検索
ホームページテクノロジー周辺機器AI百度がGBIヘルスを買収、話題の「AI+医療」の行方は?

百度がGBIヘルスを買収、話題の「AI+医療」の行方は?

# この期間中、医療業界は大きな話題になっています。まず、ChatGPTの人気は「検索分野」から「医療分野」へと広がり、「ChatGPTは医療AIを破壊できるか」「ChatGPTが医療相談に使えるようになるまでどれくらいかかるか」といった話題を引き起こし、その後、百度は、情報データプロバイダーである世界有数のワンストップ医療サービスGBIを買収し、「AI医療ビッグデータインテリジェントフルチェーン洞察」の新時代を開きます。百度は合併完了後、温信宜燕と膨大な医療・機器データを保有するGBIを統合する可能性が高く、この動きは医療ビジネスソリューションサービスの分野にも百度に相応の影響をもたらすだろう。熱い議論を巻き起こした「AI医療」の核となる応用シナリオとは?発展の見通しは何ですか?質問に対する答えを見つけることは、AI医療市場の発展から始まります。

「AI Medical」が炎上中

Baidu が GBI を買収し、Wen Shinyiyan と GBI を統合して、「AI Medical」の波を引き起こしました。これは、医療業界のあらゆる側面における人工知能の参加が徐々に深まっていることを示しています。市場調査会社 ReportLinker の調査データによると、世界のヘルスケア AI 市場は 2023 年の 146 億米ドルから 2028 年には 1,027 億米ドルに成長し、年平均成長率は 47.6% になると予想されています。同時に、医療従事者に対する AI の有用性も認識されつつあります。 「未来の医師白書」調査では、調査対象となった世界の医療スタッフの80%が、ビッグデータが業務や診断・治療プロセスに深く統合され、医師がより正確な診断・治療計画を立て、意思決定の効率を向上させるのに役立つと回答した。 。

AI と医療業界の深い統合は、20 世紀半ばから後半に初めて始まりました。人工知能は医師が信頼できる医療情報を入手できるようになり、それによって補助診断のための臨床診断と治療の知識ベースを実現します。 21 世紀初頭、人類は人工知能技術と知能ロボットの関係を徐々に探求し始め、最終的に補助医療の分野で手術ロボットを応用できるようになりました。米国も電子医療記録を使用する病院への追加財政支援を促す関連法案への署名を試み始めたのも21世紀初頭だった。 2014 年までに、人工知能技術の開発は徐々に垂直セグメンテーションの分野に入り、人工知能企業は AI の影響をターゲットにし始めました。

近年、医療分野における人工知能の画像認識精度の向上により、AIイメージングが普及しており、人工知能が最も導入される可能性が高い分野の一つと考えられています。同時に、人間が長年培ってきた臨床診断と治療の知識ベースにより、臨床補助意思決定支援システムを含む一連の製品が推進され、徐々に成熟してきました。それだけでなく、AI は患者のデジタル医療記録管理システムにも浸透し始めており、複雑な医療記録の品質管理の問題を解決しながら、スマート医療記録の青写真も徐々に構築されています。

現在、全国の AI 医療業界の政策による強力なサポートと、関連する細分化された部門が徐々に明確な収益モデルを示しているおかげで、市場はついに爆発的な成長期を迎えました。 AI 医療機器を例に挙げると、世界的な観点から見ると、AI 医療機器の市場規模は 2016 年の 8,650 万米ドルから 2021 年には 5 億 600 万米ドルに成長し、複合成長率は 42.4% であり、今後2024 年には 34 億 9,600 万米ドル。今後 3 年間の複合成長率は 118.5% になります。 AI医療は無限の可能性を示しています。

「AI医療」はどこへ向かうのか?

ChatGPT と Baidu の合併と買収の爆発により、AI 医療市場が注目を集めており、AI 医療は、AI 支援診断、AI など、よりさまざまな医療サービス シナリオにも浸透しています。医用画像処理、AI新薬研究開発、AI健康管理などの分野が徐々に人気を博していますが、それぞれの分野で直面する課題もAI医療をさらに前進させる原動力となっています。

AIの画像認識能力の向上により、医療画像処理は徐々にAIが深く関わる分野の一つになってきました。臨床市場の需要が急増するにつれて、AI 医療画像処理の市場可能性が注目されており、Tencent、iFlytek、Infer Technology はいずれも AI 医療画像処理を導入しています。しかし、AI医用画像企業は、高品質のデータを取得するためのコストが高いなどの問題に直面しています。最優先事項は、病院間の高品質な画像の壁を取り除き、地域で共有する仕組みを確立することです。

