医疗AI不是一个新话题，但是最近关于ARK投资首席执行官兼投资总裁Casey Wood的声明再次引起了市场热情。在她看来，医疗保健目前是被低估的AI应用领域，其精确诊断和治疗和药物开发的潜力尚未得到充分利用。这种观点不仅引起了资本市场的关注，而且直接导致了与医疗AI相关的股票价格波动，突出了医疗领域AI技术的巨大价值。
在这一支持AI支持的精密医学浪潮中，Owkin作为第一到端到的人工智能生物技术公司，其领先的机器学习算法和联合学习技术是该行业的最前沿。该公司解决了公众最令人担忧的患者数据隐私问题，帮助研究人员和医生通过整合来自不同机构的多模式数据（例如基因组学，空间学，临床数据等），深入挖掘医疗数据的潜力，而不仅仅是加速医疗数据的发展。生物标志物的发现还为精密医学提供了可靠的决策基础，帮助癌症和直肠癌等癌症的诊断和药物开发。
自2016年成立以来，Owkin已获得超过1亿美元的融资，并获得了包括在内的许多机构的支持。该公司还赢得了20家值得关注的法国AI初创公司，这是2023年最值得关注的医疗保健和技术初创公司之一，最佳医疗技术奖，《福布斯AI》前50名等。
将患者隐私放在首位，并使用集体智能打破数据筒仓
Owkin的成功与两个创始人的专业背景和共同信念密不可分。其中一位创始人博士是临床血液学肿瘤学的助理教授。这种经历使他对如何帮助患者有了更深入的了解，并激发了他使用技术来改善医疗结果。另一位创始人博士长期以来一直在探索AI生物学领域，并在神经网络，机器学习，药物发现和精密医学方面发表了许多论文。他们两个共同创立了Owkin，他们普遍相信AI赋予医疗保健能力。
左：右：来源：
Owkin的核心使命是获得精确的医学，即基于每个患者独特的生物识别技术量身定制治疗计划，避免传统的“一对一”治疗模型。这种需求非常紧迫，因为癌症可能在患者之间存在遗传和症状差异，但是许多患者仍然接受相同的治疗方案，治疗效果严重有限。
让AI技术在多模式患者数据和患者的亚组分类中识别不同的生物标志物，将每个患者与最佳治疗靶点相匹配，促进目标药物的开发，优化疾病诊断工具并从意义上实现真正的个性化医疗服务，这是路径猫科正在前进。实现上述目标的关键是如何在确保患者数据隐私的同时共享数据？
过去，研究人员经常在其重点的特定领域进行探索，从而导致“数据孤岛”。人们认为，真正的创新来自跨学科的整合。如果可以整合临床，单细胞，空间OMIC，组织学，以及数据科学家，临床医生，学者和制药公司等多模式数据。研究将加速发现新的疾病机制，从而产生更有针对性的精确医学方法。换句话说，数据共享是解决方案之一。但是，医疗数据包含敏感的个人信息，数据共享通常伴随着隐私泄漏的风险，这阻碍了许多医疗机构。
为此，Owkin使用联合学习（）来解决它，只将其定义为允许主要机构共同培训人工智能模型而无需共享数据。
具体而言，联邦学习允许多个数据提供商（医疗中心，研究机构，生物制药公司等）以分布式方式进行培训机器学习模型的合作。也就是说，患者数据始终保留在各个服务器上，并且仅在服务器之间传输算法和预测模型，即，算法被发送到不同的数据中心并在本地培训。训练完成后，仅算法返回到中心位置，并且改进的预测结果将发送到每个本地数据集并进一步优化。如下图所示，OWKIN通过这种方法整合了来自83个伴侣的11个模态患者数据。
简而言之，联邦学习会根据确保患者隐私的大规模解锁数据。同时，通过分析不同数据获得的结论或研究结果可以集体共享，从而加速了医学研究的进展。为了促进这项技术的普及，Owkin打开了联邦学习软件的来源，该软件可用于临床研究，药物开发等。
开源地址：
值得一提的是，2023年6月，Owkin启动了一个名为（ 太空图）的项目。该公司与顶级癌症研究医院和其他机构合作，针对7种类型的难治性癌症（NSCLC，卵巢，膀胱，间皮瘤，间皮瘤，胶质母细胞瘤，乳腺癌，DLBCL），收集了来自7,000名患者的多模态数据。据报道，这是世界上最大的癌症空间学数据集，比现有数据集大100倍。使用这些数据，Owkin可以开发高级人工智能算法并提供治疗建议。地址：
渴望实现生物学领域的第一个普遍人工智能
