daily economic news veranstaltete „2024 inclusion · bund conference insights forum“ unter dem thema „ai medical revolution: the road to industrial chain innovation“ statt. eine reihe wichtiger gäste aus wissenschaft und industrie konzentrierten sich auf die innovativen anwendungen der ki-technologie in der arzneimittelforschung, der personalisierten medizin, der präzisionsbehandlung und anderen bereichen und diskutierten ausführlich darüber, wie ki die gesamte industriekette von der arzneimittelforschung und -entwicklung über die produktion bis hin zum vertrieb neu gestalten kann zur anwendung.

in dem zweieinhalbstündigen forum kamen stimmen aus unterschiedlichen technischen bereichen, unterschiedlichen industriellen hintergründen und unterschiedlichen regionen zusammen. und das ist erst der anfang. in china, einem heißen land der innovation, das alle flüsse und flüsse willkommen heißt, ist die welle der integrierten entwicklung von ki und medizin stark angestiegen und wird weiterhin den weg für innovationen in der industriekette weisen.

top-experten der branche diskutieren, wie ki die pharmaindustrie neu gestalten kann

von der arzneimittelentwicklung bis zur präzisionsmedizin durchbricht ki ständig traditionelle technologische engpässe, beschleunigt das innovationstempo und eröffnet eine neue ära für die pharmaindustrie.

durch fortschrittliche technologien wie deep learning und big-data-analyse kann ki ärzten bei der diagnose von krankheiten helfen, früherkennung und vorhersage ermöglichen und die diagnosegenauigkeit verbessern. gleichzeitig können behandlungspläne optimiert und eine personalisierte medizin erreicht werden, sodass jeder patient die am besten geeignete behandlungsstrategie erhalten kann. darüber hinaus hat der einsatz von ki in der arzneimittelforschung und -entwicklung auch den entwicklungsprozess neuer arzneimittel beschleunigt, die forschungs- und entwicklungskosten gesenkt und eine starke technische unterstützung für die bewältigung schwieriger und komplizierter krankheiten bereitgestellt. die ki-technologie entwickelt sich nach und nach zu einer schlüsselkraft bei der förderung von veränderungen im medizinischen und pharmazeutischen bereich und trägt zur gesundheit und zum wohlbefinden von menschen auf der ganzen welt bei.

aber gleichzeitig ist die ki-technologie aufgrund der ernsthaftigkeit der medizinischen versorgung und der hohen schwierigkeit und des risikos der entwicklung neuer medikamente auch im medizinischen und pharmazeutischen bereich auf beispiellose herausforderungen gestoßen.

um die anwendungsschwierigkeiten der ki-technologie im medizinischen und pharmazeutischen bereich zu untersuchen und das anwendungsniveau der ki-technologie in diesem bereich zu verbessern, veranstaltete die daily am morgen des 6. september das „2024 inclusion·the bund conference insights forum“. die economic news fanden offiziell im shanghai huangpu expo park statt.

unter dem motto „ai medical revolution: the road to industrial chain innovation“ bringt das forum spitzenexperten, wissenschaftler und branchenführer der branche zusammen und konzentriert sich auf die innovativen anwendungen der ki-technologie in der arzneimittelforschung, der personalisierten medizin, der präzisionsbehandlung usw andere bereiche und die erforschung, wie intelligente technologie eingesetzt werden kann, um die effizienz der arzneimittelforschung und -entwicklung zu verbessern, die erwartungen der patienten an eine effiziente und personalisierte behandlung zu erfüllen und eingehend zu untersuchen, wie ki die gesamte industriekette von der arzneimittelforschung und -entwicklung bis zur produktion umgestalten kann , zirkulation zur anwendung. ziel ist es, die intelligente transformation der biomedizinischen industrie durch interdisziplinären austausch und zusammenarbeit zu fördern und der zukünftigen gesundheit technologische wärme zu verleihen.

