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[医疗康复机器人概念股]强生进入医疗机器人,Deepmind利用深刻的学习算法检查乳腺癌x光,AI医疗的风口来了吗?

作者:jcmp      发布时间:2021-04-18      浏览量:0
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【嵌牛鼻】:深度学习

【嵌牛提问】:利用深度学习算法如何检查乳腺癌?

【嵌牛正文】:Deepmind开始将深入学习算法用于乳腺癌x射线检查

英伟达与通用电气合作,准备全面升级世界50万台医疗影像设备。

是的,AI医疗到底有多火?强生也开始做医疗机器人吗?

通过强生窥探AI医疗的发展形势

美国强生成立于1886年,是世界上规模最大、产品多样化的医疗卫生保健品和消费者护理产品公司,其旗下强生(中国)医疗器材有限公司成立于1994年,是美国强生在中国的独资公司。

实际上,强生医疗这次发表的消息并非偶然,2016年5月,强生中国区主席、强生亚太区医疗器材集团主席孟启明(VladimirtMakatsaria)表示,市场对医疗保健的需求越来越多样化,今后20年和30年,医疗生态领域发生重大变化,我们将继续扩大在中国的投资。

从2016年开始,在AI医疗方面,强生医疗开始频繁动作。

2016年1月,强生联合华进入移动医疗市场,当时发表的Mate8,其中为用户提供的运动监视和健康管理服务是强生提供的

2016年5月24日,强生与惠普合作开发了3D打印技术和医疗解决方案,并表示将其应用于骨科、眼科健康和相关消费品等领域

2017年4月中旬,强生医疗旗下的神经介入部门Codman宣布收购爱尔兰医疗器材料公司Neuraviviavive和相关消费品

由此可见,强生医疗在医疗解决方案领域,特别是在手术方面的经验,积累得很深。此次,孟启明表示,强生医疗将全面进入AI医疗,开始进入手术机器人领域,以强生惯例的做法,应与科技公司合作,或通过收购小型科技医疗公司实现这一战略目标。

另外,通过强生公司下半年增加资金投入,融入技术进行手术服务,AI医疗领域的第一春天和到来。

2016年开始加速,2017年成为AI在医疗领域的应用元年。

也是2016年初,谷歌旗下的AI健康子公司DeepmindHealth宣布正式成立。去年12月,在与皇家自由医院的合作试验中,DeepmindHealth开发了一款叫Streams的软件,该软件帮助临床医生更快地看到医疗结果,让医生在几秒钟内看到患者的血液检查报告书。

此次,Deepmind将与英国癌症研究中心领导的多家医疗研究机构合作,创造一个机械学习模型,可以快速准确地从下降x光片检测到癌症特征,帮助医生实现早期确诊,早日开始治疗。由此可见,DeepmindHealth主要致力于利用算法推进医疗诊断阶段的速度和精度。

同时,英伟达今年在自动驾驶领域的动作似乎掩盖了医疗领域的努力,但实际上,过去一年,英伟达与医疗相关的报告超过50份,是迄今为止任何一年报告数的2倍以上。其中,最明显的发展是硬件,2017年,越来越多的CT机、超声波诊断设备配备了英伟达的GPU,这次英伟达与通用合作是医疗影像设备领域的首次大动作。

另外,从镁客网2017年下半年的投资融资新闻来看,未来医疗领域的融资公司从最初的生物制药、基因检查等纯医疗技术类公司开始偏向AI医疗领域的应用型公司,而且在投资金额上,a回合融资金额普遍上升到千万元

2017年6月中旬未来医疗投资融资事件

2017年11月中旬未来医疗投资融资事件

各种AI技术在医疗领域百花齐放

现在,从各大公司的动向来看,AI在医疗领域的应用主要集中在特定医疗领域的解决方案服务(强生、通信医疗等)、可穿戴设备(微软的HoloLens)、诊断和智能医疗卫生系统(Deeepmind、IBMind等)、神经系统疾病(强生、通信医疗)、可穿戴设备(如微软的HolololoLenenene)、医疗等)

其中涉及的AI技术主要有大数据系统和分析、深度学习、智能云平台、大脑接口技术、VR和AR技术和GPU芯片技术等。

在医疗领域,神经退行性疾病无法解决,AI和神经治疗的这次深度结合是AI技术和医疗最成功的案例。

在AI医疗领域,合作是大趋势

医疗领域的各种疾病诊断、治疗过程非常复杂,即使提供医疗解决方案,现在各大公司也只能为某种疾病提供解决方案。

此外,目前只有一些全球研究所对某种疾病有最全面的案例和数据。例如,艾伦脑科学研究所拥有世界上第一个活人脑细胞数据,Broad研究所拥有最先进的CRISPR编辑技术。由于

Broad研究所张峰

科技类公司想在医疗领域实现AI的能力,合作是最快的方法之一,例如Deepmind选择与伦敦帝国理工学院英国癌症研究中心领导的健康研究机构合作,获得相关医疗数据,实现治疗过程的合作。

神经学研究和AI医疗下一阶段的发展

从很多公司的医疗投资来看,现在AI在医疗方面的应用也只是诊断和服务方面的简单关系,真正用于治疗过程中的案例,很少。

目前,应用限制也是人工智能医疗未来发展的瓶颈。与此相对,诺贝尔奖获得者Edvard命令Moser说:随着人们对神经领域的更深入研究,人工智能也将发展到一个全新的高度,人工智能不再是我们目前看到的人工智能。因此,神经领域的研究将成为AI医疗发展的唯一突破口。