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negli ultimi anni la tecnologia dell’intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) ha mostrato un grande potenziale nel campo della medicina e dell’assistenza sanitaria. ma allo stesso tempo, a causa della serietà della medicina medica, la tecnologia dell’intelligenza artificiale ha dovuto affrontare sfide senza precedenti anche in campo medico e farmaceutico.

la mattina del 6 settembre, con il tema "rivoluzione medica dell'intelligenza artificiale: la strada verso l'innovazione della catena industriale", si è tenuto ufficialmente presso lo shanghai huangpu world expo park il "2024 inclusion · bund conference insights forum" ospitato dal daily economic news. concentrandosi sulle applicazioni innovative della tecnologia dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci, nella medicina personalizzata, nel trattamento di precisione e in altri campi, una serie di ospiti importanti del mondo accademico e dell'industria hanno discusso in modo approfondito di come l'intelligenza artificiale può rimodellare l'intera catena industriale, dalla ricerca e sviluppo dei farmaci, alla produzione, alla distribuzione. all'applicazione.

nel forum di due ore e mezza si sono riunite voci provenienti da diversi settori tecnici, diversi background industriali e diverse regioni. e questo è solo l'inizio. in cina, una terra calda di innovazione che accoglie tutti i fiumi e i fiumi, l’onda dello sviluppo integrato dell’intelligenza artificiale e della medicina è aumentata e continuerà a aprire la strada all’innovazione della catena industriale.

i massimi esperti del settore discutono di come l’intelligenza artificiale può rimodellare la catena dell’industria farmaceutica

dalla scoperta di farmaci alla medicina di precisione, l’intelligenza artificiale supera costantemente i tradizionali colli di bottiglia della tecnologia, accelerando il ritmo dell’innovazione e aprendo una nuova era per l’industria farmaceutica.

attraverso tecnologie avanzate come il deep learning e l’analisi dei big data, l’intelligenza artificiale può assistere i medici nella diagnosi delle malattie, ottenere screening e previsioni precoci e migliorare l’accuratezza diagnostica. allo stesso tempo, può anche ottimizzare i piani di trattamento e realizzare una medicina personalizzata, garantendo che ogni paziente possa ricevere la strategia di trattamento più adatta. inoltre, l’applicazione dell’intelligenza artificiale nella ricerca e nello sviluppo di farmaci ha anche accelerato il processo di sviluppo di nuovi farmaci, ridotto i costi di ricerca e sviluppo e fornito un forte supporto tecnico per superare malattie difficili e complicate. la tecnologia dell’intelligenza artificiale sta gradualmente diventando una forza chiave nel promuovere cambiamenti nei campi medico e farmaceutico, contribuendo alla salute e al benessere delle persone in tutto il mondo.

ma allo stesso tempo, a causa della gravità dell’assistenza medica e dell’elevata difficoltà e del rischio di sviluppo di nuovi farmaci, la tecnologia dell’intelligenza artificiale ha dovuto affrontare sfide senza precedenti anche in campo medico e farmaceutico.

al fine di esplorare le difficoltà applicative della tecnologia ai in campo medico e farmaceutico e migliorare il livello di applicazione della tecnologia ai in questo campo, la mattina del 6 settembre si è svolto il "2024 inclusion·the bund conference insights forum" ospitato dal daily l'economic news si è tenuto ufficialmente presso l'expo park di shanghai huangpu.

con il tema "ai medical revolution: the road to industrial chain innovation", il forum riunisce i massimi esperti, studiosi e leader del settore, concentrandosi sulle applicazioni innovative della tecnologia ai nella scoperta di farmaci, nella medicina personalizzata, nel trattamento di precisione e altri campi ed esplorare come utilizzare la tecnologia intelligente per migliorare l'efficienza della ricerca e dello sviluppo dei farmaci, soddisfare le aspettative dei pazienti per un trattamento efficiente e personalizzato ed esplorare in modo approfondito come l'intelligenza artificiale può rimodellare l'intera catena industriale dalla ricerca e sviluppo dei farmaci, alla produzione, circolazione all'applicazione. mira a promuovere la trasformazione intelligente dell’industria biomedica attraverso scambi e cooperazione interdisciplinari e a iniettare calore tecnologico nella salute futura.

