2022神经科学数字化创新白皮书.pptx
《2022神经科学数字化创新白皮书.pptx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《2022神经科学数字化创新白皮书.pptx(47页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、神经科学数字化创新白皮书(2022)目目 录录一神经科学数字化创新背景1、疾病谱驱动2、政策驱动3、资本驱动4、技术驱动P9 P10 P11 P12二神经科学数字化创新全景透视1、神经科学数字技术定义及成熟度2、数字技术凸显神经科学数字化创新优势3、神经科学数字化创新技术及参与者P14 P19 P24三神经科学数字化创新技术的价值1、神经科学数字化创新价值分析P47神经科学数字化创新白皮书(2022)7神经科学数字化 创新背景01神经科学数字化创新白皮书(2022)8神神经类经类、精神、精神类类疾病情况疾病情况自闭症6中国1%-2%患有自闭症 占中国儿童精神疾病首位多发性硬化12020年,全球
2、患者总数为282.64万 人,预计2022年为298.87万人肌萎缩侧索硬化8发病率约为1.5/10万脊髓性肌萎缩症5我国患病率约为1/50000 全国约每一万个新生儿中 有一个罹患SMA卒中10全球有1亿脑卒中患者,是全球第二大死因,仅次于冠心病(16.2%)癫痫4癫痫影响全球5000万人,每年新增200万患者,约3/4患者没得到治疗抑郁症7全球约3亿患者 中国5000万每年100万人因该症自杀精神分裂症11全球患者7600万 中国1600万全球1/4人口罹患精神或神经类疾病治疗相关疾病带来的社会负担占全部疾病19%阿尔茨海默病2,3全球有超5500万痴呆患者,其中 50%-70%为阿尔茨海
3、默病患者,中国60岁及以上AD患者高达983万脑肿瘤9中国100-200万5年生存率30%-40%疾病谱驱动神经科学数字化创新白皮书(2022)9政策驱动我国是典型的“大政府”;医疗行业属于强监管行业;我国以公立医疗及国家强制医保为主体。20092010开始阶段20112015起步阶段20162019稳步推进阶段20202021疫情推动爆发阶段2022开始“十四五”规划2009:关于 深化医药卫生体 制改革的意见 2010:2010年远程会诊系统建设项目管理方案院内信息化与数 据共享、远程医 疗、药械电商、物联网与智能设 备、大数据、DRG等基础建设,实现电子病历大 幅提升、远程会诊初具规模引
4、导更先进的技 术与更具体的应 用场景,推动多 技术与医疗的融 合,强化数字技 术的监管政策疫情推动远程医 疗和大数据等数 字技术的应用构建普惠便捷的 数字民生保障体 系,建设智慧医 保,医疗保障信 息化水平显著提 升神经科学数字化创新白皮书(2022)10投投资资机构在神机构在神经经科学数字化技科学数字化技术产术产业业投投资资轮轮次和次和频频次分布次分布天使轮Pre-A轮A轮A轮以后1次*数据来源:动脉橙数据库2次3次4次5次及以上累计投资5000万 人民币以上累计投资1000-5000万人民币累计投资1000万 人民币以下资本驱动截止2022年3月底,共计有63 家投资机构布局中国神经科学数
5、 字化技术赛道,其中不乏中国红 杉、高瓴、鼎晖投资、山蓝资本 等明星投资机构。从投资机构的投资轮次分布看,天使轮和pre-A轮最多,占比高 达85%,累计投资总额在1000 万人民币以下的占比68%。这 说明神经科学数字化技术产业处 于发展早期,未来投资空间大。神经科学数字化创新白皮书(2022)11技术驱动数字化与医疗结合,全面参与医 疗闭环。广泛参与疾病康复过程,数字化在远程疾病管理,慢病管理领域优势显著防治阶段,数字化不 仅分析健康档案数据,还提供疾病防治场景诊断场所数字化、诊断工具数字化、诊断结果数字化参与公共卫生应急治 理,将公共卫生局部 数据整合,用于传染 病预警与溯源等方面治疗手
