医療AIの上限を突破！バイオメディケアは女性の健康を管理するための補助スクリーニング用のAIツールを開発しています

先天的に、男性と女性はホルモン、ホルモン、ビタミンおよび他の生物学的症状が非常に異なります。性差がさまざまな病気のリスクを引き起こすことを示す多くの研究もあります。しかし、一般的な環境の変化は、食生活などの女性のエストロゲンに強い影響を及ぼします。この変化により、早期の月経がより一般的になり、女性のホルモンの分泌に影響を与える要因となり、子宮頸癌、乳癌、卵巣癌、その他の婦人科疾患、さらには閉経後にホルモンに冒された女性でさえ骨粗鬆症に苦しむ可能性がありますまたは痴呆。男性よりも割合が高く、女性の疾病検診も人の健康を守るための重要な対策のひとつとなっています。

2020年の女性の疾病スクリーニングの市場規模は25億米ドルになります。 2016年に設立された台湾のバイオテクノロジー医療スタートアップバイオメディケア は、骨粗鬆症、HPV、子宮頸癌など、女性の発生率が高い疾患のAI支援スクリーニングを開発しました。これは、既存のテストソリューションの欠点と問題を克服し、新世代の女性保護者になることを望んでいます。

病気のスクリーニングは良いか悪いか：正確な機器は高価で時間がかかり、安価で高速なツールは不正確です。

バイオメディケアの創設者兼CEOであるZhang Han weiは、老化医学の博士号と電気制御工学の博士号を取得しています。彼はまた、医学とAIのバックグラウンドを持っています。老化医学の研究プロジェクトは癌とホルモンです。彼は、多くの疾患の現在のスクリーニングプロセスは時間がかかるだけでなく、偽陰性率と偽陽性率も高く、精度を強化する必要があることを臨床的に観察しています。子宮頸癌塗抹検査を例にとると、スクリーニング報告書を入手するのに1〜2週間かかり、医療検査官が手作業でフィルムを読み、目が疲れやすく、フィルムの品質を維持することが困難であり、偽陰性率は15％〜40％と高いです。

骨粗鬆症検査も同様の問題に直面しています。世界中で約2億人の女性が骨粗鬆症の問題を抱えています。現在、病院には、定量的超音波（QUS）と二重エネルギーX線吸収測定法（DXA）の2つのスクリーニングツールがあります。しかし、便利で高速な超音波スクリーナーはエラー率が高く、DXAテストは正確ですが、3〜5週間の予約が必要であり、時間と費用がかかり、一般の人々の最善の利益を提供することはできません。

Zhang HanweiはAIが上記の疾患スクリーニングの問題点を解決するための鍵であると考えています。「あらゆる疾患のスクリーニングは、結果を迅速かつ正確に一般に知らせるために、COVID-19の現在の迅速なスクリーニングツールのようにする必要があります。 AIは医者の鷲のようなものです。人的要因によって引き起こされる可能性のあるエラーを排除し、検査の精度と速度を大幅に向上させます。」

支援されたスクリーニングのためのAIモデルの生成は、大量の医療用画像データの分析に基づいています。マシンはトレーニング後にモデルを構築し、スクリーニングデータを分析して対応する結果を生成できます。ただし、ほとんどの医療AIはデータの取得が難しいという問題に直面します。 バイオメディケア はどのようにそれを克服しましたか？

医療用AIのデータ障壁の欠如を打ち破り、モデルの「重要なデータ」を見つけます

実際、医療用AIにはビッグデータはありません。 Zhang Hanwei氏は、一般的なAIモデルの実用化を実現するには、機械トレーニングを提供するために少なくとも数十万のデータが必要であると述べましたが、子宮頸癌の塗抹標本データを使用して取得するなど、医療プロジェクトで標準を達成することは困難です。 台湾のシングルルームスクリーニングラボでの陽性塗抹標本の数は約100です。10,000という低い基準でも、十分なトレーニング量を蓄積するには多くの時間とコストがかかります。

