أصبحت الرعاية الصحية واحدة من أكثر الصناعات شعبية التي تحولها الذكاء الاصطناعي.
يتغلغل الذكاء الاصطناعي اليوم في جميع مجالات وروابط الصناعة الطبية بسرعة وقوة مثيرة للقلق، ومؤخرًا، أصدرت شركة سيكويا كابيتال مقالًا بعنوان "الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية" (الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال الطبي)، والذي كان له أيضًا تأثير على أجرى تحليلاً شاملاً ومتعمقًا لتطبيق وتطوير الذكاء الاصطناعي في الصناعة الطبية، واعتقد أن لديه "إمكانات هائلة" في المستقبل.
إذًا، لماذا يحظى المجال الطبي بهذا القدر من الاهتمام من رأس المال في مسار الذكاء الاصطناعي الحالي؟
الوضع الحالي للعلاج الطبي بالذكاء الاصطناعي
وفي تقرير "الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية"، ذكر سيكويا بعض التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، بما في ذلك التفاعل مع المريض، والتوثيق، واتخاذ القرارات السريرية، وما إلى ذلك.
وفقًا لشركة سيكويا كابيتال، تجاوز الذكاء الاصطناعي الطبي الحالي مرحلة "الزينة على الكعكة" وبدأ في تمكين الروابط الأساسية للصناعة الطبية، وقد أدى هذا التمكين إلى تحسين كفاءة وجودة المجال الطبي بشكل كبير، مما أدى إلى خفض التكاليف والقوى العاملة.
على وجه التحديد، تتضمن الروابط الأساسية للصناعة الطبية ستة روابط رئيسية: التفاعل مع المريض، والتوثيق، واتخاذ القرارات السريرية، والتفويض المسبق، والترميز، وإدارة دورة الإيرادات.
السبب الرئيسي وراء قدرة أحدث الذكاء الاصطناعي على تمكين هذه العقد الأساسية هو أنه يمكنه معالجة كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة وتحويلها إلى معلومات ورؤى مفيدة.
غالبًا ما تتضمن الجوانب الأساسية للعمليات الطبية أنواعًا متعددة من البيانات، مثل الصوت والنصوص والصور ومقاطع الفيديو والإشارات وما إلى ذلك. غالبًا ما تكون هذه البيانات غير منظمة، أي أنه لا يوجد تنسيق ثابت أو معيار.
فهو يحتوي على ثروة من المعرفة والقيمة الطبية، ولكن من الصعب دمجه أو استخدامه بشكل فعال من قبل البشر أو أنظمة البرمجيات التقليدية.
في الصناعة الطبية التقليدية، تعد معالجة هذه البيانات وتكاملها مكلفة ولكن يصعب حذفها.
تبلغ قيمة سوق الترميز الطبي في الولايات المتحدة حوالي 21 مليار دولار أمريكي، ويتضمن حوالي 35000 مبرمج طبي. على الرغم من هذه القوى العاملة الكبيرة، تخسر المستشفيات الأمريكية ما يقرب من 20 مليار دولار من الإيرادات كل عام بسبب أخطاء الترميز، مما يترك مقدمي الخدمات المحليين يعتمدون على الشركات الاستشارية ذات النمط المنزلي لمساعدتهم على "العثور" على المعلومات المفقودة.
وبالمثل، في عملية التفاعل مع المرضى، تتطلب الصناعة الطبية دائمًا عددًا كبيرًا من العاملين الكتابيين لتنظيم المستندات الطبية المختلفة.
وفقًا لإحصائيات شركة سيكويا كابيتال، يوجد حاليًا حوالي مليون موظف كتابي في الصناعة الطبية في الولايات المتحدة، ويبلغ متوسط الإنفاق السنوي لكل موظف كتابي 40-50 ألف دولار أمريكي، مما يعني أن الصناعة الطبية تنفق ما لا يقل عن 400 مليون دولار أمريكي في مثل هذه المواقف كل عام تكلفة.
