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从智慧医疗到精准健康 智超医疗与人和未来强强

发布时间:2019-10-19 20:25编辑:环球彩票登陆浏览(59)

    技术维度。加强人工智能神经网络的构建,提高其学习、检索、计算、分析等能力,从训练依赖型转变成自主学习型,将更能代表人工智能而非训练方的意见。

    公开资料显示,人和未来致力于开发基于基因技术的精准健康检测方案和风险评估,将人的遗传基因,与后天疾病、环境、行为因素结合,构建精准健康模型,构建全面的预测指导和健康干预方案。与传统的健康管理企业不同的是,人和未来倡导的精准健康,把基因这个新的维度加入到现有的健康管理中去,同时结合临床大数据模型对跨维度的数据进行综合分析处理,从而提供更为完善的个性化干预方案。

    人工智能装上“眼睛”,可以阅读标准化的图像,筛查出病灶。华中科技大学同济医学院附属协和医院临床考验了这名“人工智能医生”,发现其检出率达95.78%,误报率却仅有2.63%。2018年,该院60名影像科医生通过AI系统判读影像病例超过了15万份。

    基于非知识库的CDSS一般采用人工智能的形式,其依赖人工神经网络具有机器学习能力,可以在人机交互、不断训练的过程中总结和明确知识,并利用知识为用户提供建议。随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高,利用电子病历系统-CDSS-互联网数据库的对接,可在瞬间查阅上万文献资料。通过高效的学习能力提供精准的决策建议,这种类型的CDSS势必成为将来的发展趋势。智能决策系统的研发,可帮助临床医生紧跟医学进展,掌握循证医学[注1] 证据,更加充分自如地应对临床问题。

    中新网8月23日电 随着近几年人工智能、互联网、大数据的迅猛发展,AlphaGo、Watson横空出世,大众逐步认识到,机器人在脑力劳动方面比人类有着更大的优势。未来,机器人辅助或替代医生的部分工作将是大势所趋。

    阿里健康人工智能医疗升级到了2.0版本,除了临床,还有文本科研、影像科研平台功能,提供虚拟病人、VR模拟手术用于教学。

    临床决策支持系统(Clinical Decision Support System, CDSS)是一个基于人机交互的医疗信息技术应用系统,旨在为医生和其他卫生从业人员提供临床决策支持,通过数据、模型等辅助完成临床决策。

    据了解,人机PK中,智超医疗所展示的这款CDSS(Clinical Decision Support System)临床决策支持系统是结合了“大数据 超级计算 人工智能“技术的计算机辅助诊断系统。该系统第一次在全科领域,用机器和数据智慧,给临床诊断提供了全新的辅助手段,其目的就是为了加强医疗相关决策精度及提高医疗服务效率和质量。

    据介绍,这一全科辅助诊疗系统通过学习超过500万份文献、千万份病历和健康档案,目前已覆盖2000多个病种、5000多个症状,命中率达到90%。悬壶台中医智能诊疗系统累计辅助开方量已超过200万张。

    自2016年谷歌的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石起,人工智能的热度就一直居高不下。人工智能绝不仅仅只会下棋,其已经逐渐渗透到了我们生活的各个方面。而作为群众呼声最高、行业寄予厚望和相对成熟的领域——医疗人工智能,被认为最有应用前景。

    业内人士透露,从人和未来一直以来在临床、大健康、大数据三个方向的技术产品布局,以及近两年利用BT IT的思路所创造的成绩来看,这次智超医疗与人和未来的合作可谓是强强联手,双方将结合各自的优势以及共同分享各自所积累的健康医疗领域洞察、数据和算法,用于对CDSS系统价值和运用的进一步开发,从目前的临床决策支持系统,提升为向整个健康行业提供智慧决策系统。

    人工智能还有灵敏的“耳朵”。在安徽省合肥市庐阳区,科大讯飞智医助理已于2018年在社区卫生服务机构上岗,在医患交流过程中,智医助理通过大数据和智能语音技术,生成并自动提取病历,医生还可查询相似病例、临床指南以及对症药品。目前,该系统已完成7000余人次的辅助诊断建议。

    在结合了大数据的基础上,未来CDSS的功能可拓展至更广阔的空间,如医院/科室管理、科研协作平台搭建、结构化病历系统、患者交互及患者教育、医生继续教育、药物警戒、医疗控费等方向。在突破技术壁垒的基础上,进一步贴合临床实际应用场景,自上而下地推广标准化治疗,提高医疗服务质量及效率,促进医疗行业生态系统的健康发展。

