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ces dernières années, la technologie de l’ia (intelligence artificielle) a montré un grand potentiel dans le domaine de la médecine et des soins médicaux. mais dans le même temps, en raison du caractère sérieux de la médecine médicale, la technologie de l’ia a également rencontré des défis sans précédent dans les domaines médical et pharmaceutique.

dans la matinée du 6 septembre, sur le thème « la révolution médicale de l'ia : la voie vers l'innovation dans la chaîne industrielle », le « forum d'informations sur la conférence inclusion · bund 2024 » organisé par le daily economic news s'est officiellement tenu au parc des expositions universelles de shanghai huangpu. un certain nombre d'invités clés du monde universitaire et de l'industrie se sont concentrés sur les applications innovantes de la technologie de l'ia dans la découverte de médicaments, la médecine personnalisée, la thérapie de précision et d'autres domaines, et ont discuté en profondeur de la manière dont l'ia peut remodeler l'ensemble de la chaîne industrielle, de la recherche et du développement de médicaments à la production et à la distribution. à la demande.

au cours du forum de deux heures et demie, des voix de différents domaines techniques, de différents horizons industriels et de différentes régions se sont réunies. et ce n'est que le début. en chine, terre chaude d'innovation qui accueille tous les fleuves et rivières, la vague de développement intégré de l'ia et de la médecine a déferlé et continuera d'ouvrir la voie à l'innovation de la chaîne industrielle.

les meilleurs experts du secteur discutent de la manière dont l’ia peut remodeler la chaîne de l’industrie pharmaceutique

de la découverte de médicaments à la médecine de précision, l’ia surmonte constamment les goulots d’étranglement technologiques traditionnels, accélérant le rythme de l’innovation et ouvrant une nouvelle ère pour l’industrie pharmaceutique.

grâce à des technologies avancées telles que l’apprentissage profond et l’analyse des mégadonnées, l’ia peut aider les médecins à diagnostiquer les maladies, à réaliser un dépistage et une prédiction précoces et à améliorer la précision du diagnostic. dans le même temps, il peut également optimiser les plans de traitement et parvenir à une médecine personnalisée, garantissant que chaque patient puisse bénéficier de la stratégie de traitement la plus adaptée. en outre, l’application de l’ia à la recherche et au développement de médicaments a également accéléré le processus de développement de nouveaux médicaments, réduit les coûts de recherche et développement et fourni un solide soutien technique pour vaincre les maladies difficiles et compliquées. la technologie de l’ia devient progressivement une force clé dans la promotion des changements dans les domaines médical et pharmaceutique, contribuant ainsi à la santé et au bien-être des populations du monde entier.

mais dans le même temps, en raison de la nature sérieuse des soins médicaux et de la difficulté et du risque élevés du développement de nouveaux médicaments, la technologie de l’ia a également rencontré des défis sans précédent dans les domaines médical et pharmaceutique.

afin d'explorer les difficultés d'application de la technologie de l'ia dans les domaines médical et pharmaceutique et d'améliorer le niveau d'application de la technologie de l'ia dans ce domaine, le matin du 6 septembre, le « 2024 inclusion·the bund conference insights forum » organisé par le daily economic news a eu lieu officiellement au parc des expositions de shanghai huangpu.

ayant pour thème « la révolution médicale de l'ia : la route vers l'innovation de la chaîne industrielle », le forum rassemble les meilleurs experts, universitaires et leaders de l'industrie, en se concentrant sur les applications innovantes de la technologie de l'ia dans la découverte de médicaments, la médecine personnalisée, les traitements de précision et d'autres domaines, et explorer comment utiliser la technologie intelligente pour améliorer l'efficacité de la recherche et du développement de médicaments, répondre aux attentes des patients en matière de traitement efficace et personnalisé et explorer en profondeur comment l'ia peut remodeler l'ensemble de la chaîne industrielle, depuis la recherche et le développement de médicaments jusqu'à la production. , circulation jusqu'à l'application. il vise à promouvoir la transformation intelligente de l'industrie biomédicale par le biais d'échanges et de coopérations interdisciplinaires, et à injecter une chaleur technologique dans la santé future.

lors de la réunion, zhou hanmin, membre du comité permanent du comité national de la conférence consultative politique du peuple chinois et président de l'association de diplomatie publique de shanghai, a prononcé un discours liminaire sur le thème « développement et innovation de nouvelles industries médicales dans le l'ère de l'intelligence artificielle".

zhou hanmin source de l'image : photo fournie par l'organisateur

zhou hanmin a déclaré qu'avec le développement et l'application continus de nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle, l'industrie médicale ouvre la voie à un changement profond. prendre comme point de départ la construction de nouvelles forces productives et mieux intégrer l’intelligence artificielle est la priorité absolue pour le développement futur de l’industrie médicale et de la santé.

selon son observation, depuis le diagnostic d'imagerie initial, le diagnostic et le traitement auxiliaires et les tests génétiques jusqu'à la découverte de médicaments, les essais cliniques, la gestion de la santé, etc. ces dernières années, l'intelligence artificielle présente des avantages significatifs dans l'amélioration de la précision et de l'efficacité, du traitement personnalisé et traitement des données.

