Künstliche Intelligenz in heimischen Medizinunternehmen
Die künstliche Intelligenz einer einheimischen kieferorthopädischen Marke geht ins Ausland
Kieferorthopädie bezieht sich auf die Korrektur von Zähnen und die Entfernung von Zahnfehlstellungen und Deformitäten. Sie wird auch als „unsichtbare klammerlose Korrektur“ bezeichnet. Sie erfordert keine herkömmlichen Drähte und Klammern, beeinträchtigt das Erscheinungsbild nicht und kombiniert computergestützte dreidimensionale Diagnose mit personalisierter Behandlung Design und digitale Formtechnik. Tatsächlich sind 3D-Druck und digitale Betriebssysteme wichtige Werkzeuge für unsichtbare kieferorthopädische Behandlungen. Dies wird durch den Diagnose- und Behandlungsprozess bestimmt: Der Zahnarzt scannt mit einem oralen Laserscanner den gesamten Zahn und lädt die Daten dann auf die kieferorthopädische Plattform hoch. Die Plattform nutzt KI-Algorithmen, um die Zähne zu entwerfen, einen personalisierten Behandlungsplan zu erstellen und 3D-Druck unsichtbarer Zahnspangen. Verwendung durch Zahnärzte nach Anweisung des Patienten.
Wenn es um unsichtbare Zahnspangen geht, ist der Konkurrent Invisalign nicht zu übersehen. Dieses Produkt gehört zur unsichtbaren kieferorthopädischen Firma Align Technology (Align), die in den USA mit einem aktuellen Marktwert von 48,537 Milliarden US-Dollar notiert ist. Ihr Aktienkurs ist in den letzten 10 Jahren um das 30-fache gestiegen. Chinas lokale Marken sind zum Protagonisten der Zeit geworden und liegen auf dem Invisalign-Markt an zweiter Stelle. Nach Angaben von CIC (Chongshi Consulting), die anhand von Einzelfällen berechnet wurden, beträgt der gesamte inländische Marktanteil der beiden bis zu 82,4 %, wobei Times Angel etwa 41 % ausmacht, was etwas weniger ist als die Nummer eins von Invisalign 0,4 Prozentpunkte. Im Jahr 2018 trat Times Angel in eine Ära schnellen Wachstums ein. Der Umsatz stieg von 490 Millionen Yuan im Jahr 2018 auf 810 Millionen Yuan im Jahr 2020, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von mehr als 26 %; . Die Nettogewinnmarge stieg von 12 % auf 28 %, wobei die jährliche Gewinnwachstumsrate von etwa 50 % gestiegen ist.
Im Vergleich zu anderen medizinischen Branchen befindet sich der Markt für unsichtbare Zahnspangen noch in der Anfangsphase des Wachstums, mit weniger ausgereiften Wettbewerbern. In Schwellenländern wie China ist die aktuelle Durchdringungsrate im Vergleich zur traditionellen Kieferorthopädie sehr begrenzt. Die Referenzpreisspanne für Invisalign liegt im Allgemeinen zwischen 40.000 und 60.000 Yuan. Im Vergleich dazu liegen die empfohlenen Verkaufspreise der vier Produkte von Times Angel während der Behandlung bei 35.000 Yuan, 40.000 Yuan, 28.000 Yuan bzw. 25.000 Yuan. Im Vergleich zu den derzeit hohen Preisen für unsichtbare Zahnspangen ist jedoch zu prüfen, ob sie für Schwellenländer geeignet sind Die Aufrechterhaltung eines nachhaltigen Wachstums ist in der Branche höchst umstritten. Mit Blick auf zukünftige Entwicklungsstrategien erklärte Times Angel im Prospekt: Stärkung der Forschungs- und Entwicklungskapazitäten und weitere Innovation der eigenen Systeme, um die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Produktionskapazität zu steigern; Verbesserung der Produktionseffizienz; Konsolidierung der inländischen Marktposition durch Ausbau des Vertriebsnetzes und Steigerung der Markenbekanntheit und des akademischen Einflusses, eine Expansion ins Ausland wurde jedoch nicht erwähnt.
Obwohl Times Angel und Aiqi Technology auf dem heimischen Markt fast den gleichen Status haben, ist ihr Status auf dem internationalen Markt völlig unterschiedlich. Im Jahr 2020 betrug der Umsatz von Times Angel 817 Millionen Yuan, wobei das Ausland nur 0,1 % des Umsatzes beisteuerte. Der Gesamtumsatz der Invisalign-Unternehmen belief sich auf 16,129 Milliarden Yuan (1,304 Milliarden Yuan des Umsatzes kamen vom chinesischen Festland), und der Auslandsumsatz machte 92 % aus; um.