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي استخدام خوارزميات متقدمة مثل التعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية لتحليل هذه البيانات وفهمها وتوليدها وتحويلها، وبالتالي تحسين كفاءة وجودة العمليات الطبية، وتقليل التكاليف والقوى العاملة، والتكيف مع مصادر البيانات والبيئة المختلفة.
على سبيل المثال، في مجال التوثيق، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل المحادثات بين الأطباء والمرضى تلقائيًا إلى سجلات طبية إلكترونية وترميز؛ وفي عملية صنع القرار السريري، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل مصادر وتنسيقات بيانات متعددة، مثل الصور الطبية والملفات الطبية. السجلات الطبية: يتم تحويل التقارير وغيرها إلى معرفة وبيانات طبية موحدة.
هذه الميزة هي السبب وراء اعتقاد سيكويا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصل بشكل مباشر إلى الجوانب الأساسية للعمليات الطبية.
الذكاء الاصطناعي يمكّن الرعاية الصحية
بالإضافة إلى مزايا معالجة البيانات غير المنظمة، يعمل الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة أيضًا على تمكين المجال الطبي في المزيد من الجوانب، بما في ذلك التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتحليل الصور الطبية بالذكاء الاصطناعي، والطب الدقيق بالذكاء الاصطناعي، وأبحاث الأدوية وتطويرها، والرعاية الطبية. العديد من المسارات المقسمة الأخرى.
على وجه التحديد، فيما يتعلق بالتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم اقتراحات تشخيصية محتملة من خلال تحليل أعراض المريض وعلاماته ونتائج الاختبارات وغيرها من البيانات، مما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أكثر دقة وفي الوقت المناسب. على سبيل المثال، يمكن لأطباء الذكاء الاصطناعي في شركة علي بابا هيلث توفير دقة بنسبة 90% في غضون 1.5 ثانية، ويمكن لأطباء الذكاء الاصطناعي في بايدو بالفعل تحديد أكثر من 900 مرض شائع.
يستخدم تحليل الصور الطبية بتقنية الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر وغيرها من التقنيات لتحليل بيانات التصوير الطبي وتشخيصها تلقائيًا، ودمجها مع الجينات والعوامل السريرية وغيرها بناءً على عدد كبير من الميزات الكمية، مثل التشكل، والملمس، والتدرج الرمادي، والكثافة ، إلخ. ويتم إجراء تحليل الارتباط على البيانات لاكتشاف المؤشرات الحيوية والعوامل النذير للمرض.
وفيما يتعلق بالطب الدقيق، يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج وتحليل البيانات البيولوجية واسعة النطاق مثل الجينوم، والجينومات، والنسخ لتوفير أساس للوقاية والتشخيص والعلاج الشخصي. على سبيل المثال، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Deep Genomics التنبؤ بتأثير الاختلافات الجينية على وظيفة البروتين والنمط الظاهري، ويمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Flatiron Health استخدام البيانات السريرية في الوقت الفعلي لتوفير خيارات العلاج الأمثل لمرضى السرطان.
فيما يتعلق بأبحاث وتطوير الأدوية، يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع عملية اكتشاف الأدوية وتطويرها من خلال نمذجة ومحاكاة البيانات مثل أهداف الدواء، وهياكل الدواء، وآليات عمل الدواء. على سبيل المثال، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة BenevolentAI استخراج مرشحات أدوية جديدة من الأدبيات الضخمة، ويمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة Atomwise تقليل التكاليف التجريبية والوقت من خلال الفحص الافتراضي.
انطلاقًا من الوضع العام الحالي للرعاية الطبية باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإن التكنولوجيا الطبية للذكاء الاصطناعي، لا سيما في بعض المجالات الناشئة والمتطورة، مثل علم الجينوم وعلم المناعة وعلم الأعصاب وما إلى ذلك. غالبًا ما تمتلك شركات الذكاء الاصطناعي الأجنبية المزيد من الموارد والخبرة.
على سبيل المثال، استخدم فريق DeepMind التابع لشركة Google، والمتخصص في البحث عن جينات الأمراض، أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل بنية جميع البروتينات تقريبًا في جسم الإنسان.
