国内医療企業における人工知能
国内矯正ブランドの人工知能が海外へ
歯科矯正とは、歯を矯正し、歯並びの乱れや変形を取り除くことを指します。目に見えない矯正とは、「目に見えないブラケットレス矯正」とも呼ばれます。従来のワイヤーやブラケットを必要とせず、外観に影響を与えず、コンピューター支援の 3 つの要素を組み合わせたものです。寸法診断、個性デザイン、デジタル造形技術。実際、3D プリントとデジタル オペレーティング システムは、目に見えない矯正治療にとって重要なツールです。これは診断と治療のプロセスによって決定されます: 歯科医は口腔レーザー スキャナーを使用して歯全体をスキャンし、そのデータを矯正プラットフォームにアップロードします。プラットフォームは AI アルゴリズムを使用して歯を設計し、個別の治療計画を策定し、目に見えない矯正器具を 3D プリントします。最終的には、患者の指示に従って歯科医が使用します。
目に見えない矯正装置に関しては、競合他社である Invisalign を無視することはできません。この製品は、米国で上場されており、最新の時価総額は 485 億 3,700 万米ドルで、株価は過去 10 年間で 30 倍に上昇した、目に見えない矯正歯科アライン テクノロジー (アライン社) のものです。中国のローカルブランドは、インビザラインのペースに続き、国内市場で第2位にランクされ、時代の主役となった。 CIC(中世コンサルティング)の事例をもとに算出したデータによると、両社の国内市場シェア合計は82.4%と高く、そのうちタイムズエンジェルのシェアは約41%で、1位のインビザラインよりは若干低い。 0.4パーセントポイント。 2018年、タイムズエンジェルは急成長の時代を迎え、売上高は2018年の4億9,000万元から2020年には8億1,000万元に増加し、年平均成長率は26%以上、売上総利益は6,000万元から2億3,000万元に増加しました。 、純利益率は12%から28%に上昇し、年間約50%の高い利益成長率を維持し、売上総利益率は64%から70%に上昇しました。
他の医療業界と比較すると、目に見えない矯正市場はまだ初期成長段階にあり、成熟した競合他社が少なく、中国のような新興市場では、現在の普及率は従来の歯科矯正に比べて非常に限られています。インビザラインの参考価格帯は一般的に4万~6万元です。これと比較して、治療中のTimes Angelの4製品の希望小売価格はそれぞれ35,000元、40,000元、28,000元、25,000元ですが、目に見えない矯正装置の現在の高価格と比較すると、新興市場に適しているかどうかはわかりません。持続的な成長を維持するかどうかは、業界内で非常に議論の余地があります。将来の開発戦略を見据えて、タイムズ・エンジェルは目論見書で次のように述べています:研究開発能力を強化し、歯科矯正ソリューションの革新を継続すること、業務効率を向上させるために自社システムをさらにインテリジェント化およびデジタル化すること、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために医療サービスを最適化すること、生産能力を向上させること、および生産効率の向上、販売網の拡大、ブランド認知度や学術的影響力の向上により国内市場での地位を強化するが、海外展開については言及しなかった。
Times Angel と Aiqi Technology は国内市場ではほぼ同じ地位にありますが、国際市場での地位はまったく異なります。 2020年のタイムズエンジェルの収益は8億1,700万元で、海外からの収益は売上のわずか0.1%に過ぎず、インビザライン企業の総収益は161億2,900万元(うち13億4,000万元は中国本土から)で、外国収益が92%を占めた。について。
現在、インビザラインは目に見えない歯科矯正業界のリーダーとして確固たる地位を築いています。これまでの年次報告書によると、Aiqi Technology は常に国際的な拡大を事業戦略の最優先に据えてきました。同時に、国際的な拡大も成長の主な原動力となっています。 2017年以降、堅調な成長を続ける北米市場に加え、中国などの市場も台頭し始めています。ただし、比較すると、過去 3 年間の Times Angel の研究開発費率は Aliqi Technology の研究開発費率よりも高く、それぞれ 10.3%、12.5%、11.4% であったことは注目に値します。過去 3 年間で 11.4% にとどまりました。実際、これは歯科矯正業界の共通の特徴でもあります。最初の製品の開発が成功すれば、その後の研究開発投資はそれほど高額になる必要はありません。デジタル矯正技術が目に見えない矯正業界で徐々に主流の技術になるにつれて、関連データはその後の製品開発にとってますます重要になります。 Times Angel は現在、約 70 万件の歯科ビッグデータを保有していることがわかっています。
統計によると、2019年には米国には目に見えない矯正を行う現役の医師が9万6,000人おり、そのうち約6,700人が含まれています。現在、米国矯正歯科医協会 (AAO) の会員数は 19,000 人であるため、AAO におけるアイキ医師の普及率は 3 分の 1 です。しかし、新規参入者の増加により普及率は低下傾向にあります。
独自の方法を見つけたい場合は、差別化された利点を見つける必要があります。現在、コンタクトレンズ業界の多くの特許が失効し、特許保護を失っているため、より多くの企業に新たな機会が与えられています。ドイツで開催された医療デジタルカンファレンスでは、科学技術で新たな進歩を遂げた世界中の参加者からの強い挑戦が見られました。地元メディアのダッチタイム(ジャーマンタイムズ)の報道によると、あまり知られていないU-Lab目に見えない矯正装置のテクノロジー企業である Klare Smile と Klare Smile の 2 社が言及されました。このカンファレンスでは、ドイツの大手歯科企業、契約学者や専門家が新規参入企業の技術を説明、分析し、目に見えない矯正技術の新たな進歩に公然と驚いている姿もほとんど見かけませんでした。
ドイツタイムズの報道で興味深いのは、クレアスマイルが中国企業として言及されていることですが、グーグルマップで見つかったのはノルウェーのオスロにあるクレアスマイルと、中国名のインレという歯科会社の住所だけでした。中国での稀な散発的な報道によると、中国のブランド名「インル矯正歯科」はクレアスマイルと密接に関連しているという。深セン市に登録されている深セン愛暁歯科医療管理有限公司が商標登録しており、klare smileの自然人であるJingxuan氏が同社の実際の管理者です。報告書では、実際の管理者は国内の歯科大手企業の実質的な管理者の息子であると言及されており、報告書で言及されているインアラインのインビジブルブレースブランドは、klare smileと同じ支配株主を持っているとのことである。希少な公開情報に基づくと、中国資本の歯科会社が目に見えない矯正装置の新技術で画期的な進歩を遂げ、海外市場への進出を始めていると必然的に推測できます。
インビジブルブレースの核心であり最も難しい点は、早期にAI計算システムを構築し、十分な症例数を蓄積することであり、これは多くの新規参入者にとって最大の課題です。中国資本の企業が海外のハイテク歯科矯正企業を間接的に買収・支配することで海外市場を開拓したかどうかは分からないが、シリコンバレーからカンファレンスに参加した英国の歯科矯正医の言葉を引用した。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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