    从4个维度展示了人和未来构建的全面健康管理数据模型,并融合了CDSS临床决策系统提供的医疗智慧

    一些人工智能研发人员提出,只有了解医生的心理和临床思维,让人工智能学会这种思维,才是真正的医疗人工智能。然而,这个难点似乎不好突破。

    随着《“健康中国2030”规划纲要》的发布和医改政策纵深发展,我国医疗服务行业也正迎来一个新的升级阶段,即是从“规模”向“价值”的变革。医疗产业与新技术逐渐融合,单纯“走量”的医疗项目不再是投资首选,大量“伪需求”将在消费者“用脚投票”下出局……如何能够转危为安,借力打力,最终在资本寒冬后的2019脱颖而出?

    在“第20届全国高等医学院校诊断学教学改革论坛”上,在现场数百位专家和临床医生的见证下,“大超人”系统,在4.8秒时间内完成了100份临床真实病例的诊断,诊断一致性(对比三甲医院专业医生诊断结果)超过98%。据项目负责人,国家超级计算长沙中心副主任彭绍亮教授的介绍,“大超人实现了让数万名不同领域专业医生数十年的诊断经验来服务每一位病人;在三甲医院的临床测试中,大超人系统对肺结核等疾病的诊疗准确率比传统临床诊疗提高了20%”。

    “人工智能医生”诊断准确率高吗?以呼吸系统疾病为例,该人工智能对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%,对不同类型哮喘的诊断准确率在83%到97%之间。

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    医疗并不只是诊断和治疗,还涉及医生和患者之间的互动,尤其是医生对患者的安慰具有不可替代的作用

    2015年起,国家陆续出台了推动医疗人工智能领域发展的一系列政策,对于人工智能在医疗领域的应用和开展起到了指导性作用。人工智能在医疗方面的应用主要分为以下几个方向:临床诊疗决策支持系统、智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊、智能语音电子病历系统等。

    值得一提的是,为了进一步升级健康管理,智超医疗与人和未来达成了智慧健康战略合作。双方将CDSS系统与生命大数据、健康管理相结合,共同向整个健康行业提供智慧决策系统。

    医生长本事,一靠医学专业院校学习,二靠临床经验积累。“人工智能医生”靠什么?靠海量数据、云计算能力。“吃”完数据之后,经过不断训练临床思维,系统就可以像人类医生一样看病了。

    无论是创业者还是投资人,都曾明确表达看好医疗AI这一领域,国家相关政策也是频出。本文作者就人工智能临床决策辅助系统的应用现状和未来发展趋势展开深入讨论。

    在四川大学华西医院,依图医疗纳入该院2009年至今收治的肺癌患者的全维度脱敏临床数据,打通临床门诊、住院、病历、病理等多个系统数据,建立了国内首个肺癌临床科研智能病种库。有了这个病种库,医院多个与肺癌诊疗相关的科室研究能力大大提升,其他医联体机构也受益匪浅。

    表:国内应用较为常见的临床决策系统

    目前,医疗人工智能行业的发展还面临问题。“医疗各个领域数据没有互联互通,最后形成的只是数据大,而不是大数据。医疗人工智能既需要医疗人才,也需要人工智能人才。目前,发展比较好的企业或者非常好的一些项目,都由这两方面的人才来推进。”陈秋霖说,因涉及个人隐私的保护,有必要界定医疗数据的产权,产权清晰有利于实现互联互通。

    三、国内人工智能CDSS的发展趋势

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    CDSS现存的难点和未来的发展方向需从三个维度进行拓展。

    可以预见,未来人类将离不开“人工智能医生”。那时的医疗不再是“排队医疗”,而是“秒医疗”“精准医疗”“个性医疗”。(记者 李红梅 制图:蔡华伟)

    2017年4月,国家卫计委发布《国务院办公厅关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》,结合十三五规划全面推行分级诊疗制度的相关文件精神,指出:运用人工智能技术打造临床决策支持系统,将标准化治疗下沉至基层,是解决目前医疗资源不足和配置不合理、解决人民群众看病难问题的有效途径之一,也符合健康中国的美好愿景。以下我们就人工智能临床决策辅助系统的应用现状和未来发展趋势展开深入讨论。

    2018年,中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院副院长宁光带领团队与阿里健康人工智能实验室共同研发“瑞宁助糖”人工智能医生。在推进过程中,宁光也发现了数据的问题,如标准数据缺乏,疾病诊断标准不统一,随访数据散落在各个医院,数据普适性较差等。

    2019年7月25日-27日,亿欧大健康将主办“GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会”,峰会以“雁栖健谈——从的医疗变革”为主题,围绕医疗大数据、医药创新、非公医疗和科技医疗四大细分领域的市场环境、投资热点和产业变革等话题展开探讨。与此同时,亿欧大健康将会在3月-4月陆续举办:医药创新产业沙龙、医疗大数据产业沙龙、非公医疗产业沙龙、科技医疗产业沙龙。欢迎大家关注!