le nouveau cycle de révolution scientifique et technologique et de transformation industrielle progresse à pas de géant. les nouvelles technologies doivent être utilisées pour cultiver de nouveaux modèles, de nouveaux formats d'entreprise et de nouvelles forces motrices pour diriger la transformation et la modernisation industrielles. zhou hanmin estime que la création d'une nouvelle productivité dans l'industrie médicale peut être abordée principalement sous trois dimensions : premièrement, promouvoir l'intégration étroite de l'intelligence artificielle et de la pratique clinique pour améliorer la précision. la seconde consiste à optimiser l’ensemble de données et l’architecture du modèle pour améliorer l’applicabilité. le troisième consiste à renforcer la protection de la confidentialité des données et à améliorer la sécurité.

concernant le débat externe sur la question de savoir si le développement de l'intelligence artificielle remplacera le personnel médical, zhou hanmin a déclaré que l'intelligence artificielle est un assistant important pour le personnel médical, mais que le personnel médical ne sera jamais remplacé. "l'intelligence artificielle ne peut pas reproduire les vertus émotionnelles des médecins, telles que l'empathie, la compassion et les soins humanistes. le personnel médical doit considérer l'intelligence artificielle correctement et l'adopter activement."

la technologie de l'ia aide à l'identification précoce et à la prédiction de la maladie d'alzheimer

dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, cheng wei, chercheur à l'institut des sciences et technologies de l'intelligence inspirée du cerveau de l'université de fudan, a prononcé un discours sur la façon dont la technologie de l'ia peut aider la recherche et le développement de médicaments pour la maladie d'alzheimer (ma).

toutes les 3 secondes, il y aura un patient supplémentaire atteint de démence dans le monde, et environ 60 à 80 % d'entre eux recevront un diagnostic de maladie d'alzheimer. l'intervention précoce pour la maladie d'alzheimer est la clé du traitement, mais en chine, le taux de diagnostic clinique précoce des patients atteints de ma n'est que de 14 %. cheng wei a déclaré que cela est dû au fait que l'apparition de la ma est insidieuse, que l'évolution des indicateurs biologiques à chaque étape n'est pas claire et que la précision et l'interprétabilité des modèles d'identification précoce des risques sont insuffisantes, ce qui rend l'identification et la prévision précoces de la ma très difficiles. ce qui est également très difficile, cela affecte dans une large mesure l’efficacité des médicaments thérapeutiques contre la ma tels que les anticorps monoclonaux.

par conséquent, l’obtention de données non cliniques sur les patients atteints de ma et la construction d’un modèle d’identification précoce des risques sont la clé de la prévention, du diagnostic et du traitement précoces de la ma assistés par l’ia, dont les mégadonnées et les algorithmes sont deux pièces importantes du puzzle.

en juillet de cette année, l'équipe du professeur yu jintai du département de neurologie de l'hôpital huashan affilié à l'université de fudan, dirigée par l'équipe de feng jianfeng/cheng wei de l'institut des sciences et technologies de l'intelligence inspirée du cerveau de l'université de fudan, a publié un article dans nature human behaviour et a dévoilé un nouveau biomarqueur veil de ywhag.

source de l'image : photo fournie par l'organisateur

dans son discours d'ouverture, cheng wei a présenté en détail les recherches pertinentes. il a déclaré que l’extraction et l’identification précoce de nouveaux marqueurs sont indissociables de l’aide du big data et des algorithmes d’ia.

cheng wei a présenté que le projet majeur innovation scientifique et technologique 2030 - « science du cerveau et recherche inspirée du cerveau » dirigé par le professeur yu jintai du département de neurologie de l'hôpital de huashan affilié à l'université de fudan, s'est appuyé sur l'hôpital de huashan pour établir un centre communautaire de santé cérébrale. cohorte vieillissante (cohorte principale) à l'échelle nationale. ), visant à recruter 20 000 participants dans différentes régions de chine et à mener des études longitudinales grâce à un suivi à long terme pour décrire l'ensemble du processus d'évolution progressive des individus d'un état de santé aux symptômes de démence.

"avec les mégadonnées et les algorithmes d'ia, nous les utilisons pour découvrir de nouveaux marqueurs pour le diagnostic de la maladie d'alzheimer." cheng wei a déclaré qu'il faut environ 20 ans pour que la maladie d'alzheimer passe d'un stade asymptomatique à un stade symptomatique, ainsi que des biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien. les changements se produisent d'abord au cours de la ma, c'est pourquoi le premier travail de recherche de l'équipe consiste à se concentrer sur les données sur le protéome du liquide céphalo-rachidien provenant de populations à grande échelle et à développer un algorithme d'analyse générative basé sur ces données pour identifier les protéines liées à la ma.

dans ce processus, l’équipe a éliminé plusieurs biomarqueurs significativement liés à la ma parmi des milliers de protéines du liquide céphalo-rachidien. sur la base d'une série d'études, l'équipe de recherche a construit un modèle de prédiction basé sur l'apprentissage automatique pour classer l'importance des protéines grâce à la méthode de la valeur d'effet. les résultats étaient hautement cohérents avec les résultats cliniques. en fin de compte, le modèle de prédiction construit par l’équipe peut prédire le risque de ma 15 ans à l’avance, offrant ainsi un potentiel de dépistage communautaire.

