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AI赋能医疗,距离真正应用还有多远?

发布时间:2019-05-15   来源:环球物联网    
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本次活动从前沿技术、产品以及商业化落地等多个角度出发,旨在为智能医疗行业内的玩家们提供新的思考。

5月10日下午,由镁客网主办,合力投资、SIPAI、蒲公英孵化器协办,青铜资本、荒合资本支持的“AI赋能智能医疗——M-TECH 2019智能医疗创新产业论坛”于苏州圆满落幕。本次活动从前沿技术、产品以及商业化落地等多个角度出发,旨在为智能医疗行业内的玩家们提供新的思考。

现场由镁客网联合创始人萨向东进行了致辞,他表示人工智能与各个行业的融合已是大势所趋,具体到AI赋能智能医疗行业,目前对于行业内的创企而言商业化落地仍然是非常大的挑战,如何解决这一问题需要行业的共同摸索。

图 | 镁客网联合创始人萨向东

此外活动现场邀请到中国国家生物医学材料工程技术研究中心副研究员张华博士、深思考首席机器学习科学家王泳、格源致善生物科技创始人苏小平博士、左手医生创始人张超、点内生物科技创始人葛亮等多位业内大咖和专家学者。现场,他们就人工智能如何赋能智能医疗、智能医疗商业化路径等话题进行了多维度的热议和探讨。

肿瘤/癌症诊断,新技术如何各显神通?

2011年IBM利用AI认知系统Watson阅读医学文献、论文、协助医生提供个性化专业治疗建议,这一举动拉开了AI赋能医疗行业的大幕,掀起了智能医疗的浪潮。随后谷歌以及微软、亚马逊等纷纷参与进来,成为了推动智能医疗发展的重要力量。

如今国内智能医疗发展如火如荼,医疗资源分配不均、医护人员短缺等医疗行业痛点为智能医疗提供了广阔的发展空间,企业也从软硬件层面切入,推出诸多产品加速智能医疗的落地应用。肿瘤筛查就是其中重要的落地场景。

近十年来,围绕DNA、基因、蛋白质等的研究历程,同时也是计算机、电子工程高速发展的时代。如今整个分子生物学的脉络已经相对清晰,并且已经有成熟的设备供人类观测大量的分子级对象,比如测序仪和质谱仪,而伴随着人工智能的发展,AI与生物技术的融合能够帮助研究人员对大量的分子级对象进行解析和计算。

作为专注于代谢组学课题的研究员,张华博士发表了名为《代谢组学在肿瘤早筛领域的进展及展望》的演讲,其中他重点提到了基质辅助质谱分析在人类常见的十几种高发癌症及高危慢性病的诊断与筛查上的应用

图 | 中国国家生物医学材料工程技术研究中心副研究员张华博士

张华博士提到,该技术融合了大数据和深度学习,目前该技术应用在癌症早期筛查的产品已经研发出来,能够应用于我国高发病率和死亡率的癌症肿瘤中,检测特异性均超过98%,灵敏度在92%以上。并且,该产品可以免去传统金标准检测的繁琐和不便,能够更早的发现肿瘤踪迹,为进一步诊查提供可靠依据。

在由泰莱生物医学研究与拓展副总裁钟晟博士主持的镁客论道圆桌环节,普瑞森基因科技联合创始人许雷介绍了公司正在做的微生物学肠癌筛查,并与常见的粪便隐血、脱落癌细胞检测进行了对比。他表示由于肠癌的潜伏期很长,且患者得了该病也不痛不痒,导致发现患有该病往往都到了发病晚期。粪便隐血筛查方式检测也是针对肠癌后期患者;脱落癌细胞筛查方式检测针对的是一定早期的患者。而微生物学肠癌筛查要做得是针对良性和恶性期间的患者的检测。

图 | 从左至右:泰莱生物科技医学研究与拓展副总裁钟晟(主持人)、中国国家生物医学材料技术研究中心副研究员张华、万乘经纬基因科技创始人施威扬、普瑞森基因科技联合创始人许雷

智能医疗在肿瘤治疗上的应用

据万乘基因创始人施威扬教授介绍,过去的精准医学其实是在对比人与人之间的基因差异,未来的精准医学对比的则是每个人具体的某一个疾病本身之间的差异,是细胞与细胞之间的差别,这些差别决定了一个肿瘤当中的这些细胞与另外一些细胞对于同一个免疫治疗效果的不同反应。如果用单细胞的方法,对每个人的病症进行综合性的描述,将在疾病标志物的检验、治疗方面都有非常好的作用。

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