Alle großen chinesischen Internet-Giganten stecken Unmengen an Geld in ein und dieselbe Sache.

Von ByteDance über Alibaba bis hin zu Tencent.

Über Nacht scheinen die großen Konzerne des chinesischen Internets alle dieselbe Entscheidung getroffen zu haben: Geld, Ressourcen und Technologie massiv einzusetzen, um auf dem Weg „KI + Medizin“ mutig voranzukommen.

Wie weit ist „Doubao Pharma“ von uns entfernt?

Nachdem die Menschen „Doubao-Handys“ nutzen, werden wir in naher Zukunft möglicherweise auch Medikamente essen, die von Doubao entwickelt werden.

Im vergangenen September berichtete die Reuters unter Berufung auf Insiderquellen, dass Anew Labs, ein aus ByteDance ausgegliedertes KI-Pharmaunternehmen, gerade einen Finanzierungsplan in Höhe von 290 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat.

Neben HSG (ehemals HSG China), IDG Capital und GL Ventures, die die Führung bei der Investition übernommen haben, tauchten auch bekannte Branchenakteure wie Fivey Capital, Chunhua Ventures und Boyu Capital in der im Internet verbreiteten Investorenliste auf.

Vor diesem Hintergrund stieg die Bewertung von Anew Labs zeitweise auf 1,5 Milliarden US-Dollar.

Wenn man seine offizielle Website öffnet, fällt einem zuerst das Slogan „Fight Disease Advance Human Health“ auf, und das auffälligste ist das Plattformportfolio, das von der Vorhersage von Proteinstrukturen bis zur Unterstützung von Entscheidungen bei der Wirkstoffentdeckung reicht.

Als Labor, das hinter ByteDance steht, liegt der Kerngrund, warum Anew Labs von Investoren aller Seiten beliebt ist, in der möglichen Überlaufwirkung der Algorithmusfähigkeiten von ByteDance. Im digitalen Raum kann der Empfehlungsalgorithmus von ByteDance das Verhalten und die Vorlieben der Nutzer sofort analysieren und vorhersagen und in der riesigen Inhaltsbibliothek präzise das Video finden, das die Aufmerksamkeit der Nutzer am ehesten fesselt.

Übertragen wir dies auf die Pharmaindustrie.

Wir werden feststellen, dass das Wesen des Wirkstoffmoleküldesigns ebenfalls ein Suchspiel ist, das im chemischen Raum nach der „optimalen Lösung“ sucht.

Was sind die Schmerzpunkte der traditionellen Pharmazeutikaentwicklung? Hohe Kosten und langer Zyklus. Aus diesem Grund gibt es in der Branche das Doppel-Zehn-Gesetz der Entwicklung: 1 Milliarde US-Dollar Investition und 10 Jahre Entwicklungszyklus.

Was Anew Labs erreichen möchte, ist die Effizienzsteigerung der Molekularselektion und Strukturvorhersage mithilfe von Algorithmen und KI, um die Zeitkosten stark zu senken und die Kandidatenmoleküle präzise zu lokalisieren, die höchstwahrscheinlich „wirksame Bestandteile“ werden.

Diese logische Rekonstruktion auf Effizienzebene ist möglicherweise genau die zugrundeliegende Logik, warum der Kapitalmarkt bereit ist, diesem jungen Unternehmen eine hohe Bewertung zu geben.

Auch ByteDance hat in diesem Spiel einen neuen Weg zur Monetarisierung von KI gefunden, obwohl er gerade erst begonnen hat.

KI für medizinische Bildgebung von Alibaba erscheint in internationaler Top-Zeitschrift

In dem Damo Academy hat Alibaba ebenfalls die Analyseeffizienz der KI ins Auge gefasst, die die menschliche Arbeitskraft weit übertrifft.

Am 18. September wurde Damo RADAR, ein generelles KI-Modell für medizinische Bildgebung, das gemeinsam von dem Alibaba Damo Academy und dem Ersten Krankenhaus der Medizinischen Fakultät der Zhejiang-Universität entwickelt wurde, erfolgreich in der internationalen Top-Zeitschrift *Science* veröffentlicht.

Es unterscheidet sich von KI-Systemen, die gezielt trainiert werden und dem System „ein Modell für eine Krankheit“ folgen.

Das größte Merkmal von Damo RADAR ist, dass es erstmals die präzise Erkennung von 146 Krankheiten in 18 anatomischen Organen des Abdomens mit einem einzigen Modell realisiert hat.

„Das System „ein Modell für eine Krankheit“ hängt stark von manueller Kennzeichnung ab, ist kostspielig, erfordert normalerweise 2 Jahre für das Training einer einzelnen Krankheit und kann nach dem Training nicht auf andere Krankheitsarten verallgemeinert werden.“

Seitens des Damo Academy wird angegeben, dass Damo RADAR wie eine „Navigationssoftware“ für Ärzte selbst ist. Sein Wert liegt nicht darin, Ärzte bei der endgültigen Diagnose zu ersetzen, sondern die Empfindlichkeit bei der Erkennung krankhafter Anomalien so weit wie möglich zu erhöhen und die Arbeitseffizienz der Ärztegruppe zu verbessern.

„Der Kernwert eines spezialisierten Modells für einzelne Krankheiten ist die hohe Präzision, der Kernwert eines generellen Modells ist die breite Abdeckung.“

Als neue Wahl mit völlig unterschiedlichen technischen Lösungen und Wertbereichen stellten die Forscher auf Datenebene nach Mensch-Maschine-gestützten Tests fest: Durch die KI-Hinweise stieg die Empfindlichkeit der Radiologen bei der Erkennung von Krankheiten um etwa 10 %, und die durchschnittliche Zeit für die Auswertung eines einzelnen Bildes sank um 30,7 %. In einigen Testabschnitten übertrangen die von KI unterstützten Anfängerärzte sogar die erfahrenen Ärzte in Bezug auf die Empfindlichkeit.

