Wraz z Baidu i Alibaba, Tencent jest jednym z trzech chińskich gigantów technologicznych. W 2016 roku firma Tencent otworzyła laboratorium sztucznej inteligencji w Shenzhen. Prowadzone w nim badania koncentrują się na uczeniu maszynowym, rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i rozpoznawaniu obrazu. Zespół ds. AI składa się z 50 naukowców i ponad 200 inżynierów z Chin i Stanów Zjednoczonych.
\r\n

Firmy Mindray i Tencent AI Lab podpisały umowę dotyczącą współpracy w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji. Umowa ma na celu wspólne opracowanie produktów do analizy krwinek oraz badania możliwości integracji i zastosowania technologii AI w diagnostyce in vitro.

Wraz z Baidu i Alibaba, Tencent jest jednym z trzech chińskich gigantów technologicznych. W 2016 roku firma Tencent otworzyła laboratorium sztucznej inteligencji w Shenzhen. Prowadzone w nim badania koncentrują się na uczeniu maszynowym, rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i rozpoznawaniu obrazu. Zespół ds. AI składa się z 50 naukowców i ponad 200 inżynierów z Chin i Stanów Zjednoczonych.

Na spotkaniu kierownictwo obu firm wygłosiło przemówienie na temat współpracy.
\r\n

Wśród obecnych podczas uroczystego podpisania umowy byli m.in.: Huawen Yan, General Manager Mindray IVD Business Unit, Zhaoyang Li, General Manager Mindray Technology Institute, Wei Yang, General Manager of Tencent AI Lab, Dr. Tianyi Qian, General Manager of Tencent Miying, Xiao Han, Head of Pathology and Treatment at Tencent AI Medical Center, and Yong Chen, Director of Medical Cooperation at Tencent AI Lab.

Na spotkaniu kierownictwo obu firm wygłosiło przemówienie na temat współpracy.

W badaniu pełnej morfologii krwi (CBC), czyli rutynowym badaniu krwi, automatyczny analizator hematologiczny dostarcza głównie wyników liczenia i klasyfikacji, wskazując zmiany w liczbie komórek krwi obwodowej, podczas gdy badania morfologiczne wskazują głównie na zmiany w jakości komórek krwi. Dla celów diagnostycznych zmiany jakościowe są często ważniejsze niż zmiany ilościowe. Pierwsze z nich dostarcza wskazówek do diagnozowania, klasyfikacji i oceny zaawansowania nowotworów układu krwiotwórczego i tkanki limfoidalnej, niedokrwistości, chorób zakaźnych, chorób krwotocznych i innych istotnych chorób. Służy również jako bezpośrednia i obiektywna podstawa diagnostyczna do monitorowania efektów leczenia i rokowania.
\r\n

Szacuje się, że w 2018 roku na całym świecie odnotowano łącznie 437 000 nowych przypadków białaczki i 309 000 zgonów z powodu raka [1]. Białaczka jest najczęstszym nowotworem występującym u dzieci i młodzieży, charakteryzującym się wysokim stopniem złośliwości i szybkimi zaostrzeniami. Wczesne wykrycie i odpowiednie leczenie mogą skutecznie kontrolować lub leczyć około 50% przypadków białaczek dziecięcych, a pacjenci są w stanie przeżyć dziesięciolecia.
\r\n

Ponieważ pełna morfologia krwi jest pierwszym badaniem przesiewowym dla pacjentów, kluczowe znaczenie ma zapewnienie wczesnego wykrywania i wspomaganie diagnozy klinicznej za pomocą badań hematologicznych, zwłaszcza w przypadku białaczki. Przyjmuje się, że w analizie krwinek jakościowe zmiany zapewniane przez testy hematologiczne są niezwykle cenne klinicznie w wykrywaniu zaburzeń krwi, zwłaszcza złośliwych, takich jak białaczka.
\r\n

Problem na skalę globalną stanowią braki kadrowe lekarzy, którzy zajmują się morfologią krwi. Stąd wiele międzynarodowych firm wprowadziło na rynek różnorodne zautomatyzowane analizatory hematologiczne. Jednak wszystkie takie urządzenia mają problemy z precyzją i dlatego wymagają wsparcia ludzkiej oceny. Oznacza to, że nie radzą sobie z kluczowymi klinicznymi problemami.
\r\n

AI dla inteligentnych rozwiązań klinicznych
\r\n

Współpraca Mindray z Tencent AI Lab połączy najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego i rozpoznawania obrazów firmy Tencent, dostęp do najlepszych naukowców i kompleksowe rozwiązania chmurowe, z siłą Mindray w zakresie analizy próbek, systemów obrazowania, zintegrowanego projektowania, dostępu do ekspertów klinicznych i ogromnych ilości danych potrzebnych do opracowania analizatorów hematologicznych z wiodącymi na świecie możliwościami rozpoznawania komórek. Ponadto firmy zbadają, w jaki sposób technologie sztucznej inteligencji mogą wspierać inne aspekty urządzeń w celu poprawy ich niezawodności lub łatwości użytkowania.
\r\n

Dzięki wspólnym wysiłkom urządzenia i systemu do oceny morfologii krwi z wiodącymi na świecie funkcjami obrazowania i rozpoznawania komórek będą szeroko dostępne dla placówek medycznych na wszystkich szczeblach w całych Chinach. Zespoły naukowców mają również nadzieję, że zmniejszy to obciążenie pracowników technik mikroskopowych, poprawi jakość raportów z analizy krwinek i zminimalizuje liczbę fałszywie ujemnych wyników testów na białaczkę.
\r\n

Rozwiązanie problemu braków kadrowych w dziedzinie oceny mikroskopowej rozmazów krwi.

W badaniu pełnej morfologii krwi (CBC), czyli rutynowym badaniu krwi, automatyczny analizator hematologiczny dostarcza głównie wyników liczenia i klasyfikacji, wskazując zmiany w liczbie komórek krwi obwodowej, podczas gdy badania morfologiczne wskazują głównie na zmiany w jakości komórek krwi. Dla celów diagnostycznych zmiany jakościowe są często ważniejsze niż zmiany ilościowe. Pierwsze z nich dostarcza wskazówek do diagnozowania, klasyfikacji i oceny zaawansowania nowotworów układu krwiotwórczego i tkanki limfoidalnej, niedokrwistości, chorób zakaźnych, chorób krwotocznych i innych istotnych chorób. Służy również jako bezpośrednia i obiektywna podstawa diagnostyczna do monitorowania efektów leczenia i rokowania.

Szacuje się, że w 2018 roku na całym świecie odnotowano łącznie 437 000 nowych przypadków białaczki i 309 000 zgonów z powodu raka [1]. Białaczka jest najczęstszym nowotworem występującym u dzieci i młodzieży, charakteryzującym się wysokim stopniem złośliwości i szybkimi zaostrzeniami. Wczesne wykrycie i odpowiednie leczenie mogą skutecznie kontrolować lub leczyć około 50% przypadków białaczek dziecięcych, a pacjenci są w stanie przeżyć dziesięciolecia.

Ponieważ pełna morfologia krwi jest pierwszym badaniem przesiewowym dla pacjentów, kluczowe znaczenie ma zapewnienie wczesnego wykrywania i wspomaganie diagnozy klinicznej za pomocą badań hematologicznych, zwłaszcza w przypadku białaczki. Przyjmuje się, że w analizie krwinek jakościowe zmiany zapewniane przez testy hematologiczne są niezwykle cenne klinicznie w wykrywaniu zaburzeń krwi, zwłaszcza złośliwych, takich jak białaczka.

Problem na skalę globalną stanowią braki kadrowe lekarzy, którzy zajmują się morfologią krwi. Stąd wiele międzynarodowych firm wprowadziło na rynek różnorodne zautomatyzowane analizatory hematologiczne. Jednak wszystkie takie urządzenia mają problemy z precyzją i dlatego wymagają wsparcia ludzkiej oceny. Oznacza to, że nie radzą sobie z kluczowymi klinicznymi problemami.

AI dla inteligentnych rozwiązań klinicznych

Współpraca Mindray z Tencent AI Lab połączy najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego i rozpoznawania obrazów firmy Tencent, dostęp do najlepszych naukowców i kompleksowe rozwiązania chmurowe, z siłą Mindray w zakresie analizy próbek, systemów obrazowania, zintegrowanego projektowania, dostępu do ekspertów klinicznych i ogromnych ilości danych potrzebnych do opracowania analizatorów hematologicznych z wiodącymi na świecie możliwościami rozpoznawania komórek. Ponadto firmy zbadają, w jaki sposób technologie sztucznej inteligencji mogą wspierać inne aspekty urządzeń w celu poprawy ich niezawodności lub łatwości użytkowania.

Dzięki wspólnym wysiłkom urządzenia i systemu do oceny morfologii krwi z wiodącymi na świecie funkcjami obrazowania i rozpoznawania komórek będą szeroko dostępne dla placówek medycznych na wszystkich szczeblach w całych Chinach. Zespoły naukowców mają również nadzieję, że zmniejszy to obciążenie pracowników technik mikroskopowych, poprawi jakość raportów z analizy krwinek i zminimalizuje liczbę fałszywie ujemnych wyników testów na białaczkę.

W przyszłości Mindray i Tencent AI Lab będą wspólnie badać możliwości integracji i zastosowania technologii AI w innych dziedzinach IVD, takich jak analiza moczu, inteligentne laboratorium i dane typu big data, aby zapewnić lepsze urządzenia i usługi medyczne oraz aby przyczynić się do rozwoju opieki zdrowotnej w skali globalnej. Obie firmy starają się służyć społeczeństwu technologią, promować dostępność zaawansowanych technologii i oferować wysokiej jakości opiekę zdrowotną jak największej liczbie osób.

[1] Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: gLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA J Clin. 2018;68(6):394–424.

Bibliografia:

[1] Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: gLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA J Clin. 2018;68(6):394–424.