バイオメディケアの強みは、独自のアルゴリズムの利点にあります。これは、少ないデータと少ないリソースの条件下で高精度のAIモデルをトレーニングできるため、AIはモデルの「キーデータ」をより速く見つけて、マシンに任せることができます。ビッグデータで干し草の山の中から針を探す必要はなく、ドメイン全体で最適なソリューションを見つける効率を向上させ、データの不足を医療AIの問題点から解放します。

このアルゴリズムに基づいて開発された医療用画像認識ソフトウェアX1Imagingは、バイオメディケアのスクリーニング支援AIの中核となっています。さまざまな疾患のスクリーニングベクトルを分析し、シンプルで正確な疾患AIスクリーニングキットを開発できます。このソフトウェアは、CT（コンピューター断層撮影）、X線、超音波などの画像ファイル、およびバイオテクノロジーの分野における細胞塗抹標本やタンパク質配列決定技術（NGS）に適しているだけでなく、バイオメディケアは精密医療。バイオテクノロジー医療企業は、純粋な画像認識の提供に重点を置いている他の医療ソフトウェア企業との差別化を図っています。

バイオメディケアの補助AIスクリーニングツールは、Wanfang、Beijing Medical、Gengxin、およびその他の医療機関で使用されており、病院への製品の迅速な参入は、臨床医療ガイドラインに精通し、臨床試験を統括する資格を持っているチームの才能に起因しています。 導入後、骨粗鬆症の検査では、過去1か月以上の待ち時間が、X線検査の完了から骨粗鬆症スクリーニングのためにAIによって生成された分析レポートまでの時間に短縮されました。プロセスは1分以内に完了することができ、誤検出率は高くなります。そして、偽陰性率は10％未満です。骨を緩めるスクリーニングのためのAIは、遠隔地の町や企業の健康診断で一般的に使用されているX線車両にも直接使用できるため、サービスをコミュニティの隅々まで浸透させることができます。

子宮頸癌の塗抹標本のスクリーニングアプリケーションでは、補助AIが塗抹標本の解釈を完了するのに6〜50秒しかかかりません。医療検査官が顕微鏡を使用して塗抹標本を読み取るのに必要な15〜25分と比較すると、違いは明らかです。ツールがインポートされた後、医療検査官は補助AIの分析レポートを再検査するだけで済みます。塗抹標本の作業品質とスクリーニング品質が大幅に向上し、細胞塗抹標本もデジタル化されているため、保管や取り出しに便利です。

現在、バイオメディケアのビジネスモデルは主にユーザーの支払いに基づいています。 たとえば、子宮頸癌の補助スクリーニングでは、1個あたり100元のリーズナブルな価格が請求されます。また、サービスとしての機器モデルを通じて、ハードウェアおよびソフトウェアの分析ツールが医療機関に提供されます。 リース、国立台湾大学病院も顧客です。 キャッシュフローが安定した後、バイオメディケアは積極的に海外展開を進めています。 現在、アジア太平洋市場をターゲットにしています。 シンガポールとベトナムをスタートとし、肺癌、軟巣癌、子宮内膜癌などの疾患のスクリーニング補助も開始します。女性の健康をより包括的にケアしたいと思っています。

Q＆A

Q：この社会にどのような価値を提供したいと思いますか？どんな問題を解決したいですか？

A：予防医学の健康診断を提供するために、シンプルで正確な病気のAIスクリーニングを提供します。また、すべての子供、女性、高齢者が健康で幸せな生活を送り、いつの日か世界で誰もが大好きな健康保護者になることを願っています。医療スタッフの負担を軽減し、医療の質を高め、患者さんが症状を早期に発見して治療できるようにします。

Q：現在の市場の状況について、あなたの会社のサービスの競争上の優位性は何だと思いますか？

A：医療臨床ガイドラインと経験医学に精通しており、臨床試験、臨床評価と医療材料規制、自己開発のAIアルゴリズム、および自己設計のAIモデルに精通しています。そのため、バイオメディケアエンジニア達は、さまざまな疾患のAIスクリーニングツールを継続的に作成してきました。

Q：次の目標を達成するために、チームは現在どのようなリソースを欠いていますか？

A：戦略的協力企業と国際医療機器工場間の統合アプリケーション協力。