Derzeit ist Invisalign immer noch fester Marktführer in der Branche der unsichtbaren Kieferorthopädie. Laut früheren Jahresberichten hat Aiqi Technology die internationale Expansion stets an die Spitze seiner Geschäftsstrategie gestellt. Gleichzeitig ist die internationale Expansion auch der Haupttreiber des Wachstums. Seit 2017 verzeichneten neben dem stetigen Wachstum des nordamerikanischen Marktes auch China und andere Märkte einen Aufschwung. Es ist jedoch erwähnenswert, dass die Forschungs- und Entwicklungskostenquote von Times Angel in den letzten drei Jahren höher war als die von Aliqi Technology, die bei 10,3 %, 12,5 % bzw. 11,4 % lag blieb in den letzten drei Jahren bei 11,4 %. Niedrigerer Anteil. Tatsächlich ist dies auch ein gemeinsames Merkmal der Kieferorthopädie-Branche: Sobald das erste Produkt erfolgreich entwickelt wurde, müssen die nachfolgenden Investitionen in Forschung und Entwicklung nicht allzu hoch sein. Da die digitale kieferorthopädische Technologie nach und nach zur Mainstream-Technologie in der unsichtbaren Korrekturbranche wird, werden relevante Daten für die spätere Produktentwicklung immer wichtiger. Es wird davon ausgegangen, dass Times Angel derzeit über fast 700.000 zahnmedizinische Big Data verfügt.
Statistiken zeigen, dass es im Jahr 2019 in den Vereinigten Staaten 96.000 aktive Ärzte für unsichtbare Korrekturen im Bereich der unsichtbaren Korrektur gab, darunter etwa 6.700. Derzeit beträgt die Mitgliederzahl der American Association of Orthodontists (AAO) 19.000, sodass Dr. Aiqis Penetrationsrate in der AAO bei einem Drittel liegt. Mit der Zunahme neuer Marktteilnehmer ist die Durchdringungsrate jedoch zurückgegangen.
Wenn Sie Ihren eigenen Weg gehen wollen, müssen Sie Ihre differenzierten Vorteile finden. Derzeit sind viele Patente in der Kontaktlinsenindustrie abgelaufen und haben den Patentschutz verloren, was neue Möglichkeiten für mehr Akteure bietet. Auf der Medical Digital Conference in Deutschland sahen wir starke Herausforderungen von einigen Teilnehmern aus der ganzen Welt, die neue Durchbrüche in Wissenschaft und Technologie erzielt haben, im Bericht der lokalen Medien Dutch Time (German Times), dem wenig bekannten U-Lab Zwei Technologieunternehmen für unsichtbare Zahnspangen, Klare Smile und Klare Smile, wurden erwähnt. Auf dieser Konferenz haben wir auch selten große deutsche Dentalunternehmen, Vertragswissenschaftler und Experten gesehen, die die Technologien neuer Marktteilnehmer erklärten und analysierten und sich offen über die neuen Durchbrüche in der Technologie unsichtbarer Zahnspangen überraschten.
Was im German Times-Bericht interessant ist, ist, dass Klare Smile als chinesisches Unternehmen erwähnt wird, wir aber in Google Maps nur ein Klare Smile in Oslo, Norwegen, mit dem chinesischen Namen Yinles Dentalfirmenadresse, aber aus China in einigen seltenen, sporadischen Fällen gefunden haben Berichten zufolge ist der chinesische Markenname Yinle Orthodontics eng mit Klare Smile verbunden. Shenzhen Aixiao Dental Medical Management Co., Ltd., eingetragen in Shenzhen, hat die Marke eingetragen, und Jingxuan, eine natürliche Person von klare smile, ist der eigentliche Verantwortliche des Unternehmens. In dem Bericht wird erwähnt, dass der eigentliche Verantwortliche der Sohn des eigentlichen Verantwortlichen eines inländischen Dentalgiganten ist. Die im Bericht erwähnte Marke für unsichtbare Zahnspangen hat denselben Mehrheitsaktionär wie klare smile. Laut öffentlicher Informationsbefragung handelt es sich um einen unsichtbaren Aufgrund der seltenen öffentlichen Informationen können wir zwangsläufig davon ausgehen, dass von China finanzierte Dentalunternehmen Durchbrüche bei der neuen Technologie unsichtbarer Zahnspangen erzielt haben und begonnen haben, in ausländische Märkte zu expandieren.
Der zentrale und schwierigste Punkt für unsichtbare Zahnspangen ist die Etablierung des KI-Rechnersystems im Frühstadium und die ausreichende Anhäufung der Fallzahlen. Dies ist die größte Herausforderung für viele Neueinsteiger, die teilnehmen möchten. Wir wissen nicht, ob von China finanzierte Unternehmen durch indirekte Übernahmen und Beteiligungen ausländischer High-Tech-Kieferorthopädieunternehmen Märkte in Übersee erschlossen haben, aber wir haben einen britischen Kieferorthopäden zitiert, der aus dem Silicon Valley an der Konferenz teilnahm:
„Das Zeitalter der KI ist da, sie werden es dir nie sagen, sie wollen dich nur ersetzen, wir alle wissen, dass es in Echtzeit passieren wird, es ist nur so, dass niemand seinen Job verlieren möchte, weil er es zugibt.“
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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