بهذه الطريقة، يستطيع AJ معرفة ما إذا كانت الحروف الموجودة في الحمض النووي ستنتج البنية الصحيحة. إذا لم يكن الأمر كذلك، فسيتم إدراجه كعامل مسبب محتمل.
وتشمل الأمثلة المماثلة Paige.AI، الذي يستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء على تحليل صور أمراض السرطان واكتشاف علاجات وأدوية جديدة.
استخدمت بيج في الأصل مليار صورة لـ 500000 شريحة طبية لعلم أمراض السرطان لإنشاء أول نموذج أساسي واسع النطاق في العالم. وبالتعاون مع مايكروسوفت، سيقوم الطرفان بتطوير أكبر نموذج ذكاء اصطناعي لصورة السرطان في العالم، مع ما يصل إلى مليار معلمة.
على الرغم من أن التكنولوجيا الطبية المحلية للذكاء الاصطناعي حققت اختراقات في بعض المجالات، مثل تشخيص التصوير والاستشارة الذكية، إلا أنه لا تزال هناك بعض الصعوبات والتحديات التقنية، مثل جزر البيانات وجودة البيانات.
في الوقت نفسه، تتركز سيناريوهات التطبيقات الطبية المحلية للذكاء الاصطناعي نسبيًا، بشكل رئيسي على الجانب المساعد وجانب البيانات، مثل CDSS (نظام دعم القرار السريري)، والسجلات الطبية الذكية، ومنصات ذكاء البيانات الطبية.
ومن بين الشركات التمثيلية التي ظهرت هي شركات الذكاء الاصطناعي مثل Lianyingzhi، التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لإجراء تشخيص التصوير.
من خلال كاميرات التصوير المقطعي المجهزة بخوارزميات ذكية، يتم الجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية للتعلم العميق وخوارزميات التعرف على الأنماط النموذجية بشكل مبتكر لتحديد نطاق المسح المقطعي بدقة.
وتشمل الشركات المحلية المماثلة الطب الافتراضي الذي يستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للتشخيص السريري.
وتتمثل تقنيتها الرئيسية في تقليد العمليات المعرفية البشرية من خلال التعلم العميق ونماذج الشبكة العصبية التلافيفية، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي باستكشاف الأنماط تلقائيًا في الصور الطبية.
يقوم منتج الذكاء الاصطناعي InferOperate بالتعلم العميق على أنواع مختلفة من بيانات التصوير العصبي مثل تخطيط كهربية الدماغ والتصوير الوظيفي للدماغ لاستخراج ميزات الصورة وتحديد موقع الآفات، وبالتالي تزويد الأطباء بالتخطيط الجراحي الذكي وتحديد المواقع والملاحة بشكل تلقائي بالكامل أثناء العملية.
الاتجاهات والفرص
في الوقت الحاضر، على الرغم من أنه لا تزال هناك فجوة بين الرعاية الطبية المحلية للذكاء الاصطناعي والدول الأجنبية بسبب البيئة الصناعية والأساس التقني وموارد الحوسبة وأسباب أخرى، من حيث معدل نمو السوق وحجمه، فإن تطوير الرعاية الطبية المحلية للذكاء الاصطناعي له سوق كبير. المساحة وإمكانات النمو، وتواجه الطلب الطبي المرتفع.
ووفقا لبيانات معهد هواجينغ للأبحاث الصناعية، سيبلغ حجم سوق الصناعة الطبية العاملة بالذكاء الاصطناعي في الصين حوالي 9.5 مليار يوان في عام 2021، ومن المتوقع أن يصل إلى 38.5 مليار يوان في عام 2025.