6、段数字化、治疗对象数字化康康防防诊诊控控治治数字化数字化 结结合点合点神经科学数字化创新白皮书(2022)12神经科学数字化 创新全景透视02神经科学数字化创新白皮书(2022)13神经科学数字技术是神经科学与 数字技术的交叉,目标是通过数 字技术引入新的应用、流程、产 品、服务及商业模式来提供可扩 展的解决方案,从而为患者、医 疗机构、研究和支付赋能。数字技术是将各种模拟或数字信 号转化为电子计算机能识别的二 级制数据(0和1)后进行运算、加工、存储、传送、传播、还原 的技术。根据其核心作用,在“采集(输入)-传输-存储-处理-输出”的经典数据模型中扮演一 个或几个角色。神经科学数字 技术定
7、义运算加工存储传送传播还原神经科学数字化创新白皮书(2022)14气泡大小表示 应用市场潜力神经科学数字技术成熟度及市场前景神经科学数字化创新白皮书(2022)15数字化技术在不同类型神经疾病的应用成熟度分布注:柱状图越长,表述该类数字化技术在神经疾病的应用成熟度越高 各领域亦包含疾病康复应用严重抑郁症脊髓性肌萎缩症运动障碍 卒中帕金森病 阿尔茨海默病 多发性硬化症癫痫传感脑机接口人工智能数字疗法虚拟与仿真神经科学数字化创新白皮书(2022)16神经科学数字技术-人工智能样式结构化数据待处理数据数据输入数据输入数据存储 数据处理数字技术遵 循“输入-存储-处理-输 出”的经典数 据模型。应用模
8、型验证本机存储云存储数据存储数据处理数据输出数据输出人工智能的典型数据流程训练完成的模型处理后的数据开发神经科学数字化创新白皮书(2022)17神经科学数字技术-传感样式物理、化学、生物传感数据输入数据存储数据转换数据输出脑机接口的典型数据流程信号输出数模转换信号采集信号处理储存器神经科学数字化创新白皮书(2022)18数字技术凸显神经科学数字化创新优势网络化优势数字化医疗设备,可以 实现医院内部信息资源 共享、实时影像及文档 的传输;完成远程医疗 等医疗机构管理者可以通 过数据分析实时调度、管理医疗机构,优化为 病人提供的服务。智能化优势医疗设备智能化,对于 患者病灶发现更准确、病情管理更加
9、的精细化。个性化优势数字化可以根据病人的 个体差异,开展个性化 的疾病管理和健康管理 服务。信息化优势神经科学数字化创新白皮书(2022)19信息化优势数字技术的引入使得医院内部、医联体以及互联网医疗数据实时 流转、互联互通,从而实现智慧 医疗、智慧管理和智慧服务。医联体分级诊疗互联网医院体系电子处方 分级坐诊 图文问诊咨询报告 AI辅助诊断 处方流转远程转诊 远程影像 检查预约远程病理 远程教学 远程心电线上挂号 查看报告 智能导诊诊疗及OA 医生服务 教学科研智慧就医/医教数据院内HIS院内信息化系统院内信息化系统数据数据神经科学数字化创新白皮书(2022)20人工智能辅助诊断人工阅片高效
10、、标准、精准低效、参差不齐、错误脑部影像智能化优势人工智能可以快速阅片,定位医 疗影像中的病灶,为医生提供辅 助诊断意见,从而极大地提高诊 断效率,缓解放射科医生严重不 足的窘境。同时,人工智能没有疲劳感,可 以有效降低因此造成的疏漏或错 误。此外,对于缺乏阅片能力的 基层医疗,人工智能更是可以极 大提高其诊断水平,实现标准的 一致化。神经科学数字化创新白皮书(2022)21三甲医院5G急救基层医院互联网医疗咨 询 影 像 诊断随访 远程手术网络化优势包括云计算、大数据和5G等网 络基础设施的逐渐成熟,使得远 程医疗蓬勃发展。患者在家就可以享受到远在千里 之外的三甲医院的专家服务。基层医院的诊