bei dem treffen hielt zhou hanmin, mitglied des ständigen ausschusses des nationalen komitees der politischen konsultativkonferenz des chinesischen volkes und präsident der shanghai public diplomacy association, eine grundsatzrede zum thema „entwicklung und innovation neuer medizinischer industrien in china“. ära der künstlichen intelligenz“.

zhou hanmin bildquelle: foto vom veranstalter zur verfügung gestellt

zhou hanmin sagte, dass die medizinbranche mit der kontinuierlichen entwicklung und anwendung neuer technologien wie künstlicher intelligenz einen tiefgreifenden wandel einleitet. den aufbau neuer produktivkräfte als ausgangspunkt zu nehmen und die künstliche intelligenz besser zu integrieren, ist die oberste priorität für die zukünftige entwicklung der medizin- und gesundheitsbranche.

seiner beobachtung zufolge hat künstliche intelligenz in den letzten jahren von der anfänglichen bildgebenden diagnose über die hilfsdiagnose und -behandlung und gentests bis hin zur arzneimittelentwicklung, klinischen studien, gesundheitsmanagement usw. erhebliche vorteile bei der verbesserung von genauigkeit und effizienz, personalisierter behandlung usw datenverarbeitung.

die neue runde der wissenschaftlichen und technologischen revolution und der industriellen transformation schreitet sprunghaft voran. neue technologien müssen genutzt werden, um neue modelle, neue geschäftsformate und neue antriebskräfte zu entwickeln, um die industrielle transformation und modernisierung voranzutreiben. zhou hanmin glaubt, dass der aufbau neuer produktivität in der medizinbranche hauptsächlich aus drei dimensionen angegangen werden kann: erstens die enge integration von künstlicher intelligenz und klinischer praxis fördern, um die genauigkeit zu verbessern. die zweite besteht darin, den datensatz und die modellarchitektur zu optimieren, um die anwendbarkeit zu verbessern. die dritte besteht darin, den datenschutz zu stärken und die sicherheit zu verbessern.

zur externen diskussion darüber, ob die entwicklung künstlicher intelligenz das medizinische personal ersetzen wird, sagte zhou hanmin, dass künstliche intelligenz ein wichtiger assistent des medizinischen personals sei, medizinisches personal jedoch niemals ersetzt werden werde. „künstliche intelligenz kann die emotionalen tugenden von ärzten wie empathie, mitgefühl und humanistische fürsorge nicht nachbilden. das medizinische personal muss künstliche intelligenz richtig sehen und sie aktiv nutzen.“

ki-technologie hilft bei der früherkennung und vorhersage der alzheimer-krankheit

im bereich arzneimittelforschung und -entwicklung hielt cheng wei, forscher am institute of brain-inspired intelligence science and technology der fudan-universität, eine grundsatzrede darüber, wie ki-technologie die arzneimittelforschung und -entwicklung für die alzheimer-krankheit (ad) unterstützen kann.

alle 3 sekunden gibt es auf der welt einen weiteren demenzpatienten, und bei etwa 60 bis 80 % von ihnen wird die alzheimer-krankheit diagnostiziert. eine frühzeitige intervention bei der alzheimer-krankheit ist der schlüssel zur behandlung, doch in china liegt die frühe klinische diagnoserate bei ad-patienten nur bei 14 %. cheng wei sagte, dies liege daran, dass der beginn der alzheimer-krankheit schleichend sei, die entwicklungsmuster der biologischen indikatoren in jedem stadium nicht klar seien und die genauigkeit und interpretierbarkeit der modelle zur früherkennung von risiken unzureichend sei, was die früherkennung und vorhersage der alzheimer-krankheit sehr schwierig mache , was ebenfalls sehr schwierig ist und die wirksamkeit von ad-therapeutika wie monoklonalen antikörpern beeinträchtigt.

