Le ministère de la Sécurité des aliments et des médicaments, a établi des directives d’autorisation et de dépistage cette année
Développement de NOID Deep et SUM-BBIT, solution de lecture de rayons x
Dès cette année, ‘Non. 1 ‘Les produits sortiront… la commercialisation l’année prochaine
(Graphic = Kim So -young Reporter Sue @)
La concurrence pour la commercialisation de la première génération de dispositifs médicaux basés sur l’intelligence artificielle (IA) en Corée bat son plein. L’IA, une entreprise médicale de première génération de l’IA, Deep Onid et Kakao Brain, se débat avec le ‘Non. Position 1 ‘, accélérant le développement de la solution de lecture de rayons x à base d’IA générée par AI.
Selon l’industrie de l’IA médicale le 27, une Nide profonde et une IA de SUM -BBIT accélèrent les travaux finaux avant la commercialisation du dispositif médical généré par l’IA. Il est actuellement en concurrence pour le titre du «premier dispositif médical de l’IA généré par la Corée» avec une clinique ou une préparation.
L’IA générée est une technologie qui crée un nouveau contenu au-delà de la simple analyse ou apprentissage et déduire les modèles de données existants. Dans le domaine médical, il peut être utilisé non seulement pour le diagnostic, mais aussi pour l’automatisation du travail quotidien, comme la réservation médicale, le traitement des réclamations et la gestion des dossiers des patients.
En particulier, la Corée a créé les premières «directives de dépistage du monde des« directives de dépistage des dispositifs médicaux de l’IA au monde plus tôt cette année. Cette directive contient une question pour analyser les facteurs de risque pour tous les cycles du développement à la gestion postale.
Deep ONID a récemment dévoilé le modèle de production automatique du lecteur de radiographie pulmonaire basé sur l’IA et a demandé un essai clinique de la Food and Drug Administration. Ce produit est une solution basée sur le cloud, basée sur la technologie du modèle grand langage (LMM), et analyse diverses anomalies et produit des brouillons. La société prévoit de recevoir l’approbation clinique en août et vise à appliquer et à approuver les permis de produit dans l’année. La commercialisation est prévue pour le premier semestre de l’année prochaine.
M4CXR a prouvé ses compétences lors de la conférence internationale. En juin de cette année, il a remporté le prix de la meilleure déclaration à l’European Chest Video Medical Association (ESTI 2025) en Norvège. Dans une étude conjointe avec Chung Yeon -Ju, professeur d’hôpital universitaire national de Busan, M4CXR a enregistré plus de 85% de la précision diagnostique et une moyenne de 3,4 secondes dans l’environnement clinique réel.
Il a également montré d’excellentes performances par rapport au Chatgpt d’Openai et a prouvé sa possibilité dans les essais cliniques réels. Cette étude a également été publiée dans des revues internationales de niveau Sci.
SUM -BBIT AI accélère également la préparation de la commercialisation. Humbit AI est une entreprise qui a été fondée par les personnes qui ont développé l’assistance à la lecture de rayons X à Kakaov Lane, et ont été cofondées par Bae Woong (ancien chef de Kakao Brain Healthcare) et Kim Se-Hoon, directrice technique en chef (CTO).
Leur «AIREAD-CXR», qui est en cours de développement, produit automatiquement des lectures personnalisées de diverses conclusions à détecter par la radiographie pulmonaire en fonction de l’IA générée, et offre également des possibilités anormales. La société a expliqué que la couverture est plus large que les produits existants et que la rentabilité est excellente.
Actuellement, le Séoul National University Hospital et la INHA University Medical School sont des essais cliniques cliniques, et neuf professeurs d’hôpitaux universitaires évalueront plus de 1 000 lectures de rayons x. L’IA prévoit de demander l’approbation des articles plus tard cette année ou au début de l’année prochaine.
Dans la situation où la demande de tests vidéo augmente régulièrement, l’introduction de l’IA générée devrait faciliter le fardeau du travail de la médecine vidéo et des médecins. Selon l’industrie, l’utilisation de l’IA générée peut raccourcir le temps de lecture à environ 60%.
Un responsable du développeur d’IA généré a déclaré: «L’IA de type de production permet le service qui était impossible avec l’IA existant.» «Il lit toutes les résultats vidéo pour filtrer automatiquement les résultats normaux, et seules les résultats de la sévérité élevée peuvent être examinés de manière intensive.