المصدر: معهد هواجينج للبحوث الصناعية
في المستقبل المنظور، ستستمر الرعاية الطبية المحلية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في بذل الجهود في المجالات الرئيسية مثل البحث والتطوير في مجال أدوية الذكاء الاصطناعي، وعلم أمراض الذكاء الاصطناعي+، والتصوير الطبي القائم على الذكاء الاصطناعي، والأجهزة الطبية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
ومن منظور الطلب في السوق وحجمه، سيصبح التصوير الطبي بالذكاء الاصطناعي وأبحاث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي بمثابة اختراق النمو الرئيسي.
وعلى وجه التحديد، أصبحت تطبيقات التصوير الطبي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ناضجة نسبيًا، مع وجود عدد كبير من المنتجات في السوق. وفقًا لبيانات Global Market Insights، يمثل سوق التصوير الطبي العالمي القائم على الذكاء الاصطناعي 25% من سوق الذكاء الاصطناعي الطبي، مما يجعله ثاني أكبر قطاع في السوق بعد مستحضرات الذكاء الاصطناعي الصيدلانية.
بالنسبة للصناعة الطبية المحلية، يصل معدل النمو السنوي الحالي لبيانات التصوير الطبي في بلدنا إلى 30%، لكن معدل النمو السنوي لأطباء التصوير يبلغ 4% فقط.
وبالنظر إلى أن دورة تدريب الأطباء طويلة نسبيًا، فإن تطوير طب التصوير بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يخفف بشكل فعال من النقص في المواهب الطبية، ولا يزال السوق يتمتع بإمكانات نمو كبيرة.
وفقًا لتحليل 36Kr، من المتوقع أن يصل معدل النمو السنوي المركب (CAGR) من عام 2020 إلى عام 2025 إلى 39.4٪، وسيتجاوز 30 مليار يوان في عام 2025. ومن بينها، تعد الحصة السوقية للتصوير الطبي باستخدام الذكاء الاصطناعي هي الأعلى، حيث تصل إلى 50.6%.
فيما يتعلق بأبحاث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل بشكل فعال مشاكل التكلفة العالية والكفاءة المنخفضة والمخاطر العالية لأبحاث وتطوير الأدوية الجديدة.
يبلغ حجم سوق صناعة البحث والتطوير للأدوية الجديدة في بلدي في عام 2020 1.2 تريليون يوان، لكن معدل نجاح البحث والتطوير للأدوية الجديدة يبلغ 11.3% فقط، وحتى لو دخلت المرحلة الثالثة من النجاح السريري، فإن معدل النجاح يبلغ 53.4% فقط، والإجمالي تكلفة المرحلة السريرية تصل إلى 70%.
وهذا يوضح أن البحث وتطوير أدوية جديدة يتطلب استثمارًا ضخمًا من المال والوقت، لكن الفوائد والمخاطر غير مؤكدة إلى حد كبير.
من خلال القدرة المعرفية للذكاء الاصطناعي، يمكننا تسريع اكتشاف الهدف، والفحص المركب، وتصميم الأدوية وغيرها من الروابط، والتي يمكن أن تحسن بشكل فعال معدل نجاح وجودة الأدوية الجديدة.
في عام 2021، تعاونت شركة Yingsi Intelligent الصيدلانية العاملة بالذكاء الاصطناعي في بلدي مع جامعة تشجيانغ لاستخدام منصة ذكاء اصطناعي مطورة ذاتيًا لتحسين تصميم الجسم المضاد لعقار PD-1 المضاد للسرطان، وحصلت على إذن التجارب السريرية من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية.
تظهر مثل هذه الإنجازات إمكانات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في البحث وتطوير أدوية جديدة وتشير أيضًا إلى إمكانية نموها على نطاق واسع.
وفقًا لتقرير الصناعة الطبية الصادر عن DPI، من المتوقع أن ينمو حجم السوق العالمية لأبحاث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي من 4 مليارات دولار أمريكي في عام 2020 إلى 20.3 مليار دولار أمريكي في عام 2027، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 26.5٪.
