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「aiは、我が国の医療システムの革新と発展を促進する重要な力となりつつあります。新たな情報化を推進し、新たな生産性を育成するための重要な出発点として、aiは医療分野のジレンマを解決する鍵にもなりました。」 「＋メディカル」は将来的には次のステップになると期待されていると、ルンダ・メディカルの取締役兼副ゼネラルマネージャーの胡振寧氏は証券時報の記者との最近の独占インタビューで語った。

aiはかつてないスピードと深さでさまざまな産業に浸透しており、その中でも医療分野はaiが最も大きな変革力を発揮している分野の一つです。現在、aiは画像診断、臨床意思決定支援、健康管理など、さまざまな医療分野で広く活用されており、医療の質と効率の向上、個別化された治療、データ処理などに大きなメリットをもたらしています。

社会経済の発展、高齢化の進展、国民の健康意識の向上に伴い、質の高い医療資源に対する国民の需要も急速に高まっていますが、我が国は、従来の医療サービスモデルや医療資源の下では、医療資源の確保に努めて​​います。医療・保健資源の相対的な不足と偏在のジレンマに常に直面しており、この問題を解決する「解決策」が「ai＋医療」です。

胡振寧氏は、aiが医療診断や治療の分野で広く活用される傾向は、一方では病院の医療資源の逼迫を背景にしていると指摘した。それは、ai医療分野がより大きな市場能力を持っていることを決定する、高品質の医療リソースに対する住民の需要によるものです。 「ai + 医療」は、従来の医療分野におけるテクノロジーと地理による時間と空間の壁を打ち破り、地理的な境界を超えて質の高い医療リソースを提供できるようになります。

近年、我が国の医療・健康デジタル技術は急速に発展し、その応用シナリオと市場規模は急速に拡大しています。 global market insightsのレポートによると、「ai＋医療」市場規模は年平均29％以上の複合成長率で成長し、2032年には5000億元規模に相当する700億ドルに達すると予想されている。

ai が医療診断と治療を強化する最も重要な点はコストを削減できることであり、これにより住民、病院、政府の共通の問題点が解決されることが期待されています。たとえば、医療機関にとって、大規模な ai モデルの適用は、経営効率の向上、医師と患者の対立の削減、医療保険費用の管理に役立ちます。

胡振寧氏は「ai大型モデルの適用により、住民がよく遭遇する『3時間並んで3分診察』という問題が解決され、住民のヘルスリテラシーも向上することが期待される」と述べた。病院にとっても、一般的に上級医師の育成には数十年かかり、病院の診断に ai を適用した場合、医師の育成速度は質の高い医療リソースに対する住民の需要の増加に比べてはるかに遅いです。医師がデジタルクローンを導き出し、住民の問題を総合的に解決するのと同じだ。医師の診察を受けることは困難で、病院の医療資源は逼迫している。」

最近、runda medical は、huawei cloud の大型モデルを搭載したフルシナリオ医療モデル アプリケーション「cdx good doctor xiaohui」をリリースしました。これは主に、臨床、患者サービス、科学研究などを含むすべての医療アプリケーション シナリオを強化し、医療スタッフと医療従事者に提供します。フルサービスが提供される個人。

前述の大規模医療モデルのリリース後、胡振寧氏は率直に、ルンダメディカルは過去10年間の探求の中で2つの主要な認識を形成しており、これらは大規模医療モデルが克服しなければならない2つの主要な困難でもあると述べた。つまり、ほとんどの医療データは自然言語テキストであるため、機械で効果的に処理することが難しく、さらに、証拠に基づいた治療が必要な医療シナリオでは、どのように処理するかという問題があります。大型モデル特有の錯覚を抑制します。

「診断や治療の分野におけるaiの応用実践には、さまざまな障害点があります。大規模なaiモデルを医師の脳に学習させることは論理的には難しくありませんが、しっかりした基礎データが必要です。不足している場合は、基礎データが少ないと、この大規模なモデルは十分に正確ではなく、具体的な価値のない診断と治療計画しか提供できなくなります」と胡振寧氏は述べた。

同氏は、医療データは主に病院に保管されており、政府や病院にとっては膨大なデータ資産をどのように再活用するかが重要な検討ステップであると指摘した。医療分野におけるaiの導入。

hu zhenning 氏は、「10 年間のデータ ガバナンスの経験は、大規模な医療モデルの開発における runda medical の大きな利点であり、技術的な困難を考慮すると、大規模な ai モデルの作成のための強固な基盤も築くことができます。」と述べています。医療データ ガバナンスの強化、runda medical は cdx (臨床データ) を構築しました。医療界はもはや専門家の経験に基づいたデータ フィールドの設計に限定されず、すべての臨床テキスト レコードが「完全に構造化されたデータ」に変換されます。

大規模モデルの幻想を克服し、証拠に基づいた根拠を提供するという点で、runda medical は l0 pangu の一般的な大型モデルに基づいて大規模な l1 医療垂直モデルを構築し、fuwai、huashan、shengjing、および fuwai から人員を雇用して医療チームを設立しました。北京の同済病院では、謝河病院、瑞金病院、長正病院、長海病院など数十の有名な病院の臨床医、専門家、コンサルタントが大型モデルとアプリケーション製品の磨き上げに参加しました。

hu zhenning 氏は、医療診断および治療業界の全体的な応用に焦点を当て、大規模モデルを業界に広く適用することは難しくないと考えています。難しいのは、大規模モデルを業界とより深く統合する方法にあります。 「現在、一部の病気について一般的な質問をすれば、大きなモデルがそれに答えることができますが、非常に特殊な質問については、十分な知識がないため、大きなモデルは診断や治療計画を与えることができない段階にあります。大きなモデルは医療業界になければなりません。それをより深くするためには、人々がそれを継続的に改良する必要があり、最良の方法は病院や政府と深く協力することです。」

ai医療分野の急速な発展は、中国の医療サービスのインテリジェントかつデジタル変革がさらに加速することを意味します。 「医療分野におけるai大型モデルの応用は、現時点ではナビゲーションに似ていますが、いつかは無人運転に発展すると信じています。これは業界の期待でもあります。」と胡振寧氏は語った。