Die Erhöhung der Empfindlichkeit bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass anormale Bereiche und Gewebe erkannt werden, stark ansteigt. Bedauerliche Fälle wie verpasste Diagnosen werden immer seltener.

Die Verbesserung der Effizienz bei der Bildauswertung bedeutet, dass Ärzte in der gleichen Arbeitszeit mehr Patienten helfen können, sodass mehr Patienten rechtzeitig medizinische Unterstützung erhalten.

Tencent Cloud richtet den Blick auf die „Logistik“

Wenn die medizinischen Einstiegslösungen von ByteDance und Alibaba in gewissem Maße eher zu B für C neigen, also durch die Stärkung der medizinischen Fähigkeiten das Behandlungserlebnis einzelner Patienten weiter verbessern.

Dann liegt der Blick von Tencent auf dem viel „härteren“ Bereich B x B.

Im August starteten die Agenten von Tencent Cloud gemeinsam mit Mindray Medical, einem alten etablierten medizinischen Gerätehersteller in China, das weltweit erste große Modell für medizinische technische Dienstleistungen, um Rollen wie Ingenieure in der Geräteabteilung von Krankenhäusern flexiblere technische Unterstützungsdienste anzubieten.

Branchenkenner weisen darauf hin, dass mit der Zunahme der Anzahl verschiedener Geräte und der Modelle von Geräten in Krankenhäusern der tägliche Druck auf das Wartungspersonal in gewissem Maße gestiegen ist. Um Situationen wie „bei Notfällen blättern die Diensthabenden manuell in dicken Bedienungsanleitungen und warten vor Ort auf die Fernunterstützung von Ingenieuren“ nur in Vorstellungen zu belassen.

Eine redundante Lösung, die unabhängig vom Standort 7x24 Stunden schnell reagieren kann, ist der Schwerpunkt der technischen Mitarbeiter von Tencent Cloud und anderen Anbietern.

Heute können die Diensthabenden mit Hilfe von KI, egal ob es mitten in der Nacht ist oder wo sie sich befinden, nur das Problem in natürlicher Sprache an das KI-System beschreiben, und das Modell gibt sofort die entsprechenden Fehlerbehebungsschritte und Vorsichtsmaßnahmen an.

(Auf Datenebene liegt die Antwortgenauigkeit des oben genannten Modells bei wichtigen Fragen in professionellen Bewertungstests bei 99 %; die Antwortgeschwindigkeit reicht aus, um sekundenschnelle Antworten auf jährlich Millionen von Serviceanfragen zu unterstützen.)

Noch erfreulicher ist, dass der Verantwortliche von Mindray Medical angibt, dass der Wert des Modells nicht darauf beschränkt ist.

Mit der fortlaufenden Zusammenführung globaler Geräteservice-Daten wird die KI die Regeln von Geräteausfällen, die Verteilung von Nutzeranforderungen und die Veränderung von Serviceszenarien weiter verstehen, und prädiktive Wartung, Managemententscheidungsunterstützung und andere klinische Anwendungsszenarien werden allmählich Realität.

Von ByteDance über Alibaba bis hin zu Tencent spiegelt diese vielfältige Einstiegsweise von „unterstützender Forschung und Entwicklung“ über „Behandlung von Krankheiten und Rettung von Menschen“ bis hin zu „Gerätesicherung“ den gemeinsamen Ehrgeiz der großen chinesischen Internetkonzerne im medizinischen Sektor wider: Sie geben sich nicht mehr damit zufrieden, nur Verteiler von Datenverkehr oder Anbieter von Tools zu sein, sondern versuchen, die zugrundeliegende Effizienzlogik der medizinischen Branche durch KI-Technologie tiefgehend zu rekonstruieren.

Zweifellos darf unter dem Hype das kalte Nachdenken nicht fehlen.

Die Besonderheit der medizinischen Branche bestimmt, dass sie nicht wie Internetprodukte durch einfaches „schnelles Iterieren und kleine Schritte vorwärts“ Fehler ausprobieren und sich weiterentwickeln kann. Jede Aktualisierung des Algorithmus hängt mit dem Gewicht des Lebens und ethischen Überlegungen zusammen.

Aber wie auch immer, dieser von großen Konzernen geführte „Wettlauf um medizinische KI“ lässt uns die Möglichkeit einer präziseren, effizienteren Medizin sehen, die normalen Menschen mehr zugutekommt. Diese Art von „Produktwettbewerb“ ist vielleicht genau das, was die Menschen gerne sehen.

Referenzen:

Tianyancha

IT Home: Berichten zufolge hat ByteDance eine Finanzierung in Höhe von 290 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um das KI-Pharma-Geschäft Anew Labs auszugliedern

TMTPOST App, KI-Kapitalansicht: Das KI-Pharma-Einhorn Anew macht sich selbstständig, ByteDance hat das „teuerste langsame Geschäft“ vorangetrieben

CYOL, The Paper: Das erste expertenbasierte generelle KI-Modell für medizinische Bildgebung erscheint in *Science*

Sina Finance, Securities Times: Das erste große Modell für technische Dienstleistungen in der medizinischen Branche wird implementiert

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „mawen011“ (ID: hlw0823), Autor: Internet-Ereignisse, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.