"en plus de la maladie d'alzheimer, nous espérons également étendre le modèle à l'avertissement de risque pour d'autres maladies âgées." cheng wei a révélé que l'équipe a également construit un modèle de prédiction précoce multi-maladies basé sur la protéomique sanguine et un modèle de prédiction du risque protéique basé sur la maladie d'alzheimer. réseaux de neurones. il pense qu’à l’avenir, grâce aux plateformes numériques et aux grands cadres modèles, il sera possible de parvenir à une alerte précoce et à une intervention auprès d’un plus grand nombre de groupes communautaires et d’un plus grand nombre de maladies.

l’industrie appelle à l’utilisation de l’ia pour améliorer la nature scientifique de la prise de décision en matière de r&d sur les nouveaux médicaments

au cours du discours d'ouverture, yu rong, président de meinian health, a également partagé l'application innovante de la technologie de l'ia dans le domaine de l'examen physique sous le titre « l'ia donne du pouvoir aux soins médicaux : catalyser une nouvelle productivité dans les examens de santé ».

yu rong a mentionné dans son discours qu'après l'épidémie, les principales ressources et énergies de meinian health ont été investies dans les opérations de base, l'amélioration du raffinement et la construction de la discipline. elle a également dépensé beaucoup d'énergie et d'investissement dans l'intelligence artificielle et l'exploration de données.

au cours des cinq dernières années, la plateforme cloud de technologie médicale basée sur l'ia développée par meinian health, comprenant le système de gestion saas bianque, a construit un réseau d'infrastructures d'ia. par exemple, la plate-forme cloud saas de gestion des examens physiques bianque peut réaliser une gestion numérique et intelligente de l'ensemble du processus d'examen physique ; via le système pacs (système d'archivage et de communication d'images), elle peut réaliser le stockage, l'archivage et la communication en ligne des images pacs, et améliorer le niveau d'intelligence artificielle dans la lecture d'images ; grâce au système lis (système d'information des laboratoires hospitaliers), une mise à niveau intelligente de la gestion des informations du service de laboratoire est réalisée.

yu rong a déclaré qu'à l'avenir, il espère que le portail de données et le portail de trafic de meinian seront capables d'incuber un meilleur écosystème dans certains domaines clés, notamment la gestion des maladies chroniques, la consommation de produits de santé, les produits de santé, l'assurance et les équipements de pointe dans des disciplines clés. ainsi que créer un effet synergique.

zhou hanmin source de l'image : photo fournie par l'organisateur

wang xingli, président exécutif de fosun pharma, co-pdg de la division des médicaments innovants et pdg du centre mondial de r&d, a partagé les capacités écologiques de r&d de la médecine ai+. il a déclaré dans son discours que dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, la prise de décision quantitative et le rythme de la recherche et du développement de nouveaux médicaments restent deux problèmes majeurs que la technologie de l'ia doit surmonter.

prenant comme exemple le processus de prise de décision quantitative, wang xingli estime que l'utilisation d'outils d'ia pour fournir une conclusion quantitative dans les informations mondiales « aide les entreprises à décider si elles doivent construire ce pipeline et si ce produit doit être développé, ce qui peut améliorer le taux de réussite de leurs projets ». prise de décision." ".

en ce qui concerne le taux de réussite de la recherche et du développement de nouveaux médicaments, il a déclaré que le taux d'échec à chaque nœud de la recherche et du développement de nouveaux médicaments est très élevé. pourquoi ne réussit-il pas ? la raison la plus simple est que le médicament et le mécanisme sont erronés. « mais parfois, il peut s'agir d'un bon médicament, mais le patient le choisit mal ; parfois, le patient choisit le bon médicament, mais le résultat final est erroné ; en fait, de nombreuses différences de jugements humains.

"si vous choisissez la mauvaise piste, le mauvais patient, la mauvaise cible ou le mauvais point final, quelle que soit son efficacité, plus l'efficacité est élevée, plus il y a de gaspillage. par conséquent, utilisez la puissance de l'ia pour augmenter le taux de réussite de la recherche sur de nouveaux médicaments et développement." wang xingli a conclu expliquer.

lors de la table ronde, ren feng, co-pdg et scientifique en chef d'insilicon, wang xiao, vice-président d'iflytek healthcare, mao hua, associé et directeur général de frost & sullivan greater china, et médecin traitant à l'hôpital huashan affilié à l'université de fudan. zhang yaru a lancé une discussion sur « les opportunités et les défis que l'ia apporte aux cliniciens » et a mené des discussions approfondies sur l'application de l'ia dans les domaines de la recherche et du développement de nouveaux médicaments et de la médecine de précision.

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