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AI辅助诊疗,未来医学的发展趋势探索

2020-7-7 06:07| 发布者: libingccmb| 查看: 246| 评论: 0

摘要: AI辅助诊疗,未来医学的发展趋势探索2020-07-03随着医疗AI(医疗人工智能)在医疗领域的攻城掠地,如今已经开启了新纪元的医疗科技,借助“人工智能大脑”,AI辅助诊疗新时代正在到来。利用AI探索生命科技,是当前人 ...

AI辅助诊疗,未来医学的发展趋势探索

2020-07-03

随着医疗AI(医疗人工智能)在医疗领域的攻城掠地,如今已经开启了新纪元的医疗科技,借助“人工智能大脑”,AI辅助诊疗新时代正在到来。

 

利用AI探索生命科技,是当前人工智能医学的一大热点。基于大数据、云计算、神经网络和树搜索,拥有深度学习功能的人工智能,正在弥补人类的能力短板,成为医生的得力助手。

 

辅助诊疗,医疗AI的用武之地

 

以往只能通过医生的肉眼去看X光、CT、超声、MR等的影像,才能给出患者诊断结论,过程不仅繁琐且重复性高。而现在通过AI 辅助诊断技术的应用,能够很大程度地提高医疗机构、医生的工作效率,降低工作强度,降低漏诊率。

 

随着人工智能技术的愈发成熟,国内人工智能诊断领域也愈发火热,各种采用AI技术的辅助诊断医疗企业如雨后春笋般涌现,纷纷押注细分赛道,寻求应用场景的落地。

 

AI辅助诊疗面临的障碍

 

目前,中国医生对精准医疗和大数据的认知度和接受程度普遍是比较高的。具体体现在86.7%的医生听说过人类基因组计划,75%医生表示可以接受可穿戴设备产生的医疗数据,54%表示同意通过深度学习和人工智能可以诊断疾病。

 

尽管在资本推动下,国内AI医疗快速发展成熟,在关键时候发挥出重要作用。但是,AI医疗在全球也面临着一些独特的高难度障碍:医疗数据的敏感性和严格的保护隐私规定,限制了AI医疗所要求的高质量聚合数据的收集。另外,辅助诊断类审批标准尚未完善、收费标准未建立,也影响了企业商业化进程。

 

然而,大数据用于诊断距离实际的临床运用还有距离。我们都知道,任何新的技术和药物要用于医疗,都离不开医生的接受和推荐。根据数据分析表明,某些科室对于大数据用于诊疗的接受程度是相当高的,如肿瘤科,妇产科,以及精神科。

 

辅助诊疗,医疗AI应用是大趋势

 

精准医疗和大数据目前是市场追捧的热点。根据相关数据显示,国内外科研机构都在和医院合作进行大数据辅助诊疗的探索。

 

尽管目前AI应用辅助诊疗还面临着许多问题,但是未来在众多努力下,人工智能足够成熟到用于临床,更好的实现辅助诊疗。更重要的是,假如人工智能已经足够成熟到用于临床,69%的医生表示,他们会推荐病人去。也就是说,未来人工智能在医生那里可能会变成像CT、MRI扫描一样例行的方法。

 

应用医学知识库推动医学进步,改善医疗短板

2020-07-01

 

医疗服务流程的优化,少不了信息应用手段,医学信息数据的有效应用,对提高医疗卫生管理和服务水平、改善患者就医体验起到了积极的促进作用。由于受资金匮乏、基础薄弱等多重因素影响,目前国内医院信息化建设存在很大差距,全民健康信息平台亟待完善,传统的医疗机构信息化建设远不能满足业务发展需求。

 

医疗领域的短板和核心

 

信息数据一直是医疗领域的最重要的短板和核心。信息难以获得、信息不确定、信息不对称,都给医疗领域带来了很大的影响。医学从一个主要依靠直觉、经验、症状来治疗的领域,随着数据的积累、扩大,慢慢发现了一些模式,从直觉医学转化为实证医学。

 

过去国内医院信息化建设和医院信息系统与医学知识库领域的研究、开发与应用上是较落后的,随着日趋递增的医疗需求,再加上病理的复杂,即使是发展中的医疗水平,也无法高效地解决突出的医疗矛盾。

 

应用医学知识库推动医学进步

 

当大数据开始出现后,当我们可以精确诊断疾病的病因,从而真正做到对症下药后,我们便达到了精准医学的阶段,有效提高医疗质量。以此来看,信息化和数据的规模和质量,是推动医学进步的重要力量。

 

医学知识库储存和管理问题求解所需的专家系统问题,庞大的医学知识库和数据库,可以建立医生的临床辅助决策支持系统,帮助医生进行诊断。随着不同领域专家系统的开发,医学知识库的不断深入研究和改进精准,医疗资金的投入,落实应用医学知识库,国内的医务人员素质相应提高,医学质量也将不断得到提升,目前所存在的医疗矛盾也能在一定程度上有所缓解。

 

精准医学知识库,匹配医疗步伐

 

医学知识库最主要在于大数据,数据的数量巨大,而且甚至是研究某个医学问题所涉及到的整个数据集群,而不只是其中的一个样本。当然,数据的庞大,更重要的在于数据本身的质量,是否科学标准?如果医学知识库的数据存在误差,那么便不是提升医务人员诊疗效率,反而增加了医师的误诊率,造成一定的医疗事件。

 

只有不断实现医学知识库的精准,将不规范、非结构的数据排除,不断转为规范和结构化的数据,进一步提高医疗数据的质量。由于医生工作繁忙,医疗数据编码应用的不普及,缺乏医疗数据统一的标准和规范,这些问题对于提高我国医疗数据的质量都是很大的挑战。

 

在精准医学知识库的同时,更应该落实普及如何操作应用,医学知识库协同医务人员,逐渐融入医生的工作流程,诊断准确率逐渐提高,也为其提高诊疗效率,才能推动医疗进步,改善医疗水平,以目前国内的情况来看,精准医学知识库还任重而道远。、

转自惠每科技


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