人工知能医療機器業界は前進する

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新世代の人工知能技術の台頭は、医療業界にインテリジェント変革を実現するための新たなアイデアと手段を提供し、医療機器業界の発展にも大きなチャンスをもたらしました。我が国の人工知能医療機器産業は急速に発展していますが、その実施過程において、技術、産業、その他の面で依然として顕著な問題に直面しています。最近、工業情報化部弁公室と国家薬品監督管理局総計財務司は「人工知能医療機器のイノベーション任務の発表を組織することに関する通知」を発行し、スマート製品とサポート環境の2つの方向で8種類の任務に焦点を当て、強力なイノベーション能力を持つユニットグループを募集して選出し、重点的な問題に取り組むことを決定しました。リストの公表作業は、人工知能医療機器産業の発展におけるギャップを埋め、産業の革新と発展を促進するのに役立つだろう。

幅広い市場見通し

人工知能技術は医療産業の発展に大きなチャンスをもたらします。一方では、人口の高齢化や慢性疾患患者の若年化などの傾向により、人々の医療と健康のニーズは継続的に増加しています。人工知能医療は、医療資源の需要と供給の不均衡などの問題の緩和に役立ち、医療業界の変革とアップグレードに重要なアイデアを提供します。

一方、わが国のハイエンド医療機器業界は、一部の重要なプロセス技術が他者に制御されていたり、機械全体の製造と組み立てのレベルが比較的低いなどの問題を長い間抱えていました。ハイエンド医療機器への人工知能技術の組み込みを促進し、制御、画像などのシステムのインテリジェント化を向上させることで、製品のアップグレードと性能の向上を加速し、業界の飛躍的な発展を促進することができます。

すべての国と地域は、医療分野における人工知能の開発と応用を非常に重視しています。 2020年には、国立衛生研究所が資金提供した医療用人工知能プロジェクトの数は1,669件に達し、資金額は8億5,000万米ドルに上りました。欧州連合では、「EU人工知能戦略」において、特別投資部門の設立などにより、2021年から2027年の間に医療用人工知能の構築を増やすことを提案している。我が国が発表した「新世代人工知能開発計画」では、2025年までに新世代の人工知能技術をスマート医療などの分野で広く活用することを提案しています。需要と政策に牽引され、人工知能医療市場は急成長しています。

CBインサイトデータベースのデータによると、2020年に中国の医療人工知能分野への投資と融資は8億8,000万米ドルに達し、前年比356%増加しました。いくつかの大手企業が目論見書を提出しており、その中でもイーグルアイメディカルは今年11月に香港証券取引所に上場し、IPOプロセスを開始した最初の人工知能医療機器企業の1つになりました。資本市場は業界のさらなる発展と成熟を促進するでしょう。

急速な産業発展

現在、我が国の人工知能医療機器産業は急速な成長段階にあり、それは主に以下の3つの側面に反映されています。

まず、人工知能医療機器産業のエコシステムが基本的に形成されました。伝統的な医療・健康産業はデータリソースの提供者です。新世代の人工知能アルゴリズム研究開発企業は、医療情報技術および医療機器企業と連携して製品の研究開発を主導し、伝統的な医療・健康産業に力を与え、閉じた産業生態ループを形成します。技術の向上と応用の深化に伴い、インテリジェント支援診断製品、インテリジェント支援治療製品、インテリジェント監視および生命維持製品、インテリジェントリハビリテーションおよび理学療法製品、インテリジェント漢方診断および治療製品など、いくつかの代表的な製品が開発されました。

第二に、人工知能医療機器の技術レベルと製品能力はますます成熟しつつあります。ディープニューラルネットワーク技術の革命的な進歩により、画像認識と音声認識の精度が大幅に向上し、従来のアルゴリズムでは医療データの複雑な特徴を正確に抽出することが難しいという問題が解決されました。また、コンピューティングパワー技術の向上により、手術やモニタリングなど、リアルタイム性が求められる医療シナリオにコンピューティング能力をうまく適合させることが可能になりました。科学論文レベルでは、公開データによると、2019年から2021年8月までに、医療人工知能分野の研究論文が世界中で合計25,068件発表され、この分野における過去40年間の研究成果の半分を占めています。その中で、我が国は発表論文総数と高被引用論文数で第1位、次いで米国となっており、他の国は規模がまだ小さいです。研究のホットスポットは、医療画像処理、医療ビッグデータの収集とマイニング、主要な疾患の予測の 3 つの方向に集中しています。技術革新の面では、「世界医療人工知能革新発展報告」によると、2019年末現在、世界医療人工知能分野の主な技術源である中国と米国は、それぞれ7,018件と4,118件の特許を申請しており、世界全体の60％を占めています。製品の機能面では、肺結節の検出や子宮頸がんの病理診断など、比較的成熟した技術シナリオにおける一部の画像支援診断製品の精度は、放射線科医のレベルに達しています。人工知能技術の能力も絶えず向上しており、2次元フィルムから3次元CTやMRI画像へ、静止画像から動的なリアルタイム超音波画像や内視鏡ビデオ画像へ、単一型画像診断からマルチモーダル画像診断へと拡大しています。さらに、我が国のインテリジェント手術ロボットの3次元画像と位置決め、インテリジェントで精密な制御、人間と機械の協調などのコア技術能力は一定のレベルまで向上しており、人工知能ソフトウェアの一部の性能と機能も比較的成熟している。

