Az AI{0}}meghajtású orvosi eszközök alapvető technológiai ökoszisztémája több réteget ölel fel. A szoftver alapját az olyan technológiákon alapuló mesterséges intelligencia-algoritmusok alkotják,-amelyek olyan technológiákon alapulnak, mint a gépi tanulás, a mélytanulás és a számítógépes látás,-amelyek képesek automatikusan azonosítani, szegmentálni, mérni és elemezni az adatokat (beleértve az orvosi képeket és fiziológiai jeleket), hogy lehetővé tegye az olyan funkciókat, mint a lézióészlelés, a kockázati rétegződés és a klinikai döntések támogatása.
Az intelligens orvosi innováció határterületei közé tartozik az orvosi adatokon alapuló, speciális, nagy{0}}modellek építése, az orvosi mesterséges intelligencia ágenseinek létrehozása interdiszciplináris együttműködéssel, az agyi-számítógépes interfészeket a biológiai intelligenciával összekapcsoló technológiák fejlesztése, valamint az intelligens orvosi berendezések tervezése. A „15. öt{4}}éves terv” időszakában az állam támogatja az áttöréseket az olyan élvonalbeli technológiák terén, mint az agy-inspirálta intelligencia és a világmodellek, miközben előmozdítja az intelligens terminálok, például az agyi-számítógépes interfészek iterációját. Az állam olyan termékek fejlesztésére is összpontosít, mint az intelligens orvosi eszközök.
Például a folyamatos glükózmonitorozás (CGM) területén a meglévő termékek szabadalmaztatott mesterséges intelligencia ágenseket tartalmaznak, amelyek a cukorbetegség kezelésére specializálódtak; a CGM integrálásával olyan képességekkel, mint az MI interakció, az étrend felismerése, a fluktuációelemzés és a trendriasztások, intelligensebb egészségügyi adatok kezelését és értelmezését teszik lehetővé. Kiváló-minőségű, több-forrású orvosi adatok képezik az AI-modell képzésének és alkalmazásának alapját, beleértve a multimodális adatok-feldolgozását és egyesítését, mint például a CT- és MRI-vizsgálatok, ultrahangos képek, patológiai adatok és fiziológiai jelek. A modellképzés nagymértékben támaszkodik a kiváló-minőségű, megjegyzésekkel ellátott orvosi képalkotási adatkészletekre és a nagy teljesítményű GPU számítási képességekre. Hardver szinten az AI technológia mélyreható integrációt igényel az orvosi berendezésekkel; például az algoritmusok képalkotó eszközökbe, például CT- és ultrahang-szkennerekbe való beágyazása lehetővé teszi a végpontok közötti automatizálást-az intelligens betegpozicionálástól és az automatikus szkenneléstől az asszisztált diagnózisig-vagy a sebészeti robotokkal való integrációig a pontos műtéti navigáció és végrehajtás érdekében.
Az észlelés, az interakció, a döntéshozatal és a végrehajtás képességeinek fejlesztésével a mesterséges intelligencia az orvosi robotok fejlődését az egyszerű programozott vezérléstől az intelligens vezérlésig és az autonóm döntéshozatalig vezeti. A szájsebészet területén például a többfunkciós sebészeti robotok javíthatják a fogbeültetési eljárások pontosságát, -hogy a hibahatár körülbelül 2 milliméterről 0,3 milliméter alá csökkenjen,- a precíz, minimálisan invazív műtétek elérése érdekében; ezeket a rendszereket kibővítették összetett eljárások kezelésére is, mint például a maxillofacialis csonthibák funkcionális rekonstrukciója. A nagy-sebességű, alacsony-késleltetésű hálózati kommunikációs technológiák,{10}}mint az 5G és a jövő{12}}6G{14}}létfontosságú támogatást nyújtanak az AI{15}}meghajtású orvosi eszközök távoli alkalmazásához. A „15. ötéves terv” időszaka alatt az ország megerősíti az innováció-vezérelt fejlődést, felgyorsítja az áttöréseket az alapvető 6G technológiák terén és az ipari ökoszisztéma kiépítését, valamint előmozdítja a műholdas és földi kommunikációs hálózatok mélyreható integrációját az átfogó, integrált lefedettség elérése érdekében a levegőben, az űrben, a szárazföldön és a tengeren; ez szélesebb távlatokat nyit meg olyan orvosi alkalmazások előtt, mint a távoli sebészet és a felhőalapú{21}}képalkotó elemzés.