AI 支援診断は、医師の臨床診断と治療の決定を効果的にサポートできます。現在、補助的な医療シナリオは、医療指導ロボット、電子医療記録、仮想アシスタントなどに拡張されています。しかし、補助医療シナリオは情報企業にとって非常に高い障壁があり、多くの企業の知識ベースでは医師の臨床ニーズを満たすことができません。解決策は、データベースのオープン性とリアルタイム更新にあります。

アルゴリズム機能を使用して新薬の研究開発を支援することも、重要なアプリケーション シナリオの 1 つです。現在、多くの人工知能企業が新薬の研究開発の分野に参入しているものの、一般に医薬品の研究開発サイクルが長い、研究開発コストが高い、研究開発の成功率が低いなどの問題に直面している。人工知能のアルゴリズムの利点により、薬剤候補化合物を仮想的にスクリーニングできるため、新薬の開発コストが徐々に削減されます。

AI 健康管理のアプリケーション シナリオは、リスク特定、バーチャル ナース、モバイル医療、ウェアラブル デバイスなどに焦点を当てています。しかし、現時点で共通の問題は主に、その概念に対する国民の認識の低さ、健康管理に携わる人々の相応の専門性の欠如、患者のスマートデバイスに関連するデータの相関性の弱さです。最優先事項は、AI が健康管理者がプラットフォームを構築し、完全なナレッジ マップを使用して患者に最適な健康管理計画を提供できるように支援できることです。

さらに、医学教育、病院管理、臨床研究なども、医療スタッフに力を与える人工知能ソリューションを探索および適用するための重要な分野です。その中で、AI と業務管理プロセスの統合により、臨床医療スタッフは日常の些細な事務作業から解放され、より効率的に患者の診断と治療に集中できるようになります。医学教育と AI を組み合わせることで、医療システムの現実を考慮し、臨床医療スタッフが患者に対してより親身になって対応できるようになり、臨床医療スタッフがより効果的に専門スキルを習得し、医療環境の動的な変化に冷静に適応できるようになります。 . .

GBI との提携、Baidu のレイアウト

話題は Baidu による GBI Health の買収に戻ります。偶然にも、Baidu による GBI Health の買収は、Wen Xinyiyan 氏の公式発表後に行われました。現時点では、Wen Shinyiyan 氏の GBI Health への参加については不明ですが、確かなことは、Baidu が間違いなく GBI Health に人工知能機能を導入するということです。業界。業界の推測によると、膨大な医療データとデバイスデータを保有するGBI HealthはWen Xin Yiyanと統合され、より包括的なデータとよりスマートなインタラクションを備えた医療専門家のシンクタンクとなることが期待されています。将来、GBI Health が Baidu Health や Lingyi Zhihui などの中核事業、および Baidu の中核となる AI テクノロジーと深く統合されると、Baidu は医療業界向けの人工知能アプリケーション モデルを作成する可能性があります。

医療現場におけるGBI Healthの存在とは何でしょうか?データによると、GBI Health は 2002 年に上海で設立され、中国初の医療情報データ プロバイダーであり、常にデータとテクノロジーを活用して製薬会社、デバイス、産業関連サービス プロバイダーにホログラフィックを提供することに尽力してきました。データ、業界情報、世界的なニュースなどの価値の高い洞察は、企業が戦略的レイアウト、製品決定、市場洞察において市場をリードするのに役立ちます。

GBI Health には現在、SOURCE グローバル医薬品データベース、METRIX 研究者データベース、DEVINT 医療機器データベースを含む 3 つのデータベースがあり、医薬品と機器の開発ライフサイクル全体を実行します。 GBI は医療情報インテリジェンスの分野で 20 年以上取り組んでいると報告されており、その顧客ベースには、イーライリリー、サノフィ、ファイザーなどの多国籍製薬会社、イノベント バイオロジクス、復星製薬などの革新的な製薬会社、 CStone Pharmaceuticals、WuXi AppTecなどのCRO企業。

GBI と Baidu は、業界に多くの可能性をもたらすために提携しました。一方では、GBI は Baidu HCG の強力なデータ、テクノロジー、リソースと深く統合して、医療および健康業界全体をカバーする完全なクローズドループのビジネス意思決定支援を提供する新しいビジネス インテリジェンス サービス セグメントを開始します。一方、Baidu Medical NLP とビッグデータ管理テクノロジーは注意深く磨き上げられ、医療分野に適用されており、データ取得、データ管理から正確なデータ検索、照合の効率に至るまで GBI リンク全体を向上させ、医療機器の顧客に力を与えます。研究開発、臨床試験、登録、アクセス、販売、投資および融資取引などの側面から、企業の商業レイアウトを包括的に支援します。

