국내 의료기업의 인공지능
국내 교정 브랜드의 인공지능 해외 진출
치아교정은 치아를 교정하고 어긋난 치아와 기형을 제거하는 것을 말합니다. 눈에 보이지 않는 치아교정은 "보이지 않는 브라켓 없는 교정"이라고도 하며, 기존의 와이어와 브라켓이 필요하지 않고, 외관에 영향을 주지 않으며, 컴퓨터를 이용한 3차원 진단과 개인 맞춤을 결합한 것입니다. 디자인과 디지털 몰딩 기술. 실제로 3D 프린팅과 디지털 운영체제는 눈에 보이지 않는 치아교정 치료를 위한 중요한 도구다. 이는 진단 및 치료 과정에 따라 결정됩니다. 치과 의사는 구강 레이저 스캐너를 사용하여 치아 전체를 스캔한 다음 데이터를 교정 플랫폼에 업로드합니다. 플랫폼은 AI 알고리즘을 사용하여 치아를 디자인하고 개인화된 치료 계획을 수립하며, 3D 프린팅으로 보이지 않는 교정기, 마지막으로 환자의 지시에 따라 치과의사가 사용합니다.
눈에 보이지 않는 교정장치의 경우 경쟁사인 Invisalign을 무시할 수 없습니다. 이 제품은 눈에 보이지 않는 치아교정 얼라인 테크놀로지(Align)의 제품으로, 최근 시가총액 485억3700만 달러로 미국에 상장됐다. 주가는 지난 10년간 30배나 올랐다. 중국 로컬 브랜드는 인비절라인에 이어 국내 시장 2위를 기록하며 시대의 주역이 됐다. CIC(종시컨설팅) 자료에 따르면 사례별로 계산한 결과, 두 회사의 전체 국내 시장 점유율은 82.4%에 달하며, 그 중 타임엔젤이 약 41%를 차지해 1위 인비절라인보다 다소 낮은 수준이다. 0.4%포인트. 2018년 Times Angel은 급속한 성장 시대에 진입했습니다. 수익은 2018년 4억 9천만 위안에서 2020년 8억 1천만 위안으로 증가했으며, 연평균 성장률은 6천만 위안에서 2억 3천만 위안으로 증가했습니다. , 순이익률은 12%에서 28%로 증가하여 약 50%의 높은 연간 이익 성장률을 유지했습니다. 총 이익률은 64%에서 70%로 증가했습니다.
다른 의료 산업에 비해 투명 교정기 시장은 아직 초기 성장 단계에 있으며, 중국과 같은 신흥 시장의 경우 기존 치열 교정에 비해 현재 보급률이 매우 제한적입니다. Invisalign의 기준 가격 범위는 일반적으로 40,000~60,000위안 사이입니다. 이에 비해 타임엔젤의 4개 제품 치료 중 권장소매가는 각각 3만5000위안, 4만위안, 2만8000위안, 2만5000위안이다. 지속적인 성장을 유지하는 것은 업계에서 큰 논란의 여지가 있습니다. 향후 개발 전략을 기대하면서 Times Angel은 연구 개발 역량을 강화하고 교정 솔루션을 지속적으로 혁신하며, 운영 효율성을 개선하기 위해 자체 시스템을 더욱 지능화하고 디지털화하고, 사용자 경험을 향상시키기 위해 의료 서비스를 최적화합니다. 생산 효율성 제고, 판매망 확대, 브랜드 인지도 및 학술 영향력 제고 등을 통해 국내 시장 입지를 공고히 할 예정이나 해외 진출에 대해서는 언급하지 않았다.
Times Angel과 Aiqi Technology는 국내 시장에서는 거의 동일한 위상을 갖고 있지만, 해외 시장에서는 완전히 다른 위상을 갖고 있습니다. 2020년 Times Angel의 수익은 8억 1,700만 위안이었고 해외 수익은 매출의 0.1%에 불과했습니다. Invisalign 회사의 총 수익은 161억 2,900만 위안(13억 4,000만 위안의 수익은 중국 본토에서 발생)이며 해외 수익이 92%를 차지했습니다. 에 대한.