第三に、人工知能医療機器の商業応用が画期的な進歩を遂げました。 2020年1月、我が国初のクラスIII人工知能医療機器の販売が承認され、我が国の人工知能医療機器産業が科学研究・探究段階から商業開発への移行が始まりました。現在までに、我が国では人工知能技術を活用した医療機器製品が20種以上承認されており、肺結節、糖尿病性網膜症、冠動脈狭窄、骨折、放射線治療など複数の疾患治療領域をカバーしており、その開発可能性は徐々に発揮されつつあります。

開発問題の解決

人工知能医療機器業界は活況を呈していますが、人工知能の実用化には依然として技術的、産業的、その他の課題が伴うことにも留意する必要があります。

まず、医療人工知能技術のボトルネックをさらに打破する必要があります。一方、既存の医療データの量では人工知能の十分な学習をサポートすることが難しく、少量データのシナリオにおける人工知能技術の応用は依然として不十分です。一方、多くの医療用人工知能アルゴリズムは医学的な説明可能性に欠けており、その「ブラックボックス特性」が普及の妨げとなっています。患者は治療を受ける際、診断の根拠を理解できず、医師への信頼とその後の治療結果に影響を及ぼします。ある程度、これは他の業界よりも医療業界における人工知能の応用に対する大きな疑問と懸念につながります。

第二に、主要なリンクにおける独立したイノベーション能力は比較的弱いです。現在、人工知能医療機器に使用されているコアアルゴリズムは基本的に国産化されているが、いくつかの重要な部分における自主的なイノベーション能力は依然として比較的弱い。インフラレベルでは、製品の研究開発に使われるオペレーティングシステム、フロントエンド開発環境、アルゴリズムフレームワークなどは主に海外のオープンソース製品です。我が国の製品の声は比較的弱く、ルールシステムが悪意を持って変更されるリスクがあります。ハイエンド医療機器、大型診断装置、ハイエンド放射線治療装置、手術ロボットなどの分野では、基本的にGE、シーメンス、ダヴィンチなどの外国企業が主導権を握っています。製品の一部のハードウェアパラメータ、例えばCT管電圧や管電流は、医療用人工知能ソフトウェアの安全性と有効性に大きな影響を与えます。わが国は、エコロジカルパスへの依存を脱却し、ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合開発という新しいパターンを形成する必要があります。応用シナリオレベルでは、わが国の人工知能医療機器企業は臨床シナリオの探求に十分な努力をしておらず、主な研究製品は肺や眼底などの成熟したシナリオに高度に集中しており、製品の均質化と低品質競争の状況に陥りやすい状況にあります。

第三に、産業基盤支援環境を最適化する必要があります。医療業界には高い技術的障壁があり、さまざまな病気の診断と治療のプロセスは大きく異なります。医師と技術提供者の間のコミュニケーションと協力が不足すると、開発された製品と臨床ニーズの間にミスマッチが生じます。現在、我が国には分野や業界を越えたコミュニケーションと協力のプラットフォームが欠けています。一方で、医療データの流通・共有の仕組みはまだ確立されていない。医療産業チェーンの各リンクにおけるデータ取得には限界があり、研究開発担当者は依然として主に科学研究協力チャネルに依存してオフライン伝送によるデータ取得を行っているため、医療データ要素の価値を十分に発揮できず、漏洩のリスクが高い。

わが国の人工知能医療機器産業の発展のボトルネックをさらに打破し、人工知能医療機器の新技術と新製品の導入を加速するため、工業情報化部と国家薬品監督管理局は先日、人工知能医療機器のイノベーション任務を公布する作業を共同で開始する通知を発行した。ブロック解除作業では、臨床ニーズを重視し、良好な基礎を築き、技術革新を奨励し、サポート環境を改善するという原則に従って、8つの主要なブロック解除タスクを設定しました。1つ目はインテリジェント製品タスクで、インテリジェント支援診断製品、インテリジェント支援治療製品、インテリジェント監視および生活支援製品、インテリジェントリハビリテーションおよび理学療法製品、インテリジェント中医学診断および治療製品の5つのタスクが含まれます。2つ目はサポート環境タスクで、医療人工知能データベース、人工知能医療機器臨床試験センター、人工知能医療機器実世界データアプリケーションセンターの3種類のサポート環境が含まれます。

リストの公表作業は、生産、教育、研究、応用、医療が共同で分野横断的なイノベーション連合を形成し、臨床価値のある革新的なシナリオの探求に力を注ぎ、医療分野における人工知能技術の応用の限界を克服し、先進的な技術と優れた性能を備えたいくつかの画期的な製品のブレークスルーに焦点を当て、独立した、制御可能な、オープンで共有された産業チェーンを構築し、我が国の人工知能医療機器産業の革新的な発展をさらに促進することを奨励します。

（著者所属：滕易山、李曼、中国情報通信科学院、黄新軒、中国インターネット協会）