    近日,门诊导诊机器人“小医”在河北省邯郸市中心医院东区门诊大厅正式上岗,呆萌外表和有趣互动吸引不少患者围观。 郝群英摄

    各个国家和地区由于政策、医保覆盖、治疗费用等不同,药物的使用和推荐顺序也存在着差异,如只套用一个国家的现行标准将难以满足全世界范围内的应用需求。

    2017年,国务院新一代人工智能规划提出,“开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手”“研发人机协同临床智能诊疗方案”。这意味着,人工智能只是医生的助手。

    医学维度。进一步拓宽产品的覆盖面、加深产品的应用范围并且扩大数据库的搜索范围,同时进行更有针对性的医学逻辑思维训练、条件权重分析训练,让人工智能能真正看懂病历、读懂医学文献,而非仅靠简单的条件判断得出结果。

    经过不断训练的“人工智能医生”,“眼睛”“耳朵”“大脑”日益发达,涉及病种越来越多、领域越来越宽,包括临床助理、辅助诊疗、医学影像、基因检测、健康管理等。

    就目前国内机构和临床医生的应用来看,基于知识库的CDSS还是主流,但随着人工智能等相关计算机技术的发展,训练机器让机器代替人进行重复劳动,基于非知识库的CDSS更是未来发展的趋势。国内的医疗科技企业也将重点放在了基于非知识库的CDSS上。但是由于基于非知识库的CDSS需要进行不断的训练,这个过程以目前的技术手段来看还是相当耗费人力和时间,往往训练一个病种就需要几年时间,目前市面上的产品也未进入成熟应用的阶段,仍有一定的局限性:

    依图医疗总裁倪浩告诉记者,医疗数据不标准是一个普遍性的问题。虽然影像是标准化较好的一批数据,但不同医院还是差别很大。各个医院设备不一样,数据维度也不一样。高质量的数据非常少见,需要花费更多的算法,先将数据结构化才能使用。

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    会“看”影像,会“读”病历,会“动”手术,会“做”检查,还会给出临床诊断建议;“医术”超过年轻医生,一些领域能与资深医生比肩。它,就是“人工智能医生”。

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    机器与医生协同看病

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    经过不断训练的“人工智能医生”,“眼睛”“耳朵”“大脑”日益发达,涉及病种越来越多、领域越来越宽

    中国作为全球第二大的医疗市场,CDSS的市场潜力巨大,相信在政府的大力扶持和科技行业的不断创新下,真正的医疗人工智能将不再只是科幻电影中的情节,而是短期内可以预见的未来。期待CDSS真正进入医院辅助医生,节约医生劳动力,为患者带来更好的就诊体验,真正符合“小病不出乡、大病不出县、看病很方便”,实现真正的分级诊疗。

    人工智能学习的数据从临床来,还得转换成结构化格式,然后做出模型,按照临床诊疗思维训练、学习,算出结果。数据是关键,各个学科数据的标准化程度,影响着人工智能的应用程度。

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    “人工智能医生”不仅效率很高,在诊病方面更加精细、全面。在华中科技大学同济医学院附属协和医院,由依图医疗开发的人工智能系统不仅可以检测肺结节病灶,还能对病灶性状进行多维度描述,包括大小、体积、密度、CT值,结节表征可涵盖6种常见的良恶性征象——分叶、毛刺、胸膜凹陷、空洞、空泡、钙化。阿里健康开发的系统则将周边病症一起筛查,包括肺道泡、动脉硬化、淋巴带化、肺密度增高、索条等。

    基于知识库的CDSS一般包括三个组成部分:知识库、推理机和人机交流接口。知识库存储着大量的编译信息,推理机根据知识库里的规则对资料进行自动整合、分析,人机交流接口则是将分析结果反馈给使用者,同时也可以作为系统输入,主要作用是满足用户的查询需求。这一类型的CDSS由于较封闭且缺乏机器深度学习功能,所有信息的采集、编译、整理及规则均需人工完成,维护成本高昂,且存在信息更新时效性不强的问题。