في موجة الذكاء الاصطناعي الحالية التي تسير على قدم وساق، فإن التمكين الذي جلبته النماذج الكبيرة هو مجرد قمة جبل الجليد في مجال الرعاية الطبية بالذكاء الاصطناعي. ومع استمرار ثورة الذكاء الاصطناعي، فإن الرعاية الطبية بالذكاء الاصطناعي، التي اكتسبت زخما بالفعل، سيجلب بالتأكيد المزيد من الفرص والميزات.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
لقد تجاوزت الرعاية الطبية بالذكاء الاصطناعي مرحلة "الزينة على الكعكة".
** المؤلف: لي مينجر **
** المصدر: ** الذكاء الاصطناعي الجديد
أصبحت الرعاية الصحية واحدة من أكثر الصناعات شعبية التي تحولها الذكاء الاصطناعي.
يتغلغل الذكاء الاصطناعي اليوم في جميع مجالات وروابط الصناعة الطبية بسرعة وقوة مثيرة للقلق، ومؤخرًا، أصدرت شركة سيكويا كابيتال مقالًا بعنوان "الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية" (الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال الطبي)، والذي كان له أيضًا تأثير على أجرى تحليلاً شاملاً ومتعمقًا لتطبيق وتطوير الذكاء الاصطناعي في الصناعة الطبية، واعتقد أن لديه "إمكانات هائلة" في المستقبل.
الوضع الحالي للعلاج الطبي بالذكاء الاصطناعي
وفي تقرير "الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية"، ذكر سيكويا بعض التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، بما في ذلك التفاعل مع المريض، والتوثيق، واتخاذ القرارات السريرية، وما إلى ذلك.
وفقًا لشركة سيكويا كابيتال، تجاوز الذكاء الاصطناعي الطبي الحالي مرحلة "الزينة على الكعكة" وبدأ في تمكين الروابط الأساسية للصناعة الطبية، وقد أدى هذا التمكين إلى تحسين كفاءة وجودة المجال الطبي بشكل كبير، مما أدى إلى خفض التكاليف والقوى العاملة.
على وجه التحديد، تتضمن الروابط الأساسية للصناعة الطبية ستة روابط رئيسية: التفاعل مع المريض، والتوثيق، واتخاذ القرارات السريرية، والتفويض المسبق، والترميز، وإدارة دورة الإيرادات.
غالبًا ما تتضمن الجوانب الأساسية للعمليات الطبية أنواعًا متعددة من البيانات، مثل الصوت والنصوص والصور ومقاطع الفيديو والإشارات وما إلى ذلك. غالبًا ما تكون هذه البيانات غير منظمة، أي أنه لا يوجد تنسيق ثابت أو معيار.
فهو يحتوي على ثروة من المعرفة والقيمة الطبية، ولكن من الصعب دمجه أو استخدامه بشكل فعال من قبل البشر أو أنظمة البرمجيات التقليدية.
في الصناعة الطبية التقليدية، تعد معالجة هذه البيانات وتكاملها مكلفة ولكن يصعب حذفها.
وبالمثل، في عملية التفاعل مع المرضى، تتطلب الصناعة الطبية دائمًا عددًا كبيرًا من العاملين الكتابيين لتنظيم المستندات الطبية المختلفة.
وفقًا لإحصائيات شركة سيكويا كابيتال، يوجد حاليًا حوالي مليون موظف كتابي في الصناعة الطبية في الولايات المتحدة، ويبلغ متوسط الإنفاق السنوي لكل موظف كتابي 40-50 ألف دولار أمريكي، مما يعني أن الصناعة الطبية تنفق ما لا يقل عن 400 مليون دولار أمريكي في مثل هذه المواقف كل عام تكلفة.
على سبيل المثال، في مجال التوثيق، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل المحادثات بين الأطباء والمرضى تلقائيًا إلى سجلات طبية إلكترونية وترميز؛ وفي عملية صنع القرار السريري، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل مصادر وتنسيقات بيانات متعددة، مثل الصور الطبية والملفات الطبية. السجلات الطبية: يتم تحويل التقارير وغيرها إلى معرفة وبيانات طبية موحدة.
هذه الميزة هي السبب وراء اعتقاد سيكويا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصل بشكل مباشر إلى الجوانب الأساسية للعمليات الطبية.
