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en los últimos años, la tecnología ai (inteligencia artificial) ha mostrado un gran potencial en el campo de la medicina y el tratamiento médico. pero al mismo tiempo, debido a la gravedad de la medicina, la tecnología de ia también se ha enfrentado a desafíos sin precedentes en los campos médico y farmacéutico.

en la mañana del 6 de septiembre, con el tema "revolución médica de la ia: el camino hacia la innovación de la cadena industrial", se celebró oficialmente en el shanghai huangpu world expo park el "foro de ideas sobre la conferencia bund · inclusión 2024" organizado por daily economic news. varios invitados clave del mundo académico y de la industria se centraron en las aplicaciones innovadoras de la tecnología de ia en el descubrimiento de fármacos, la medicina personalizada, la terapia de precisión y otros campos, y debatieron en profundidad cómo la ia puede remodelar toda la cadena industrial, desde la investigación y el desarrollo de fármacos, hasta la producción y la distribución. a la aplicación.

en el foro de dos horas y media se reunieron voces de diferentes campos técnicos, diferentes orígenes industriales y diferentes regiones. y esto es sólo el comienzo. en china, una tierra caliente de innovación que da la bienvenida a todos los ríos y ríos, ha surgido una ola de desarrollo integrado de la ia y la medicina, y continuará liderando el camino de la innovación en la cadena industrial.

los principales expertos de la industria analizan cómo la ia puede remodelar la cadena de la industria farmacéutica

desde el descubrimiento de fármacos hasta la medicina de precisión, la ia supera constantemente los obstáculos tecnológicos tradicionales, acelera el ritmo de la innovación y abre una nueva era para la industria farmacéutica.

a través de tecnologías avanzadas como el aprendizaje profundo y el análisis de big data, la ia puede ayudar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades, lograr una detección y predicción tempranas y mejorar la precisión del diagnóstico. al mismo tiempo, también puede optimizar los planes de tratamiento y lograr una medicina personalizada, asegurando que cada paciente pueda recibir la estrategia de tratamiento más adecuada. además, la aplicación de la ia en la investigación y el desarrollo de fármacos también ha acelerado el proceso de desarrollo de nuevos fármacos, ha reducido los costos de investigación y desarrollo y ha proporcionado un sólido apoyo técnico para superar enfermedades difíciles y complicadas. la tecnología de ia se está convirtiendo gradualmente en una fuerza clave para promover cambios en los campos médico y farmacéutico, contribuyendo a la salud y el bienestar de las personas en todo el mundo.

pero al mismo tiempo, debido a la gravedad de la atención médica y la gran dificultad y riesgo del desarrollo de nuevos fármacos, la tecnología de ia también ha enfrentado desafíos sin precedentes en los campos médico y farmacéutico.

con el fin de explorar las dificultades de aplicación de la tecnología de ia en los campos médico y farmacéutico y mejorar el nivel de aplicación de la tecnología de ia en este campo, en la mañana del 6 de septiembre se celebró el "2024 inclusion·the bund conference insights forum" organizado por el daily noticias económicas se celebró oficialmente en el shanghai huangpu expo park.

con el tema "revolución médica de la ia: el camino hacia la innovación en la cadena industrial", el foro reúne a los principales expertos, académicos y líderes de la industria, centrándose en las aplicaciones innovadoras de la tecnología de ia en el descubrimiento de fármacos, la medicina personalizada, el tratamiento de precisión y otros campos y explorar cómo utilizar la tecnología inteligente para mejorar la eficiencia de la investigación y el desarrollo de medicamentos, satisfacer las expectativas de los pacientes de un tratamiento eficiente y personalizado y explorar en profundidad cómo la ia puede remodelar toda la cadena industrial desde la investigación y el desarrollo de medicamentos hasta la producción. , circulación a la aplicación. su objetivo es promover la transformación inteligente de la industria biomédica a través de intercambios y cooperación interdisciplinarios, e inyectar calidez tecnológica en la salud del futuro.

en la reunión, zhou hanmin, miembro del comité permanente del comité nacional de la conferencia consultiva política del pueblo chino y presidente de la asociación de diplomacia pública de shanghai, pronunció un discurso de apertura con el tema "desarrollo e innovación de nuevas industrias médicas en el era de la inteligencia artificial".

fuente de la imagen de zhou hanmin: foto proporcionada por el organizador.

zhou hanmin dijo que con el continuo desarrollo y aplicación de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, la industria médica está marcando el comienzo de un cambio profundo. tomar la construcción de nuevas fuerzas productivas como punto de partida y una mejor integración con la inteligencia artificial es la máxima prioridad para el desarrollo futuro de la industria médica y de la salud.