durante l'incontro, zhou hanmin, membro del comitato permanente del comitato nazionale della conferenza consultiva politica del popolo cinese e presidente dell'associazione della diplomazia pubblica di shanghai, ha tenuto un discorso programmatico sul tema "sviluppo e innovazione delle nuove industrie mediche nel l'era dell'intelligenza artificiale".

zhou hanmin fonte immagine: foto fornita dall'organizzatore

zhou hanmin ha affermato che con il continuo sviluppo e l’applicazione di nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale, l’industria medica sta inaugurando un profondo cambiamento. prendere come punto di partenza la costruzione di nuove forze produttive e una migliore integrazione con l’intelligenza artificiale è la massima priorità per lo sviluppo futuro del settore medico-sanitario.

secondo la sua osservazione, dalla diagnosi iniziale per immagini, alla diagnosi e al trattamento ausiliari e ai test genetici fino alla scoperta di farmaci, sperimentazioni cliniche, gestione sanitaria, ecc. negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale presenta vantaggi significativi nel miglioramento della precisione e dell'efficienza, del trattamento personalizzato e elaborazione dei dati.

il nuovo ciclo di rivoluzione scientifica e tecnologica e la trasformazione industriale stanno avanzando a passi da gigante. le nuove tecnologie devono essere utilizzate per coltivare nuovi modelli, nuovi formati di business e nuove forze trainanti per guidare la trasformazione e l’aggiornamento industriale. zhou hanmin ritiene che la creazione di nuova produttività nel settore medico possa essere affrontata principalmente da tre dimensioni: in primo luogo, promuovere la stretta integrazione tra intelligenza artificiale e pratica clinica per migliorare la precisione. il secondo è ottimizzare il set di dati e l’architettura del modello per migliorare l’applicabilità. il terzo è rafforzare la protezione della privacy dei dati e migliorare la sicurezza.

per quanto riguarda la discussione esterna sulla possibilità che lo sviluppo dell'intelligenza artificiale sostituirà il personale medico, zhou hanmin ha affermato che l'intelligenza artificiale è un assistente importante per il personale medico, ma il personale medico non sarà mai sostituito. "l'intelligenza artificiale non può replicare le virtù emotive dei medici, come l'empatia, la compassione e l'assistenza umanistica. il personale medico deve vedere correttamente l'intelligenza artificiale e abbracciarla attivamente."

la tecnologia dell'intelligenza artificiale aiuta a identificare e prevedere precocemente la malattia di alzheimer

nel campo della ricerca e dello sviluppo di farmaci, cheng wei, ricercatore presso l'istituto di scienza e tecnologia dell'intelligenza ispirata al cervello dell'università di fudan, ha tenuto un discorso programmatico su come la tecnologia dell'intelligenza artificiale può aiutare la ricerca e lo sviluppo di farmaci per il morbo di alzheimer (ad).

ogni 3 secondi, c'è un malato di demenza in più nel mondo e tra il 60% e l'80% di loro verrà diagnosticato il morbo di alzheimer. l'intervento precoce per la malattia di alzheimer è la chiave del trattamento, ma in cina il tasso di diagnosi clinica precoce per i pazienti con ad è solo del 14%. cheng wei afferma che ciò è dovuto al fatto che l'insorgenza dell'ad è insidiosa, i modelli di evoluzione degli indicatori biologici in ogni fase non sono chiari e l'accuratezza e l'interpretabilità dei modelli di identificazione precoce del rischio sono insufficienti, rendendo molto difficile l'identificazione precoce e la previsione dell'ad. , che è anche molto difficile. in larga misura, influisce sull'efficacia dei farmaci terapeutici per l'ad come gli anticorpi monoclonali.