daher ist die gewinnung nichtklinischer daten von ad-patienten und der aufbau eines modells zur frühzeitigen risikoerkennung der schlüssel zur ki-gestützten frühprävention, diagnose und behandlung von ad, wobei big data und algorithmen zwei wichtige puzzleteile sind.

im juli dieses jahres veröffentlichte das team von professor yu jintai von der abteilung für neurologie des huashan-krankenhauses der fudan-universität unter der leitung des teams von feng jianfeng/cheng wei vom institut für gehirn-inspirierte intelligenzwissenschaft und -technologie der fudan-universität einen artikel in nature human behavior und enthüllte einen neuen biomarker-schleier von ywhag.

bildquelle: bild vom veranstalter zur verfügung gestellt

in der grundsatzrede gab cheng wei eine ausführliche einführung in die relevante forschung. er sagte, dass das mining und die frühzeitige identifizierung neuer marker untrennbar mit der hilfe von big data und ki-algorithmen verbunden seien.

cheng wei stellte vor, dass das großprojekt „wissenschaftliche und technologische innovation 2030 – „gehirnwissenschaft und vom gehirn inspirierte forschung““ unter der leitung von professor yu jintai von der abteilung für neurologie des huashan-krankenhauses der fudan-universität auf das huashan-krankenhaus angewiesen sei, um eine gemeinschaftliche gehirngesundheit aufzubauen alterskohorte (hauptkohorte) im ganzen land) mit dem ziel, 20.000 teilnehmer in verschiedenen regionen chinas zu rekrutieren und längsschnittstudien durch langzeit-follow-up durchzuführen, um den gesamten prozess der schrittweisen entwicklung von personen von einem gesunden zustand zu demenzsymptomen abzubilden.

„wir nutzen big data und ki-algorithmen, um neue marker für die alzheimer-diagnose zu entdecken.“ veränderungen treten erstmals im verlauf der alzheimer-krankheit auf, daher konzentriert sich die erste forschungsarbeit des teams auf proteomdaten der liquor cerebrospinalis aus großen populationen und entwickelt auf der grundlage dieser daten einen generativen analysealgorithmus, um mit ad in zusammenhang stehende proteine ​​zu identifizieren.

in diesem prozess hat das team aus tausenden von proteinen der gehirn-rückenmarks-flüssigkeit mehrere biomarker herausgesucht, die einen signifikanten zusammenhang mit ad haben. basierend auf einer reihe von studien erstellte das forschungsteam ein auf maschinellem lernen basierendes vorhersagemodell, um die bedeutung von proteinen anhand der effektwertmethode einzustufen. die ergebnisse stimmten in hohem maße mit den klinischen ergebnissen überein. letztendlich kann das vom team erstellte vorhersagemodell das ad-risiko 15 jahre im voraus vorhersagen und bietet so potenzial für ein community-screening.

„zusätzlich zu ad hoffen wir, das modell auch auf die risikowarnung für andere ältere krankheiten auszuweiten.“ cheng wei gab bekannt, dass das team auch ein frühvorhersagemodell für mehrere krankheiten basierend auf blutproteomik und ein darauf basierendes proteinrisikovorhersagemodell entwickelt hat neuronale netze. er glaubt, dass in zukunft durch digitale plattformen und große modellrahmen frühwarnung und intervention für mehr gemeindegruppen und mehr krankheiten erreicht werden können.

die industrie fordert den einsatz von ki, um den wissenschaftlichen charakter der entscheidungsfindung in der forschung und entwicklung neuer arzneimittel zu verbessern

während der grundsatzrede stellte yu rong, vorsitzender von meinian health, unter dem titel „ki stärkt die medizinische versorgung: katalysierung neuer produktivität bei gesundheitsuntersuchungen“ auch die innovative anwendung der ki-technologie im bereich der körperlichen untersuchung vor.