الذكاء الاصطناعي يمكّن الرعاية الصحية
بالإضافة إلى مزايا معالجة البيانات غير المنظمة، يعمل الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة أيضًا على تمكين المجال الطبي في المزيد من الجوانب، بما في ذلك التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتحليل الصور الطبية بالذكاء الاصطناعي، والطب الدقيق بالذكاء الاصطناعي، وأبحاث الأدوية وتطويرها، والرعاية الطبية. العديد من المسارات المقسمة الأخرى.
يستخدم تحليل الصور الطبية بتقنية الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر وغيرها من التقنيات لتحليل بيانات التصوير الطبي وتشخيصها تلقائيًا، ودمجها مع الجينات والعوامل السريرية وغيرها بناءً على عدد كبير من الميزات الكمية، مثل التشكل، والملمس، والتدرج الرمادي، والكثافة ، إلخ. ويتم إجراء تحليل الارتباط على البيانات لاكتشاف المؤشرات الحيوية والعوامل النذير للمرض.
فيما يتعلق بأبحاث وتطوير الأدوية، يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع عملية اكتشاف الأدوية وتطويرها من خلال نمذجة ومحاكاة البيانات مثل أهداف الدواء، وهياكل الدواء، وآليات عمل الدواء. على سبيل المثال، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة BenevolentAI استخراج مرشحات أدوية جديدة من الأدبيات الضخمة، ويمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة Atomwise تقليل التكاليف التجريبية والوقت من خلال الفحص الافتراضي.
على سبيل المثال، استخدم فريق DeepMind التابع لشركة Google، والمتخصص في البحث عن جينات الأمراض، أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل بنية جميع البروتينات تقريبًا في جسم الإنسان.
بهذه الطريقة، يستطيع AJ معرفة ما إذا كانت الحروف الموجودة في الحمض النووي ستنتج البنية الصحيحة. إذا لم يكن الأمر كذلك، فسيتم إدراجه كعامل مسبب محتمل.
استخدمت بيج في الأصل مليار صورة لـ 500000 شريحة طبية لعلم أمراض السرطان لإنشاء أول نموذج أساسي واسع النطاق في العالم. وبالتعاون مع مايكروسوفت، سيقوم الطرفان بتطوير أكبر نموذج ذكاء اصطناعي لصورة السرطان في العالم، مع ما يصل إلى مليار معلمة.
في الوقت نفسه، تتركز سيناريوهات التطبيقات الطبية المحلية للذكاء الاصطناعي نسبيًا، بشكل رئيسي على الجانب المساعد وجانب البيانات، مثل CDSS (نظام دعم القرار السريري)، والسجلات الطبية الذكية، ومنصات ذكاء البيانات الطبية.
ومن بين الشركات التمثيلية التي ظهرت هي شركات الذكاء الاصطناعي مثل Lianyingzhi، التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لإجراء تشخيص التصوير.
وتتمثل تقنيتها الرئيسية في تقليد العمليات المعرفية البشرية من خلال التعلم العميق ونماذج الشبكة العصبية التلافيفية، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي باستكشاف الأنماط تلقائيًا في الصور الطبية.
الاتجاهات والفرص
في الوقت الحاضر، على الرغم من أنه لا تزال هناك فجوة بين الرعاية الطبية المحلية للذكاء الاصطناعي والدول الأجنبية بسبب البيئة الصناعية والأساس التقني وموارد الحوسبة وأسباب أخرى، من حيث معدل نمو السوق وحجمه، فإن تطوير الرعاية الطبية المحلية للذكاء الاصطناعي له سوق كبير. المساحة وإمكانات النمو، وتواجه الطلب الطبي المرتفع.
ووفقا لبيانات معهد هواجينغ للأبحاث الصناعية، سيبلغ حجم سوق الصناعة الطبية العاملة بالذكاء الاصطناعي في الصين حوالي 9.5 مليار يوان في عام 2021، ومن المتوقع أن يصل إلى 38.5 مليار يوان في عام 2025.
