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Personalized
Health Care, AI

未来创新技术,人工智能

第4次产业革命是在转换型模式的巨大变化里,将人工智能(AI: Artificial Intelligence)作为核心技术,凸显成为这巨大时代的趋势。
人工技能是超出单纯的新兴技术(emerging technology),通过制造,医疗,城市,交通,家庭,国防,能源等几乎所有产业的融合,不仅是触发等比级数的生产率提高,并且作为各种解决社会问题的出破口的利用价值也有很大的期待。
特别是医疗领域与人工智能的结合,作为促进医疗服务的核心,有望能提前带来人类所追求的健康与幸福。

医疗模式的变化: 从治疗中心到个性化医疗

近来,医疗模式从治疗中心向着诊断,预防,针对型医疗正在发生变化,然而这中心也有人工智能。
以前的治疗强调的是以标准性,经验性为治疗中心的传统性方式,未来,医疗模式将向着事前预防疾病,诊断和指向个人针对型治疗的形态发生变化。遗传信息,诊疗信息,生活习惯等信息的庞大医疗大数据的出现与分析这些并应用的人工技能技术是核心。这些应用人工智能的医疗,在预防·预测-诊断-治疗·处方的医疗服务的整个生命周期过程里面,期待能根据患者个人的健康与疾病状态,促进提供可以更准确,更有效率的相应个人针对型医疗服务。

人工智能技术是为了促进医疗领域的新变化核心的开端。首先,在预防·预测阶段里的分析人工智能遗传体信息,医疗信息,生活习惯信息等,作为将来可发生疾病的预测,从而可以在事前对个人的疾病的发生做出响应。这样的人工智能对癌症,败血症,心脏病,成人病等多样疾病预测中可以应用。
医疗机械专业公司Medtronic运用 IBM的AI技术,分析患者的饮食习惯,生活习惯,胰岛素使用习惯等,开发了能预测血糖变化进展的血糖app“Sugar.IQ”,从而对糖尿患者的血糖系统管理给予了帮助。 通过UC Berkeley和仁川大学的共同研究,用AI和分析基因遗传大数据,发表了预测癌症风险度的论文。同时,伦敦癌症研究所与爱丁堡大学,运用AI技术对肿瘤数据的变化形式做出分析,作为预测进化方向,开启了针对个人型治疗的可能性。

Medtronic开发的血糖app”Sugar IQ”

接下来,随着人工技能对疾病诊断准确性的提高,对个体患者的疾病状况进行有效的治疗及担任处方的桥头堡角色。
特别是,有图像,影像数据分析,深度学习技术的发展,促进了医疗领域的判读,即,诊断领域的跨时期发展。
韩国国内 AI智能企业VUNO开发了判读骨龄AI及诊断老年痴呆AI。谷歌及韩国国内企业Lunit正在通过深度学习患者胸腔呼吸器官影像之后,来诊断是否是肺癌。GSK在2019年,为在发掘新药里充分利用遗传基因编辑技术,和美国加利福尼亚大学,携手签订合作。这项合作是GSK和遗传信息分析公司23andMe,将结合现有的协作进行。
运用人工智能与机器学习,作为确认遗传性变异与疾病的相互关系,在临床实验中筛选出可能得到最大收益的患者群体,将加速药物开发过程。

最终,人工智能以疾病的预测及诊断结果作为医疗方法出示,将与新药开发等治疗与处方的方式连接起来。IBM “Watson for Oncology”是根据癌症诊断水平,出示不同的治疗方法,同时,利用谷歌深度学习对正在接受治疗的患者进行治疗结果的预测。在另一方面,技术展现可能性,即,为了缩短成功可能性十分不确定的新药开发所投入时间与费用,正在对人工智能的运用加速化。InSilico Medicine为了对癌症,帕金森,阿尔茨海默等进行治疗,利用深度学习技术与大数据分析,开发了寻找初期药物候选群的项目。