pertanto, ottenere dati non clinici sui pazienti con ad e costruire un modello di identificazione precoce del rischio è la chiave per la prevenzione, la diagnosi e il trattamento precoce dell’ad assistiti dall’intelligenza artificiale, di cui i big data e gli algoritmi sono due importanti pezzi del puzzle.

nel luglio di quest'anno, il team del professor yu jintai del dipartimento di neurologia, ospedale di huashan affiliato all'università di fudan, guidato dal team di feng jianfeng/cheng wei dell'istituto di scienza e tecnologia dell'intelligenza ispirata al cervello dell'università di fudan, ha pubblicato un articolo in nature human behavior e ha svelato un nuovo biomarcatore velo di ywhag.

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nel discorso principale, cheng wei ha fornito un'introduzione dettagliata alla ricerca pertinente. ha affermato che l’estrazione e l’identificazione precoce di nuovi marcatori sono inseparabili dall’aiuto dei big data e degli algoritmi di intelligenza artificiale.

cheng wei ha introdotto che l'importante progetto innovazione scientifica e tecnologica 2030 - "scienza del cervello e ricerca ispirata al cervello" guidato dal professor yu jintai del dipartimento di neurologia, ospedale di huashan affiliato all'università di fudan, si è affidato all'ospedale di huashan per stabilire una comunità per la salute del cervello coorte di invecchiamento (coorte principale) a livello nazionale), con l'obiettivo di reclutare 20.000 partecipanti in diverse regioni della cina e condurre studi longitudinali attraverso un follow-up a lungo termine per descrivere l'intero processo di sviluppo graduale degli individui da uno stato sano ai sintomi della demenza.

"con i big data e gli algoritmi di intelligenza artificiale, ciò che facciamo è usarli per scoprire nuovi marcatori per la diagnosi di ad." cheng wei ha affermato che ci vogliono circa 20 anni affinché l'ad si sviluppi da uno stadio asintomatico a uno stadio sintomatico e i biomarcatori del liquido cerebrospinale. i cambiamenti si verificano per primi nel corso dell'ad, quindi il primo impegno di ricerca del team è concentrarsi sui dati del proteoma del liquido cerebrospinale di un'ampia popolazione e sviluppare un algoritmo di analisi generativa basato su questi dati per identificare le proteine ​​correlate all'ad.

in questo processo, il team ha selezionato diversi biomarcatori significativamente correlati all'ad da migliaia di proteine ​​del liquido cerebrospinale. sulla base di una serie di studi, il gruppo di ricerca ha creato un modello di previsione basato sull’apprendimento automatico per classificare l’importanza delle proteine ​​attraverso il metodo del valore dell’effetto. i risultati erano altamente coerenti con i risultati clinici. in definitiva, il modello di previsione costruito dal team può prevedere il rischio di ad con 15 anni di anticipo, fornendo il potenziale per lo screening comunitario.

"oltre all'ad, speriamo anche di estendere il modello all'allarme di rischio per altre malattie degli anziani." cheng wei ha rivelato che il team ha anche costruito un modello di previsione precoce multi-malattia basato sulla proteomica del sangue e un modello di previsione del rischio proteico basato su reti neurali. crede che in futuro, attraverso piattaforme digitali e ampi modelli di riferimento, sarà possibile ottenere un allarme precoce e un intervento per più gruppi di comunità e più malattie.

l’industria chiede l’uso dell’intelligenza artificiale per migliorare la natura scientifica del processo decisionale in materia di ricerca e sviluppo di nuovi farmaci

durante il discorso di apertura, yu rong, presidente di meinian health, ha anche condiviso l'applicazione innovativa della tecnologia ai nel campo dell'esame fisico con il titolo "l'intelligenza artificiale potenzia l'assistenza medica: catalizzare una nuova produttività negli esami sanitari".