yu rong erwähnte in seiner rede, dass die hauptressourcen und energie von meinian health nach der epidemie nicht nur in grundlegende operationen, verbesserung der verfeinerung und den aufbau von disziplinen investiert wurden, sondern auch viel energie und investitionen in künstliche intelligenz und data mining investierten. tolle ressourcen.

in den letzten fünf jahren hat die von meinian health entwickelte ki-gesteuerte medizintechnik-cloud-plattform, einschließlich des saas-bianque-managementsystems, ein netzwerk aus ki-infrastruktur aufgebaut. beispielsweise kann die bianque-saas-cloud-plattform für das physische untersuchungsmanagement eine digitale und intelligente verwaltung des gesamten physischen untersuchungsprozesses über das pacs-system (bildarchivierungs- und kommunikationssystem) sowie die online-speicherung, archivierung und kommunikation von pacs-bildern realisieren verbesserung des niveaus der künstlichen intelligenz beim lesen von bildern; durch das lis-system (krankenhauslaborinformationssystem) wird eine intelligente verbesserung des informationsmanagements der laborabteilung erreicht.

yu rong sagte, er hoffe, dass meinians datenportal und verkehrsportal in zukunft in einigen schlüsselbereichen ein besseres ökosystem schaffen können, darunter management chronischer krankheiten, gesundheitskonsum, gesundheitsprodukte, versicherungen und fortschrittliche ausrüstung in schlüsseldisziplinen. sowie einen synergistischen effekt erzeugen.

zhou hanmin bildquelle: foto vom veranstalter zur verfügung gestellt

wang xingli, executive president von fosun pharma, co-ceo der innovative drug division und ceo des global r&d center, erläuterte die ökologischen f&e-fähigkeiten der ki+-medizin. in seiner rede sagte er, dass im bereich der arzneimittelforschung und -entwicklung die quantitative entscheidungsfindung und die geschwindigkeit der erforschung und entwicklung neuer arzneimittel immer noch zwei große probleme seien, die die ki-technologie überwinden müsse.

am beispiel des quantitativen entscheidungsprozesses glaubt wang xingli, dass der einsatz von ki-tools zur bereitstellung quantitativer schlussfolgerungen in globalen informationen „unternehmen dabei hilft, zu entscheiden, ob diese pipeline aufgebaut werden soll und ob dieses produkt entwickelt werden sollte, was die erfolgsquote verbessern kann.“ entscheidungsfindung." ".

in bezug auf die erfolgsquote bei der erforschung und entwicklung neuer arzneimittel sagte er, dass die misserfolgsquote bei der erforschung und entwicklung neuer arzneimittel sehr hoch sei. der einfachste grund ist, dass das medikament falsch ist und der mechanismus falsch ist. „aber manchmal mag es ein gutes medikament sein, aber der patient wählt es falsch; manchmal wählt der patient das richtige medikament, aber der endpunkt ist falsch; manchmal wird das medikament zur falschen zeit eingenommen oder der behandlungszeitpunkt ist falsch. das gibt es.“ eigentlich viele menschliche urteile.

„wenn sie den falschen weg, den falschen patienten, das falsche ziel oder den falschen endpunkt wählen, egal wie effektiv es ist, gilt: je höher die effizienz, desto mehr verschwendung. nutzen sie daher die kraft der ki, um die erfolgsquote bei der erforschung neuer arzneimittel zu erhöhen.“ entwicklung.“ wang xingli schloss mit der erklärung.

an der diskussionsrunde nahmen ren feng, co-ceo und chefwissenschaftler von insilicon, wang xiao, vizepräsident von iflytek healthcare, mao hua, partner und geschäftsführer von frost & sullivan greater china und behandelnder arzt am huashan hospital der fudan-universität teil zhang yaru startete eine diskussion über „die chancen und herausforderungen, die ki für kliniker mit sich bringt“ und führte ausführliche diskussionen über die anwendung von ki in den bereichen neue arzneimittelforschung und -entwicklung sowie präzisionsmedizin.

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