11、断数据可以及时传 递到三甲医院得到咨询,同样可 以在知名专家的远程指导下完成 以前无法想象的高难度手术。神经科学数字化创新白皮书(2022)22个性化优势数字疗法+传感器的介入为个性 化医疗提供了可能。如今,患者可以根据自身的体质 实现精确给药,不再以固定剂量 给药,极大提高了药效,减少了 副作用。神经科学数字化创新白皮书(2022)23数 字 疗 法虚 拟 现 实大 数 据 与 云 计 算人 工 智 能脑 机 接 口传 感 器中国神经科学数字化创新主要企业列表神经科学数字化创新白皮书(2022)24信号 采集信号 处理数模转换储存器信号 输出传传感技感技术术原理原理传传感种感种类类技技术术原
12、理原理例子例子物理传感利用被测物体的物理特性转换为数字信号;动作捕捉生物传感将生物体的特征如血压、心电等转换为数字信号。心电仪化学传感将化学物质特征如成分、浓度转换为数字信号;IVD传感器对人体数据的有效感知,依赖于 各种类型的传感器。人体所用传感器需要具备体积小、质量轻、功耗低、可靠性好、稳定性高、易于集成等特点,目 前使用的传感器主要包括运动感 知类传感器、环境感知类传感器 和生理参数检测类传感器,其中 生理参数检测类传感器用于检测 人体各项体征数据,比如血糖、心率、血压等,是可穿戴设备提 供各类健康和医疗服务的基础。神经科学数字化创新白皮书(2022)25动动作捕捉原理示意作捕捉原理示意
13、图图传感器 物理传感动作捕捉是在运动物体的关键部 位设置跟踪传感器,通过空间尺 寸测量、物体定位、物体空间方 位、物体空间移动等方式,由系 统捕捉跟踪器位置,再经过计算 机处理后得到三维空间坐标及移 动情况的相关数据。通过处理、分析数据,可以应用 在步态分析等神经科学数字化领 域。主要分主要分类类技技术术原理原理光学式动作捕捉依靠一整套精密而复杂的光学摄像头来实现,它通过计算机视觉原理,由多个高速摄 像机从不同角度对目标特征点进行跟踪来完成全身的动作的捕捉。惯性动作捕捉惯性导航传感器AHRS、IMU测量被捕捉者或物体的运动加速度、方位、倾斜角等特性。机械师动作捕捉统依靠机械装置来跟踪和测量运动
14、轨迹。声学式动作捕捉系统一般由声波发送装置、声波接收系统和数据处理系统组成。电磁式动作捕捉发射源是按一定时空规律分布的电磁场;接收传感器将接收到的信号通过电缆或无线 方式传送给处理单元电磁动作传感光学动作传感数据分析及集成行为捕捉声学动作传感神经科学数字化创新白皮书(2022)22 56心心电监测仪电监测仪器器电电路路动态心电传感的作用实时监测,实时传输,利于对用户的整体生命体征进行连续的监测和整体评估;体积小巧,便携,适合多种场景心电传感器A/D转换电路光电隔离电路信号放大电路滤波电路无线通信电路传感器 生物传感心肌细胞的兴奋和兴奋传播是细胞 膜的生物电活动为基础的,所有心 肌细胞膜生物电活
15、动的整体就构成 了心电信号。心肌细胞产生的生物 电活动可以通过周围的导体组织传 导到体表的任何部位,因此将电极 放置于体表或体内的某个部位,就 可以记录到对应的电位变化。通过 描记心动周期内由心脏电位变化引 起的体表两个部位之间的电位差随 时间变化的情况,即心电(Electrocardiogram,ECG),它反 映了心脏兴奋的产生、传导和恢复 过程中的电生理活动。用于心电测 量的可穿戴设备的两种主要形态是 心电贴和智能手表两类。神经科学数字化创新白皮书(2022)27EDA测测量量皮电传感的作用皮电活动能够非常快速、灵敏地反应刺激事件对个体的影响程度;体积小巧,实时传输传感器 生物传感当人类
16、机体受到感官刺激或者情 绪产生变化时,皮肤内的血管会 产生收缩和舒张,机体的汗腺(人体约三百万个汗腺,在手掌、手指以及脚底分布较为明显)被 激活发生变化,进而分泌水分,通过毛孔进入皮肤表面,在分泌 液中的离子改变电流正负平衡。测量皮肤电导变化的传感器技术 叫 做 皮 电 活 动(EDA-Electrodermal Activity)传感 技术。电压源电流v皮肤电阻电极电极+神经科学数字化创新白皮书(2022)28通信技术的功能和作用生物传感无创传感可穿戴硅光子数据 采集NB-IoT5G全息影像 技术数据 传输脑机接口人工智能数字疗法虚拟与仿真疾病预防评估诊断疾病治疗疾病康复愈后管理数据 应用数