현재 인비절라인은 여전히 투명교정 분야의 선두주자로 굳건히 자리잡고 있습니다. 이전 연례 보고서에 따르면 Aiqi Technology는 항상 비즈니스 전략의 최우선 순위에 국제적 확장을 두었습니다. 동시에 해외 진출도 성장의 주요 원동력이다. 2017년부터는 북미 시장이 꾸준한 성장세를 유지한 데 이어 중국 등 기타 시장도 상승세를 보이기 시작했다. 그러나 이에 비해 타임엔젤의 지난 3년간 R&D 비용 비율은 각각 10.3%, 12.5%, 11.4%로 알리치테크놀로지보다 높았다는 점에 주목할 필요가 있다. 지난 3년간 11.4%를 유지했다. 실제로 이는 치과교정 산업의 공통적인 특징이기도 합니다. 일단 초기 제품이 성공적으로 개발되면 후속 R&D 투자가 너무 높을 필요가 없습니다. 디지털 치아교정 기술이 점차 눈에 보이지 않는 교정 산업의 주류 기술로 자리잡으면서 관련 데이터가 후속 제품 개발에 점점 더 중요해지고 있습니다. 타임즈엔젤은 현재 약 70만 건에 달하는 치과 빅데이터를 보유하고 있는 것으로 파악된다.
통계에 따르면 2019년 미국에는 약 6,700명을 포함해 96,000명의 투명교정 의사가 활동하고 있습니다. 현재 미국교정치과의사협회(AAO) 회원 수는 1만9000명으로 아이치 박사의 AAO 침투율은 3분의 1 수준이다. 하지만 신규 진입자가 늘면서 보급률은 하락세를 보였다.
자신만의 길을 개척하고 싶다면 차별화된 장점을 찾아야 합니다. 현재 콘택트렌즈 업계의 많은 특허가 만료되어 특허 보호를 상실하여 더 많은 플레이어에게 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 독일에서 열린 의료디지털컨퍼런스에서 과학기술 분야에서 새로운 돌파구를 마련한 일부 글로벌 참가자들의 거센 도전을 현지 언론인 더치타임(독일타임스)이 보도한 바에 따르면, 잘 알려지지 않은 U-Lab Two가 눈에 띈다. 교정 기술 기업인 클레어 스마일(Klare Smile)과 클레어 스마일(Klare Smile)이 언급됐다. 이번 컨퍼런스에서 우리는 독일의 대형 치과 회사, 계약된 학자 및 전문가들이 신규 참가자의 기술을 설명하고 분석하는 것을 거의 볼 수 없었으며 새로운 투명 교정 기술의 획기적인 발전에 놀라움을 공개적으로 표현했습니다.
German Times 보도에서 흥미로운 점은 Clare 스마일이 중국 회사로 언급되어 있는데 Google 지도에서 노르웨이 오슬로에 있는 Clare 스마일만 발견했으며 중국 이름 Yinle의 치과 회사 주소가 나와 있지만 중국에서는 드물게 산발적으로 발생합니다. 보도에 따르면 중국 브랜드 Yinle Orthodontics는 Clare 스마일과 밀접한 관련이 있습니다. 심천에 등록된 Shenzhen Aixiao Dental Medical Management Co., Ltd.가 상표를 등록했으며, klare smile의 자연인 Jingxuan이 회사의 실제 지배인입니다. 보도에 따르면 실제 컨트롤러는 국내 대형 치과업체의 실제 컨트롤러 아들이라고 언급돼 있다. 보도에 언급된 인얼라인 인비저블 교정기 브랜드는 클레어 스마일과 동일한 지배주주를 갖고 있는 것으로 알려졌다. 영국에 등록된 치과교정 회사. 희귀한 공개 정보를 바탕으로 중국 자금을 지원받는 치과 회사가 투명 교정기의 신기술에 획기적인 발전을 이루었고 해외 시장으로 진출하기 시작했다고 가정할 수 있습니다.
눈에 보이지 않는 교정의 핵심이자 가장 어려운 점은 초기 단계의 AI 컴퓨팅 시스템 구축과 충분한 사례 축적입니다. 이는 참여를 원하는 많은 신규 참가자에게 가장 큰 과제입니다. 중국 투자 기업이 외국 첨단 교정 기업의 간접 인수 및 보유를 통해 해외 시장을 개척했는지는 알 수 없지만, 실리콘 밸리에서 컨퍼런스에 참석한 영국 치열 교정 의사의 말을 인용했습니다.
"AI 시대가 왔습니다. 그들은 결코 당신에게 말하지 않을 것입니다. 그들은 단지 당신을 대체하고 싶어할 뿐입니다. 우리 모두는 그것이 실시간으로 이루어질 것이라는 것을 알고 있습니다. 단지 그것을 인정한다고 해서 직장을 잃고 싶어하는 사람은 없을 것입니다.
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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

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