yu rong ha menzionato nel suo discorso che dopo l'epidemia, le principali risorse ed energie di meinian health non sono state investite solo in operazioni di base, miglioramento del perfezionamento e costruzione della disciplina, ma hanno anche speso molte energie e investimenti nell'intelligenza artificiale e nel data mining. grandi risorse.

negli ultimi cinque anni, la piattaforma cloud di tecnologia medica basata sull’intelligenza artificiale sviluppata da meinian health, incluso il sistema di gestione saas bianque, ha costruito una rete di infrastrutture ai. ad esempio, la piattaforma cloud saas di gestione dell'esame fisico bianque può realizzare una gestione digitale e intelligente dell'intero processo di esame fisico; attraverso il sistema pacs (sistema di archiviazione e comunicazione delle immagini), può realizzare l'archiviazione, l'archiviazione e la comunicazione online delle immagini pacs e migliorare il livello di intelligenza artificiale nella lettura delle immagini; attraverso il sistema lis (sistema informativo dei laboratori ospedalieri), si ottiene un aggiornamento intelligente della gestione delle informazioni del reparto di laboratorio.

yu rong ha affermato che in futuro spera che il portale dati e il portale del traffico di meinian saranno in grado di incubare un ecosistema migliore in alcune aree chiave, tra cui la gestione delle malattie croniche, il consumo di prodotti sanitari, i prodotti sanitari, le assicurazioni e le attrezzature avanzate nelle discipline chiave. così come creare un effetto sinergico.

zhou hanmin fonte immagine: foto fornita dall'organizzatore

wang xingli, presidente esecutivo di fosun pharma, co-ceo della divisione farmaci innovativi e ceo del global r&d center, ha condiviso le capacità ecologiche di ricerca e sviluppo della medicina ai+. nel suo discorso ha affermato che nel campo della ricerca e dello sviluppo di farmaci, il processo decisionale quantitativo e il tasso di successo della ricerca e dello sviluppo di nuovi farmaci sono ancora due problemi principali che la tecnologia dell’intelligenza artificiale deve superare.

prendendo come esempio il processo decisionale quantitativo, wang xingli ritiene che l’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale per fornire una conclusione quantitativa nelle informazioni globali “aiuta le aziende a decidere se costruire questa pipeline e se questo prodotto debba essere sviluppato, il che può migliorare il tasso di successo di il processo decisionale." ".

in termini di tasso di successo della ricerca e dello sviluppo di nuovi farmaci, ha affermato che il tasso di fallimento in ogni nodo della ricerca e dello sviluppo di nuovi farmaci è molto alto. perché non ha successo? la ragione più semplice è che la medicina è sbagliata e il meccanismo è sbagliato. "ma a volte può essere un buon farmaco, ma il paziente lo sceglie in modo sbagliato; a volte il paziente sceglie il farmaco giusto, ma il punto finale è sbagliato; a volte il farmaco viene assunto nel momento sbagliato o il tempo di trattamento è sbagliato. ci sono in realtà molti giudizi umani."

"se si sceglie il percorso, il paziente, il target o il punto finale sbagliato, non importa quanto sia efficace, maggiore è l'efficienza, maggiore è lo spreco. pertanto, utilizzare il potere dell'intelligenza artificiale per aumentare il tasso di successo della ricerca su nuovi farmaci e sviluppo." wang xingli ha concluso spiegare.

nella tavola rotonda, ren feng, co-ceo e capo scienziato di insilicon, wang xiao, vicepresidente di iflytek healthcare, mao hua, partner e amministratore delegato di frost & sullivan greater china, e medico curante presso l'ospedale huashan affiliato all'università di fudan zhang yaru ha avviato una discussione sulle "opportunità e le sfide che l'intelligenza artificiale offre ai medici" e ha condotto discussioni approfondite sull'applicazione dell'intelligenza artificiale nei campi della ricerca e dello sviluppo di nuovi farmaci e della medicina di precisione.

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