أخبار ar.wedoany.com، في 30 يونيو، قدمت شركة شنغهاي سينوي إنتيليجنت للمعلومات والتكنولوجيا المحدودة (Shanghai Senyi Intelligent Information Technology Co., Ltd.) طلب إدراج إلى بورصة هونغ كونغ الصينية، بضمان مشترك من كل من بنك الصين للاستثمار الدولي (CITIC Securities International)، وبنك الصين للاتصالات الدولية (BOCOM International)، وبنك الصين الدولي (CCB International). تركز سينوي إنتيليجنت منذ فترة طويلة على الذكاء الاصطناعي الطبي وذكاء البيانات الطبية، وتدور أعمالها حول البيانات السريرية للمستشفيات، وبيانات البحث العلمي، وبيانات الإدارة التشغيلية، وخدمات المعرفة الطبية. النقطة الجوهرية ليست تقديم الطلب بحد ذاته، بل ما إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعي الطبي قادرة على تحويل قدراتها في النماذج الكبيرة، ومعالجة اللغة الطبيعية، وقواعد المعرفة الطبية، وإدارة البيانات إلى منتجات نظامية قابلة للاستخدام المستدام من قبل المؤسسات الطبية.
الموقع الصناعي لشركة سينوي إنتيليجنت أقرب إلى "مزود البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الطبي". تنتج المستشفيات يومياً كميات هائلة من السجلات الطبية، ونتائج الفحوصات والتحاليل، وتقارير التصوير، وسجلات الأدوية، وسجلات العمليات الجراحية، وبيانات المتابعة. هذه البيانات معقدة التنسيق، وغير موحدة المعايير، ومنخفضة الجاهزية للاستخدام. لكي تدخل أنظمة الذكاء الاصطناعي فعلياً في مجالات البحث السريري، وإدارة الأمراض النوعية، وعمليات المستشفيات، فإن الخطوة الأولى هي تنظيف البيانات المتناثرة، وهيكلتها، ودلالتها، ثم ربطها بعمليات التحليل، والاسترجاع، ودعم القرار، ونمذجة البحث العلمي.
من منظور المسار التقني، بدأت سينوي إنتيليجنت مبكراً بمعالجة اللغة الطبيعية، وقواعد المعرفة الطبية، ومنصات البيانات الطبية الضخمة، ثم توسعت تدريجياً لتشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبي ومنصات البحث العلمي الذكية. تختلف النصوص الطبية عن النصوص العادية؛ فالسجلات الطبية تحتوي على العديد من الاختصارات، والمصطلحات التشخيصية، ومؤشرات الفحوصات، والتعبيرات النافية، والعلاقات الزمنية، والارتباطات بين الأمراض المتعددة. يحتاج النظام إلى التعرف على الأمراض، والأعراض، والأدوية، والعمليات الجراحية، وقيم الفحوصات، ونتائج العلاج، وبناء علاقات بيانات على أبعاد المريض، والمرض، ومجموعات البحث العلمي. مع دخول النماذج الكبيرة إلى الساحة الطبية، تزداد أهمية هذه القاعدة البياناتية، لأن جودة مخرجات النموذج تعتمد بشكل كبير على معايير البيانات الأساسية، وحدود المعرفة الطبية، وقدرة الاتصال بأنظمة المستشفى الداخلية.
الذكاء الاصطناعي الطبي ينتقل من الخوارزميات المنفردة إلى النشر المنصاتي. لا تحتاج المستشفيات فقط إلى روبوت محادثة، ولا إلى نموذج لمرض واحد فقط، بل تحتاج إلى منصة بيانات ذكية قادرة على الاتصال بأنظمة HIS، وEMR، وLIS، وPACS، وقواعد بيانات البحث العلمي، وأنظمة المتابعة. إذا تمكنت سينوي إنتيليجنت من دمج إدارة البيانات داخل المستشفى، واستخراج المعرفة الطبية، وبناء مجموعات البحث العلمي، والتحليل السريري المساعد، وتطبيقات النماذج الكبيرة، فيمكنها خدمة سيناريوهات مثل البحث العلمي للأطباء، وعمليات المستشفيات، والدراسات الواقعية لشركات الأدوية، وإدارة البيانات الطبية الإقليمية. بالنسبة للمؤسسات الطبية، يجب أن تترجم قيمة الذكاء الاصطناعي في النهاية إلى تحسين الكفاءة، وزيادة معدل استخدام البيانات، وتسريع مخرجات البحث العلمي، وتحسين عمليات الإدارة السريرية.
يعكس تقديم سينوي إنتيليجنت للطلب أيضاً تسارع عملية رسملة شركات الذكاء الاصطناعي الطبي. مقارنة بتطبيقات الإنترنت الاستهلاكية، فإن دورة طرح منتجات الذكاء الاصطناعي الطبي أطول، وشراء العملاء أكثر حذراً، ومتطلبات أمن البيانات والامتثال أعلى، وعادة ما تحتاج المشاريع إلى المرور بمراحل التجربة، وربط الأنظمة، والتحقق داخل المستشفى، والصيانة المستمرة. بعد تقديم الطلب، سيركز السوق بشكل خاص على هيكل عملاء سينوي إنتيليجنت، ومدى تغطيتها للمستشفيات، والإنفاق على البحث والتطوير، وجودة الإيرادات، ومستوى هامش الربح الإجمالي، واستقرار النموذج التجاري، خاصة ما إذا كانت قدرات النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي قادرة على جلب طلبات جديدة وقدرة أقوى على تجديد الاشتراكات.
يجب على القراء في المجال الصناعي التركيز بشكل أكبر على مزيج هذه الشركة من "هندسة البيانات + نماذج الذكاء الاصطناعي + السيناريوهات القطاعية". تماماً مثل قطاعات التصنيع، والطاقة، والنقل، يمر القطاع الطبي بعملية الانتقال من بناء أنظمة المعلومات إلى ترقية الأنظمة الذكية. إن ما تقوم به سينوي إنتيليجنت من هيكلة البيانات الطبية، وقواعد المعرفة، ونماذج الذكاء الاصطناعي، ومنصات التطبيقات، هو في جوهره تحويل البيانات القطاعية إلى وسائل إنتاج قابلة للحساب، والاسترجاع، والتحليل، وإعادة الاستخدام. مع تحسن الأساس الرقمي للمستشفيات تدريجياً، سينحصر التنافس بين شركات الذكاء الاصطناعي الطبي في عمق إدارة البيانات، وموثوقية النماذج، وقدرة فهم السيناريوهات، وكفاءة التسليم.