最後に書きました

ChatGPT によって人工知能が再び普及しました。 IDC のデータによると、人工知能アプリケーション市場の総額は 2025 年に 1,270 億米ドルに達すると予想されており、そのうち医療産業がアプリケーション市場全体の 20% 近くを占めることになります。 AI医療は本質的にその優れたアルゴリズムとビッグデータ分析に依存して、関連サービスプラットフォームのデータリソース層と技術アプリケーション層に継続的に浸透し、各サービスポートのデータ障壁を突破し、全体の医療コストを削減し、医療画像および補助サービスのアプリケーション診断と治療、健康管理、新薬研究開発、疾患予測、仮想アシスタント、プロセス管理、研究プラットフォームなどのコアアプリケーションシナリオを完璧に実装することで、最終的に国内全体の医療レベルが向上します。 。

百度による医療ビジネスソリューションサービスプロバイダーの GBI Health 買収は、「AI 医療」が医療業界の発展の鍵であることを改めて反映しています。中国の製薬産業の急速な発展に伴い、膨大な医療情報データが蓄積され続けており、科学研究の進歩のデータベースは生命と健康の企業に多大な商業価値をもたらし、AI医療産業の活発な発展を促進します。 AI医療産業の発展には大手企業の力がかかっています。

以上が百度がGBIヘルスを買収、話題の「AI+医療」の行方は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事は51CTO.COMで複製されています。侵害がある場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
AIアナリストの台頭:これがAI革命で最も重要な仕事になる理由AIアナリストの台頭:これがAI革命で最も重要な仕事になる理由Apr 12, 2025 am 11:41 AM

主要なエンタープライズ分析プラットフォームAlteryxのCEOであるAndy Macmillanとの私の最近の会話は、AI革命におけるこの重要でありながら過小評価されている役割を強調しました。 MacMillanが説明するように、生のビジネスデータとAI-Ready情報のギャップ

Rohan Rao'ビジネスに適したLLMSを選択するためのガイドRohan Rao'ビジネスに適したLLMSを選択するためのガイドApr 12, 2025 am 11:40 AM

Leading with Dataのこのエピソードでは、Data Scienceの魅力的な世界に飛び込みます。RohanRaoは、Kaggle Grandmasterであり、機械学習ソリューションの専門家であるRohan Raoです。 Rohanは、戦略的パートナーシップに関する洞察を共有しています

llama 3.1 vs o1-preview:どちらが良いですか?llama 3.1 vs o1-preview:どちらが良いですか?Apr 12, 2025 am 11:32 AM

導入 次のプロジェクトに最適なAIツールを選択するためのクエストで自分を想像してください。 Meta's Llama 3.1やOpenaiのO1-Previewなどの高度なモデルが自由に使えるため、正しい選択をすることはPiになる可能性があります

KaggleコンテストのマスターKaggleコンテストのマスターApr 12, 2025 am 11:28 AM

導入 データサイエンスの世界では、Kaggleは、意欲的なアナリストとベテランの専門家がスキルをテストし、イノベーションの境界を押し広げる活気に満ちたアリーナになりました。これを想像してください:若いデータ

チンチラのスケーリング法は何ですか?チンチラのスケーリング法は何ですか?Apr 12, 2025 am 11:27 AM

導入 大規模な言語モデル(LLMS)は、自然言語処理(NLP)の進歩に貢献しましたが、計算効率に関するいくつかの重要な質問も提起しました。これらのモデルは大きくなりすぎているので、

AIエージェントを使用してパーソナライズされたニュースダイジェストを作成しますAIエージェントを使用してパーソナライズされたニュースダイジェストを作成しますApr 12, 2025 am 11:18 AM

導入 大規模な言語モデル(LLM)の機能は迅速に進んでいます。これらにより、さまざまなLLMアプリケーションを構築できます。これらは、タスクの自動化からワークフローの最適化にまで及びます。 1つのエキサイティングなアプリケーションはです

米国のAIポリシーは、「安全」から「セキュリティ」に急激にピボットします米国のAIポリシーは、「安全」から「セキュリティ」に急激にピボットしますApr 12, 2025 am 11:15 AM

ドナルド・トランプ大統領は、彼の任期の1日目にジョー・バイデン前大統領のAIの大統領命令を取り消しました(開示:私はバイデン政権中に国土安全保障省でAIの上級カウンセラーを務めました)、およびJD VA副大統領

データベースの非正規化とは何ですか?データベースの非正規化とは何ですか?Apr 12, 2025 am 11:10 AM

導入 毎秒数が重要な忙しいカフェを走らせることを想像してみてください。個別の在庫リストと注文リストを常にチェックする代わりに、すべての重要な詳細を1つの読みやすいボードに統合します。これはデノマリザに似ています

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい