西门子数字心脏 AI医疗
德国海德尔堡大学的心脏病学家benjamin meder借助鼠标和计算机屏幕而不是手术刀，小心翼翼的在一个跳动的数字心脏上安放了一个起搏器的电极。借助模拟患者细胞电气和物理特性打造的这种“数字副本”， meder能够在手术前通过模拟了解起搏器是否能够挽救心脏衰竭患者的生命。
这种数字心脏是由西门子医疗公司打造的，这项研究也代表着，随着个性化时代的到来，医学设备制造商们如何使用人工智能技术来帮助医生们进行更准确的诊断。西门子医疗和飞利浦、通用医疗等竞争对手所面临的挑战在于，如何在与谷歌等希望借助大数据获取健康医疗利润的科技巨头的竞争中获得优势。
对于西门子医疗和它的传统竞争对手来说，从主要的硬件制造公司向医学软件先驱者的过渡被视作该领域入行的关键。谷歌已经研发出了大量的ai工具，其中包含了能够通过分析医学影像进行眼部疾病诊断的算法，以及通过数字记录预测可能死亡时间的算法等。
与此同时，阿里巴巴也希望借助它的云系统和数据系统来扭转中国医学专家短缺的现状。阿里巴巴正在进行人工智能辅助诊断工具的研究，以帮助医生们进行ct扫描和核磁共振扫描图像的分析。
今年三月份从西门子集团分离出来的西门子医疗在最近这个季度的医学影像设备销售获得了突破，这也多亏了一系列新产品的问世。但是据分析人士称，这家德国公司还有飞利浦以及通用医疗都将遭遇一种压力，它们必须证实自己能够为医疗保健制度节省资金，因为医疗开销越来越多的与患者的收入联系在一起，而且医院也依靠批量采购来获取折扣优惠。
西门子医疗在这一行业有着悠久的历史，它在1896年打造了第一台企业化x射线机器，现在它已经成为世界上最大的医学成像设备制造商。现在公司董事长bernd montag的野心在于把公司打造成为“医疗保健领域的gps”，不仅通过销售智能服务获取数据，而且也让小型科技公司研发app为它的反馈数据。
随着西门子医疗公司的转型，公司在it领域投入了巨资。公司雇佣了大约2900名软件工程师，而且在机器学习领域拥有超过600项专利和专利申请。但是西门子医疗的举动并不孤单。飞利浦公司宣称，公司大约60%的研发人员和60%的资金已经投入到软件和数据科学领域。而且飞利浦公司也雇佣了数千名软件工程师。
有专家称，ai在医学技术领域的成功取决于可以获得的可靠数据，这种成功不仅仅是打造出数字模型，而且预示着针对特定患者的有效治疗即将到来。心脏病学家meder称：“你可以设想一下，未来我们将能够模拟一位患者所有的器官功能以及所有的细胞功能。我们将能够提前数周或者数月预测患者是否会得病，以及患者对于特定疗法会有怎样的反应，而且患者将成为最大的受益者。那可能给医学领域带来革命性变化。”
为了实现这一目标，西门子医疗已经建造了一个拥有超过2.5亿份注释图像、报告和手术数据的巨大数据库，并借此对新的算法进行训练。在心脏数字副本的案例中，ai系统被训练借助心脏的电气、物理特性以及结构数据打造3d影像。西门子医疗的软件研发负责人tommaso mansi称，研究人员面临的其中一项主要挑战在于避开其复杂性，并且创建一个易于使用的界面。
为了测试这项数字副本技术，meder的团队创建了100个心脏数字副本，这些模型全部来自于一个6年试验中所研究的心脏衰竭患者。计算机根据数字副本进行了预测，预测结果随后会与真正的结果进行对比。meder的研究团队希望在2018年年底之前完成预测的评估。
如果这一研究结果是有希望的，研究人员接下来将对这个系统进行更大规模的实验测试，并且最终让监管者批准这软件进行商业应用。西门子医疗拒绝透漏这项技术最终将什么时候用于临床，而且也未透漏它的数字心脏或者其它器官模型如何实现货币化。
西门子医疗、通用医疗和飞利浦宣称，它们的数据库来自于可获取的公共数据、临床数据或者合作医院的数据，也有些数据来自于它们的客户。而且它们宣称，所有的这些数据都是匿名的，并经过了患者的同意。
然而一些活动家和专业学者担心，这些患者的数据会被这些公司主要用作一种商业工具。埃森哲咨询公司科学实践部门的负责人boris bogdan认为，这些数据的所有权属于灰色地带，如果这些公司开始借助这些数据盈利，可能导致患者的强力抵制。他声称：“当facebook创建时，没有人真正关心这些信息的所有权。现在人们开始了解，facebook借助他们的数据赚取了巨大的利润。数据隐私、数据用途以及数据货币化等问题也变得越来越明显。”
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为了测试这项数字副本技术，meder的团队创建了100个心脏数字副本，这些模型全部来自于一个6年试验中所研究的心脏衰竭患者。计算机根据数字副本进行了预测，预测结果随后会与真正的结果进行对比。meder的研究团队希望在2018年年底之前完成预测的评估。
如果这一研究结果是有希望的，研究人员接下来将对这个系统进行更大规模的实验测试，并且最终让监管者批准这软件进行商业应用。西门子医疗拒绝透漏这项技术最终将什么时候用于临床，而且也未透漏它的数字心脏或者其它器官模型如何实现货币化。
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