في المستقبل المنظور، ستستمر الرعاية الطبية المحلية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في بذل الجهود في المجالات الرئيسية مثل البحث والتطوير في مجال أدوية الذكاء الاصطناعي، وعلم أمراض الذكاء الاصطناعي+، والتصوير الطبي القائم على الذكاء الاصطناعي، والأجهزة الطبية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
ومن منظور الطلب في السوق وحجمه، سيصبح التصوير الطبي بالذكاء الاصطناعي وأبحاث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي بمثابة اختراق النمو الرئيسي.
وعلى وجه التحديد، أصبحت تطبيقات التصوير الطبي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ناضجة نسبيًا، مع وجود عدد كبير من المنتجات في السوق. وفقًا لبيانات Global Market Insights، يمثل سوق التصوير الطبي العالمي القائم على الذكاء الاصطناعي 25% من سوق الذكاء الاصطناعي الطبي، مما يجعله ثاني أكبر قطاع في السوق بعد مستحضرات الذكاء الاصطناعي الصيدلانية.
بالنسبة للصناعة الطبية المحلية، يصل معدل النمو السنوي الحالي لبيانات التصوير الطبي في بلدنا إلى 30%، لكن معدل النمو السنوي لأطباء التصوير يبلغ 4% فقط.
وفقًا لتحليل 36Kr، من المتوقع أن يصل معدل النمو السنوي المركب (CAGR) من عام 2020 إلى عام 2025 إلى 39.4٪، وسيتجاوز 30 مليار يوان في عام 2025. ومن بينها، تعد الحصة السوقية للتصوير الطبي باستخدام الذكاء الاصطناعي هي الأعلى، حيث تصل إلى 50.6%.
فيما يتعلق بأبحاث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل بشكل فعال مشاكل التكلفة العالية والكفاءة المنخفضة والمخاطر العالية لأبحاث وتطوير الأدوية الجديدة.
يبلغ حجم سوق صناعة البحث والتطوير للأدوية الجديدة في بلدي في عام 2020 1.2 تريليون يوان، لكن معدل نجاح البحث والتطوير للأدوية الجديدة يبلغ 11.3% فقط، وحتى لو دخلت المرحلة الثالثة من النجاح السريري، فإن معدل النجاح يبلغ 53.4% فقط، والإجمالي تكلفة المرحلة السريرية تصل إلى 70%.
من خلال القدرة المعرفية للذكاء الاصطناعي، يمكننا تسريع اكتشاف الهدف، والفحص المركب، وتصميم الأدوية وغيرها من الروابط، والتي يمكن أن تحسن بشكل فعال معدل نجاح وجودة الأدوية الجديدة.
في عام 2021، تعاونت شركة Yingsi Intelligent الصيدلانية العاملة بالذكاء الاصطناعي في بلدي مع جامعة تشجيانغ لاستخدام منصة ذكاء اصطناعي مطورة ذاتيًا لتحسين تصميم الجسم المضاد لعقار PD-1 المضاد للسرطان، وحصلت على إذن التجارب السريرية من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية.
تظهر مثل هذه الإنجازات إمكانات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في البحث وتطوير أدوية جديدة وتشير أيضًا إلى إمكانية نموها على نطاق واسع.
وفقًا لتقرير الصناعة الطبية الصادر عن DPI، من المتوقع أن ينمو حجم السوق العالمية لأبحاث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي من 4 مليارات دولار أمريكي في عام 2020 إلى 20.3 مليار دولار أمريكي في عام 2027، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 26.5٪.
في موجة الذكاء الاصطناعي الحالية التي تسير على قدم وساق، فإن التمكين الذي جلبته النماذج الكبيرة هو مجرد قمة جبل الجليد في مجال الرعاية الطبية بالذكاء الاصطناعي. ومع استمرار ثورة الذكاء الاصطناعي، فإن الرعاية الطبية بالذكاء الاصطناعي، التي اكتسبت زخما بالفعل، سيجلب بالتأكيد المزيد من الفرص والميزات.