Nesen tika atklāta 27. aprīlis.
Saskaņā ar iepriekšējiem ziņojumiem, Tsinghua mākslīgā intelekta slimnīca ir pabeigusi iekšēju testēšanu un uzsāka, un tā būs atvērta sabiedrībai jau šā gada pirmajā pusē. Saskaņā ar jaunāko oficiālo plānu sekojošā slimnīcas būvniecība tiks veikta pa posmiem:
Sākotnējā posmā AI slimnīcas sistēma tiks veidota, pamatojoties uz Tsinghua AI visaptverošo izkārtojumu un daudznozaru medicīnas un inženiertehnisko krustojumu.
Pēc tam paļaujoties uz Pekinas Tsinghua Chang Gung slimnīcu un Pekinas Tsinghua Chang Gung interneta slimnīcu izmēģinājumu darbībai, vispārējai medicīnai un oftalmoloģijai, radioloģijas diagnozei, elpošanai un citām specialitātēm kā pilotiem.
Nākotnē tiks izveidota "AI+medicīniskā+izglītība+zinātniskā pētījuma" ekoloģiskā slēgtā cilpa, lai veicinātu augstas kvalitātes medicīnisko resursu efektīvu paplašināšanos un līdzsvarotu izkārtojumu.
Stingri sakot, AI slimnīca nav vienība, bet gan AI sistēmas piemērošana ar virtuālās slimnīcas objektiem un procesiem reālā slimnīcā. Saskaņā ar Tsinghua Universitātes Intelligent Rūpniecības institūta izpilddirektoru Liu Jangu, aģentu slimnīcas projekts ir aptvēris 42 AI ārstus, kas ir uzcelti, izplatīti 21 departamentā, piemēram, pediatrijā un otolaringoloģijā, kas aptver vairāk nekā 300 slimības.
Mākslīgā intelekta slimnīcu atslēga ir masveida pacientu dati. Liu Yang ieviesa, ka viņi ir arī uzbūvējuši vairāk nekā 500, 000 AI pacientus no dažādām valstīm un reģioniem, aptverot visas vecuma grupas un ciešot no dažādām slimībām. Šie AI pacienti var būt cilvēku pacientu digitālie "iemiesojumi" virtuālajā pasaulē, vai arī tos var automātiski sintezēt ar lielu mākslīgā intelekta modeli apvienojumā ar autoritatīvu medicīnisko zināšanu bāzi un nelielu skaitu sabiedrības pacientu gadījumu.
Tiek ziņots, ka ar milzīgajiem pacienta datiem AI ārsti dažu dienu laikā var uzkrāt 5-10 gadu ilgu klīniskās prakses pieredzi. Liu Janga komanda norādīja, ka, palielinoties ārstēto pacientu skaitam, ir ievērojami uzlabota AI ārstu diagnostikas precizitāte dažādās slimībās. Starp tām, augstas saskarsmes elpceļu slimību jomā, pēc gandrīz 10, 000 pacientu ārstēšanas AI ārstu precizitāte medicīniskās elpceļu slimību jautājumos un atbildes var būt pat 93,06%.
Mākslīgā intelekta piemērošana medicīnas jomā jau sen ir piesaistījusi daudz uzmanības, un ir bijis daudz pētījumu. Piemēram, Šanhai ir AI elektroniskā medicīniskā dokumentācija, kas palīdzēja rakstīt un AI medicīnas asistenti Zhongshan slimnīcā, ārstu biedri un zinātnisko pētījumu palīgi Austrumu slimnīcā, kā arī medicīnas asistenti Šanhajas telekomunikācijā. Saskaņā ar Citic Securities statistiku, Ķīnā izdoto lielo medicīnisko vertikālo modeļu skaits ir pārsniedzis 50.
Faktiski AI tehnoloģija var dot iespēju daudziem slimnīcu diagnozes un ārstēšanas aspektiem pirms diagnozes laikā, tās laikā un pēc tās. Pielietojuma scenāriji ietver klīnisko diagnozi un ārstēšanas lēmumu pieņemšanas palīdzību, palīdzības sniegšanu recepšu pārskatīšanā, klīnisko narkotiku inteliģentā palīdzība, kvalitātes kontroles palīdzība, inteliģenta medicīniskās kvalitātes vadība un inteliģenti pacientu pakalpojumi. Caixin Securities norādīja, ka AI tehnoloģijas pielietojums palīdz uzlabot slimnīcu diagnozes un ārstēšanas efektivitāti un precizitāti, stiprināt slimnīcas operāciju vadību un optimizēt medicīnisko resursu sadali.
Runājot par politiku, Ķīna turpina veicināt AI+medicīnisko integrāciju. Recently, the Ministry of Industry and Information Technology and seven other departments issued the "Implementation Plan for the Digital Transformation of the Pharmaceutical Industry", which mentioned that the application pilot of "artificial intelligence empowering the entire pharmaceutical industry chain" should be carried out to encourage leading pharmaceutical companies to form a consortium with medical institutions, scientific research institutes, upstream and downstream companies, and large users to form a group of iconic application Scenāriji ar būtisku ietekmi uz visu farmācijas nozares ķēdi.
Citic Securities uzskata, ka augsta līmeņa slimnīcu reālās diagnozes un ārstēšanas datu apvienošana ir atslēga medicīnisko vertikālo modeļu iespēju uzlabošanai. No aizjūras viedokļa Tempus AI atbalsta vertikālo AI diagnostisko modeļu izstrādi ar milzīgu daudzumu augstas kvalitātes klīnisko un testa rezultātu datu. Ķīnā Iflytek Medical ir uzkrājis simtiem miljonu augstas kvalitātes desensibilizētas diagnozes un ārstēšanas datus, kā arī apvienojumā ar tādām tehnoloģijām kā medicīnas profesionālo zināšanu uzlabošana un ekspertu atgriezeniskās saites pastiprināšanas mācīšanās, lai ievērojami samazinātu halucinācijas problēmu. Paredzams, ka datu aprite slimnīcā nodrošinās pamatu medicīnisko vertikālo modeļu spēju uzlabošanai.
Investīciju ziņā starpniecības firma sacīja, ka ieteicams pievērst uzmanību ražotājiem, kuri var iegūt slimnīcu diagnozes un ārstēšanas datus, lai uzlabotu AI modeļu iespējas; Ilgtermiņā, popularizējot AI iespējas, uzmanības vērti ir arī ražotāji ar informācijas tehnoloģiju pozīcijām slimnīcu klientu vidū; Ikgadējā teorētiskā tirgus telpa C-end AI hronisku slimību pārvaldībai\/veselības pārvaldībai un pēcdiagnozes pārvaldībai ir gandrīz 100 miljardi juaņu, un paredzams, ka interneta medicīnas uzņēmumi gūs pozitīvu progresu lietojumprogrammu modeļu izpētē.