17、据传输数据传输在神经疾病的诊疗流程中,通信 技术主要解决脑机接口、人工智 能、数字疗法、虚拟与仿真等技 术应用过程中数据的传输问题。通信技术是实现数据从采集到应 用的媒介,主要包括NB-IoT、5G和全息影像技术等。通信神经科学数字化创新白皮书(2022)29侵入式侵入式脑脑机接口的作用机接口的作用与大脑皮层内部接触采集路径短,信号受干扰较小,信号质量高;采集信号效率高,其时间分辨率在0.01秒内,空间分辨率可达到微米级非侵入式非侵入式脑脑机接口的作用机接口的作用与大脑皮层外部接触,临床风险小,在大脑外部佩戴采集设备,不易对大脑组织造成损伤;价格便宜,脑电可穿戴设备价格一般都在千元级侵入式脑机
18、接口指在大脑外部佩 戴设备,实现脑信号采集并与外 部设备之间创建的连接,从而实 现脑与设备的信息交换。非侵入式脑机接口指在大脑外部 佩戴设备,实现脑信号采集并与 外部设备之间创建的连接,从而 实现脑与设备的信息交换。脑机接口神经科学数字化创新白皮书(2022)30数据采集患者病例、检验、影像数据采集诊断决策、精准治疗、个性化康复数据存储数据挖掘数据分析计算数据技术价值采集处理应用大数据与云大数据与云计计算的功能算的功能大数据与 云计算在神经疾病的诊疗流程中,会产 生患者病历、检验、影像、患者 体征、用药、耗材等各类数据,大数据与云计算技术主要对这些 数据进行挖掘、分析和计算,辅 助医生更好地对
19、神经疾病进行诊 断、治疗和康复。云计算和大数据主要包括AI-aaS、数据可视化、边缘计算、分布 式处理、数据安全等。神经科学数字化创新白皮书(2022)31大数据与云大数据与云计计算相关企算相关企业业及相关及相关产产品品人工智能涉及的数据和技术用于医疗健康的人工智能技术主要需要处理影像、语音、文本及生物化学信息等数据,涉及影像分析、NLP、语音助手、知识图谱、药物发现、AI芯片、类脑智能等技术。人工智能人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方 法、技术及应用系统的一门新的 技术科学,研究目的是促使智能 机器会听(语音识别、机器翻译 等)、会看(图像识别、文字识 别等)、会说(语
20、音合成、人机 对话等)、会思考(人机对弈、定理证明等)、会学习(机器学 习、知识表示等)、会行动(机 器人、自动驾驶汽车等)。医疗人工智能医学医疗辅助医学研究平台医学研究基因检测与测序疾病风险检测临床辅助决策辅助诊疗影像辅助诊断医学影像智能导诊电子病历医疗辅助医药候选药物挖掘药物晶型预测药物研发AI+医学AI+医疗AI+医药计算机视觉语音交互语音转写自然处理 语言数据挖掘机器学习应用模式应用场景技术层神经科学数字化创新白皮书(2022)32影像分析示意影像分析示意图图人工智能的作用高效率低成本,满足日益增长的诊疗需要;减轻影像科医生的工作负担,降低误诊率;提高基层诊疗水平,促进分级诊疗输入图像
21、分类卷积层激活层线性整流单元层池化层全连接层输出分类异常正常图像特征提取分类结果基于人工智能的医学影像研究围 绕电子计算机断层扫描(CT)、核磁共振(MRI)、X射线、超声 波、内窥镜和病理切片等多种类 型的医学图像分析展开,对包括 肺、乳腺、皮肤、脑部疾病和眼 底病变等展开研究。医疗影像分 析目前主要采用卷积神经网络(CNN):CNN获取原始像素的输 入图像,并通过卷积层、整流线 性单元(RELU)层和池化层对其 进行变换,完成特征提取,然后 输入到完全连接层中,该层计算 各分类的分数或概率,最高得分(或最高概率)者即为最后的分 类结果。人工智能 影像分析神经科学数字化创新白皮书(2022)
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 2022 神经 科学 数字化 创新 白皮书
限制150内