    未来,“人工智能医生”也许与人类医生一起上岗工作。记者体验了这种服务模式。在北京影像云平台上,人工智能系统对基层医院上传的30名患者近9000张肺结节CT影像进行智能检测和识别,将第一轮筛查出的疑似结节标记出来,作为辅助诊断结果,提供给4名放射科医生进行审查。医生审查后认为可以采纳,即对报告签字。

    产品维度。更多地考虑产品的应用范围和应用场景,从使用者的角度提高用户体验,将用户真正的需求和痛点整合至产品内。

    人工智能医用,是否会代替医生?可以肯定,目前还不会。

    一、国家人工智能相关政策

    以肺部结节为例,小到1毫米的病灶,阅片医生需要一张张看CT影像图片来找,并推断出大小、密度。资深阅片医生平均10分钟读1张,大型医院每天片子超过10万张,阅片医生的工作紧张而繁重。如今,一些医院开始引入人工智能系统筛查,阅片时间降至1分半。

    虽经过了几年的发展、学习和训练,目前支持的病种仍有限,且对单一病种的支持范围也有限,对复杂病情或病种的支持度也欠佳;

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    CDSS起源于美国,2018年预估的市场规模近5亿美元,CDSS的应用可降低因用药不当或操作不当造成的医疗事故的概率,减少对患者不必要的伤害。CDSS是提升医疗质量的重要手段,其根本目的是为了评估和提高医疗质量,减少医疗差错,从而控制医疗费用的支出。

    在河南郏县任庄村卫生室,记者看到了微医人工智能辅诊系统——全科辅助诊疗系统、悬壶台中医智能诊疗系统。村医张巧芬简单输入患者的基本症状、病史等,马上就能看到相关危重病、常见病可能提示。“我们平时很少接触到危重病,但心里还是担心万一误诊了,会耽误村民治疗。”

    CDSS按系统结构可分为两类:基于知识库的CDSS和基于非知识库的CDSS。

    最近,“人工智能医生”还装上了“大脑”。在广州妇儿中心,人工智能系统学会“读懂”病历,然后像人类医生一样,给出诊断。医生将患者主诉、症状、个人疾病史、检查检验结果、影像学检查结果、用药情况等信息输入病历文本,系统自动将自由病历文本转换成规范化、标准化和结构化的数据。人工智能系统“读懂”病历后,再给出诊断结果。

    表1:国家人工智能相关政策

    人工智能靠海量数据

    本文发于火石创造,作者王音洁;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。

    “基层医生服务能力不强,人工智能辅助诊疗能弥补资源不足的问题,提升医生服务水平。”中国社科院人口与劳动经济研究所社会保障研究室主任陈秋霖认为,医疗人工智能可以提高医疗诊断的精准程度,也可以替代一些高精尖手术中的操作,还可以在一些医疗服务中替代部分人力资源,从而降低医疗费用。

    本文已标注来源和出处,版权归原作者所有,如有侵权,请联系我们。

    各个学科数据的标准化程度,影响着人工智能的应用程度。各个医院设备不一样,数据维度也不一样

    二、国内人工智能CDSS的应用现状

    “我对完全由机器来进行诊断,持一定的怀疑态度,未来还需要进一步检验。因为医疗并不只是诊断和治疗,还涉及医生和患者之间的互动,尤其是医生对患者的安慰具有不可替代的作用。”陈秋霖说。

    训练方式及训练逻辑对决策结果的影响较大,医学尤其是肿瘤学是非常复杂的学科,很多问题的处理方式在当今的学术界仍存在着争议,造成了肿瘤医生对一些决策结果不理解或不认可的情况;

    “医术”超过年轻医生

    跟人类医生一样,“人工智能医生”也是通过望、闻、听等手段看病。

    数据标准化程度与学科成熟程度、诊断所需外部条件有关。比如影像领域从起步就是统一标准,数字化发展程度也比较高;皮肤科诊断比较依赖于图片和视频识别病灶等等,这些学科人工智能发展较快。

    “吃”了海量数据后,机器不仅可以当医生,而且可以做科研、教学、管理等,帮助医生和医院提升科研水平,提高诊疗能力。

    在这种新的服务模式中,仍由医生来做最终决策。一些临床医生表示:首先必须确保人工智能产品技术过硬,给出合理的诊断建议;其次还要进行培训,转变观念,适应新的服务模式。医生的认可和引导,将提高患者对人工智能系统的信任度。

    除此之外,“人工智能医生”还能查食管癌、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌等疾病,甚至还可以查儿童骨龄,技术水平不亚于资深医生。

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