según su observación, desde el diagnóstico por imagen inicial, el diagnóstico y tratamiento auxiliar y las pruebas genéticas hasta el descubrimiento de fármacos, ensayos clínicos, gestión de la salud, etc. en los últimos años, la inteligencia artificial tiene importantes ventajas para mejorar la precisión y la eficiencia, el tratamiento personalizado y procesamiento de datos.

la nueva ronda de revolución científica y tecnológica y transformación industrial avanza a pasos agigantados. se deben utilizar nuevas tecnologías para cultivar nuevos modelos, nuevos formatos comerciales y nuevas fuerzas impulsoras para liderar la transformación y modernización industriales. zhou hanmin cree que la creación de nueva productividad en la industria médica puede abordarse principalmente desde tres dimensiones: en primer lugar, promover la estrecha integración de la inteligencia artificial y la práctica clínica para mejorar la precisión. el segundo es optimizar el conjunto de datos y la arquitectura del modelo para mejorar la aplicabilidad. el tercero es fortalecer la protección de la privacidad de los datos y mejorar la seguridad.

con respecto a la discusión externa sobre si el desarrollo de la inteligencia artificial reemplazará al personal médico, zhou hanmin dijo que la inteligencia artificial es un asistente importante para el personal médico, pero el personal médico nunca será reemplazado. "la inteligencia artificial no puede replicar las virtudes emocionales de los médicos, como la empatía, la compasión y la atención humanista. el personal médico debe ver la inteligencia artificial correctamente y adoptarla activamente".

la tecnología de ia ayuda a la identificación y predicción temprana de la enfermedad de alzheimer

en el campo de la investigación y el desarrollo de fármacos, cheng wei, investigador del instituto de ciencia y tecnología de inteligencia inspiradas en el cerebro de la universidad de fudan, pronunció un discurso de apertura sobre cómo la tecnología de ia puede ayudar a la investigación y el desarrollo de fármacos para la enfermedad de alzheimer (ea).

cada 3 segundos habrá un paciente más con demencia en el mundo, y entre el 60% y el 80% de ellos serán diagnosticados con la enfermedad de alzheimer. la intervención temprana para la enfermedad de alzheimer es la clave del tratamiento, pero en china, la tasa de diagnóstico clínico temprano para los pacientes con ea es sólo del 14%. cheng wei dijo que esto se debe a que la aparición de la ea es insidiosa, la evolución de los indicadores biológicos en cada etapa no es clara y la precisión e interpretabilidad de los modelos de identificación temprana de riesgos son insuficientes, lo que dificulta mucho la identificación y predicción temprana de la ea. lo cual también es muy difícil y afecta en gran medida la eficacia de los fármacos terapéuticos para la ea, como los anticuerpos monoclonales.

por lo tanto, obtener datos no clínicos de pacientes con ea y construir un modelo de identificación temprana de riesgos es la clave para la prevención, el diagnóstico y el tratamiento tempranos de la ea asistidos por ia, de los cuales los big data y los algoritmos son dos piezas importantes del rompecabezas.

en julio de este año, el equipo del profesor yu jintai del departamento de neurología del hospital huashan afiliado a la universidad de fudan, dirigido por el equipo de feng jianfeng/cheng wei del instituto de ciencia y tecnología de inteligencia inspirada en el cerebro de la universidad de fudan, publicó un artículo. en nature human behavior y dio a conocer un nuevo biomarcador velo de ywhag.

fuente de la imagen: imagen proporcionada por el organizador.

en el discurso de apertura, cheng wei hizo una introducción detallada a la investigación relevante. dijo que la minería y la identificación temprana de nuevos marcadores son inseparables de la ayuda de big data y algoritmos de inteligencia artificial.

cheng wei presentó que el gran proyecto innovación científica y tecnológica 2030: "ciencia del cerebro e investigación inspirada en el cerebro", dirigido por el profesor yu jintai del departamento de neurología del hospital huashan afiliado a la universidad de fudan, se basó en el hospital huashan para establecer una comunidad de salud cerebral. cohorte de envejecimiento (cohorte principal) a nivel nacional), con el objetivo de reclutar 20.000 participantes en diferentes regiones de china y realizar estudios longitudinales a través de un seguimiento a largo plazo para describir todo el proceso de desarrollo gradual de los individuos desde un estado saludable hasta síntomas de demencia.

"con big data y algoritmos de inteligencia artificial, lo que hacemos es usarlos para descubrir nuevos marcadores para el diagnóstico de la ea". cheng wei dijo que la ea tarda unos 20 años en desarrollarse desde una etapa asintomática a una etapa sintomática, y biomarcadores del líquido cefalorraquídeo. los cambios ocurren primero en el curso de la ea, por lo que el primer trabajo de investigación del equipo es centrarse en los datos del proteoma del líquido cefalorraquídeo de poblaciones a gran escala y desarrollar un algoritmo de análisis generativo basado en estos datos para identificar proteínas relacionadas con la ea.

en este proceso, el equipo examinó varios biomarcadores significativamente relacionados con la ea a partir de miles de proteínas del líquido cefalorraquídeo. a partir de una serie de estudios, el equipo de investigación construyó un modelo de predicción basado en el aprendizaje automático para clasificar la importancia de las proteínas mediante el método del valor del efecto. los resultados fueron muy consistentes con los hallazgos clínicos. en última instancia, el modelo de predicción creado por el equipo puede predecir el riesgo de ea con 15 años de antelación, lo que ofrece potencial para la detección comunitaria.