今年1月，Owkin宣布将其累积的方法和AI代理集成到一个系统中，并启动Owkin K1.0，旨在实现生物学领域的第一个通用人工智能（AGI）。 “ Owkin的目标是使Owkin K成为该领域的标准操作系统。我们希望每个制药公司，生物技术公司和学术研究组织都可以使用我们的系统来创新他们的研究方法，从而破坏长期的障碍和数据障碍。”
具体而言，K1.0系统集成了来自100万名患者的多模式数据，并使用基本模型和大型多模型进行分析，为伴侣提供深入的生物学见解。同时，Owkin的湿实验室将验证AI产生的生物学见解，并将新的实验数据馈送到K1.0，并不断增强模型的性能。这种“数据模型实验”的闭环设计使K1.0可以不断优化。
K1.0系统具有广泛的应用，支持生物标志物发现，目标识别，患者人群筛查，临床试验优化和AI诊断发展。所有功能均基于新发现的生物标志物，旨在促进精确医学。发展。
目前，该系统已为赛诺菲，布里斯托尔 - 美犬和阿斯利康等制药巨头提供了支持。该系统的第一个开发项目是针对实体瘤患者的EP2/EP4/DP1抑制作用。该药物已在I期临床试验中对患者施用。同时，Owkin开发了目标识别工具和药物定位工具等，也正在帮助合作伙伴的管道开发。
目标来源之一的3D重建：owkin
除了在药物研发领域的出色表现外，Owkin还在癌症诊断方面取得了重大进展。
在临床实践中，医生通常很难准确预测哪些患者会复发，哪些患者将保持稳定。但是，这种预测能力对于开发个性化治疗方案至关重要。如果可以准确确定具有高复发风险的患者，医生可以随时间调整其治疗策略并增强治疗强度。对于病情稳定的患者，可以降低不必要的治疗干预措施，并可以改善生活质量。
AI技术不仅可以提高生物标志物筛查的效率，而且还可以优先考虑紧急情况，深入分析患者的结果和治疗反应，并帮助医生更快，更准确地做出决策，这对于医疗资源有限的领域尤为重要。为了应对这种需求，Owkin开发了许多癌症诊断工具，包括大肠癌诊断工具®CRC和®CRCV2，以及乳腺癌诊断工具®BC，等等。
乳腺癌研究来源：owkin
2024年11月，OWKIN与AI肿瘤病理学合作，将其®CRCV2工具集成到®软件平台中，以帮助病理学家预屏幕前MSS/PMMR结直肠癌患者，在诊断和治疗结直肠上的诊断和治疗中促进精确医学癌症。值得一提的是，®CRCV2已在CE-IVD认证的®CRC工具上升级，其检测敏感性最高为95％。该公司还与伯明翰大学医学院和Cerba途径等机构合作，以优化结直肠癌的诊断。在乳腺癌诊断方面，Owkin还与Aster，（）和其他公司等公司合作。
总而言之，Owkin的创新平台和广泛的合作网络为世界各地的患者带来了更多希望。将来，该公司计划开发一系列代理，可以自动分析多模式空间数据，并将下一代Owkin K2.0操作系统与其实验室集成，以构建由代理提供动力的自动机器人实验室。可以预料，这些代理商可能有一天能够独立运行自己的研究项目，从而大大提高了医学研究的效率。期待Owkin继续领导AI和医疗保健融合道路的转变。
资料来源：owkin
人工智能无法取代医生，合作可以赢得胜利
奥科金（Owkin）的战略和市场营销主管安娜（Anna）曾经指出：“通过与学术中心等研究机构合作，我们可以共同部署基础架构，准备数据，培训预测模型，验证结果并在高级科学期刊中发布集体成果。我们始终始终我认为合作是促进医学研究进展的关键。
过去，医生通常对AI保持谨慎，例如担心AI诊断是否可靠以及是否真的可以帮助患者。有些人甚至认为这只是技术界的炒作。但是，随着AI在图像识别，疾病预测和个性化治疗等领域的持续突破，人们逐渐意识到了AI的潜力。例如，Med-Palm 2模型在美国的USMLE从业者从业人员的资格考试中得分为86.5，该考试接近甚至超过了人类医生的水平，进一步证明了AI在医疗领域的未来是光明的未来。
尽管AI发展迅速，党委员会副秘书兼北京医院主任Wang 隶属于首都医科大学，他说AI不会取代医生，但应被视为补充和改善临床工作。实际上，AI主要在数据分析和辅助诊断中发挥作用，并且在面对复杂的情况（例如临床操作和紧急情况）时，医生的经验，专业判断力和韧性仍然是必不可少的。此外，医疗不仅是技术，而且是关怀和同理心，在这方面仍需要改善AI。
将来，只有与AI和医生一起工作，我们才能真正促进医疗行业的进步，并为患者带来更全面，更高的医疗服务。
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