"además de la ea, también esperamos ampliar el modelo a la advertencia de riesgo para otras enfermedades de la tercera edad". cheng wei reveló que el equipo también ha construido un modelo de predicción temprana de múltiples enfermedades basado en la proteómica sanguínea y un modelo de predicción de riesgo de proteínas basado en redes neuronales. él cree que en el futuro, a través de plataformas digitales y grandes marcos modelo, se puede lograr una alerta temprana y una intervención para más grupos comunitarios y más enfermedades.

la industria pide el uso de la ia para mejorar el carácter científico de la toma de decisiones en materia de i+d de nuevos fármacos

durante el discurso de apertura, yu rong, presidente de meinian health, también compartió la aplicación innovadora de la tecnología de ia en el campo de los exámenes físicos bajo el título "la ia potencia la atención médica: catalizar nueva productividad en los exámenes de salud".

yu rong mencionó en su discurso que después de la epidemia, los principales recursos y energía de meinian health se invirtieron en operaciones básicas, mejora del refinamiento y construcción de disciplinas. también gastó mucha energía e inversión en inteligencia artificial y extracción de datos.

en los últimos cinco años, la plataforma en la nube de tecnología médica impulsada por ia desarrollada por meinian health, incluido el sistema de gestión saas bianque, ha construido una red de infraestructura de ia. por ejemplo, la plataforma en la nube saas de gestión de exámenes físicos de bianque puede realizar una gestión digital e inteligente de todo el proceso de examen físico a través del sistema pacs (sistema de comunicación y archivo de imágenes), puede realizar el almacenamiento, archivo y comunicación en línea de imágenes pacs; mejorar el nivel de inteligencia artificial en la lectura de imágenes a través del sistema lis (sistema de información de laboratorio del hospital), se logra una actualización inteligente de la gestión de la información del departamento de laboratorio.

yu rong dijo que en el futuro espera que el portal de datos y el portal de tráfico de meinian puedan incubar un mejor ecosistema en algunas áreas clave, incluida la gestión de enfermedades crónicas, el consumo de salud, los productos de salud, los seguros y los equipos avanzados en disciplinas clave. así como crear un efecto sinérgico.

fuente de la imagen de zhou hanmin: foto proporcionada por el organizador.

wang xingli, presidente ejecutivo de fosun pharma, codirector ejecutivo de la división de medicamentos innovadores y director ejecutivo del centro global de i+d, compartió las capacidades ecológicas de i+d de la medicina ai+. dijo en su discurso que en el campo de la investigación y el desarrollo de fármacos, la toma de decisiones cuantitativas y el ritmo de investigación y desarrollo de nuevos fármacos siguen siendo dos problemas importantes que la tecnología de ia debe superar.

tomando como ejemplo el proceso de toma de decisiones cuantitativas, wang xingli cree que el uso de herramientas de inteligencia artificial para proporcionar una conclusión cuantitativa en la información global "ayuda a las empresas a decidir si construir este canal y si se debe desarrollar este producto, lo que puede mejorar la tasa de éxito de toma de decisiones." ".

en términos de la tasa de éxito de la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos, dijo que la tasa de fracaso en cada nodo de la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos es muy alta. la razón más simple es que el medicamento y el mecanismo son incorrectos. "pero a veces puede ser un buen medicamento, pero el paciente lo elige mal; a veces el paciente elige el medicamento correcto, pero el punto final es incorrecto; a veces el medicamento se toma en el momento equivocado o el momento del tratamiento es incorrecto. hay en realidad muchos juicios humanos.

"si elige el camino, el paciente, el objetivo o el punto final equivocados, no importa cuán efectivo sea, cuanto mayor sea la eficiencia, más desperdicio. por lo tanto, use el poder de la ia para aumentar la tasa de éxito de la investigación de nuevos fármacos y desarrollo." wang xingli concluyó explicando.

en la mesa redonda, ren feng, codirector ejecutivo y científico jefe de insilicon, wang xiao, vicepresidente de iflytek healthcare, mao hua, socio y director general de frost & sullivan greater china, y médico tratante del hospital huashan afiliado a la universidad de fudan zhang yaru inició un debate sobre "las oportunidades y desafíos que la ia ofrece a los médicos" y llevó a cabo debates en profundidad sobre la aplicación de la ia en los campos de la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos y la medicina de precisión.

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