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當(dāng)前位置:首頁 > 醫(yī)療電子 > 醫(yī)療電子技術(shù)文庫
[導(dǎo)讀] 隨著“健康中國”口號(hào)的提出,并上升至國家戰(zhàn)略層面,AI+醫(yī)療”模式引發(fā)業(yè)界關(guān)注。5月25日,在浦江創(chuàng)新論壇之未來(科學(xué))論壇“AI+醫(yī)療:賦能健康共同體”上,國內(nèi)外專家縱論AI醫(yī)療落地挑戰(zhàn)與未來

隨著“健康中國”口號(hào)的提出,并上升至國家戰(zhàn)略層面,AI+醫(yī)療”模式引發(fā)業(yè)界關(guān)注。5月25日,在浦江創(chuàng)新論壇之未來(科學(xué))論壇“AI+醫(yī)療:賦能健康共同體”上,國內(nèi)外專家縱論AI醫(yī)療落地挑戰(zhàn)與未來愿景。

“AI+醫(yī)療”通常是指將人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新型技術(shù)和手段,運(yùn)用在醫(yī)療服務(wù)主體、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)療服務(wù)對(duì)象上。目前,全球平均每萬人擁有醫(yī)生14人,在中國這一數(shù)字也是14人。優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡,醫(yī)生培養(yǎng)周期長,誤診率高,疾病譜變化快,技術(shù)日新月異,以及人口老齡化加劇、慢性疾病增長、人們對(duì)健康重視程度提高,催生了醫(yī)療AI(人工智能)的發(fā)展。

全球醫(yī)療行業(yè)需求大,在醫(yī)療信息化、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、智能影像分析,甚至智能問診和智能病歷方面,AI都可以賦能。上海交大人工智能研究院副院長王延峰說,AI作為“超級(jí)醫(yī)生助手”,將圍繞醫(yī)生、圍繞改善中國醫(yī)療整體環(huán)境,利用這一類多學(xué)科綜合診斷(MDT)系統(tǒng),以病人為中心,通過多科室現(xiàn)場協(xié)作,獲得最佳診療方案。
? ? ? ?超級(jí)醫(yī)生助手希望解決的問題,就是讓AI成為智能助手。當(dāng)然,人工智能的未來不是代替醫(yī)生,甚至也不僅僅是輔助醫(yī)生,而是幫助重構(gòu)醫(yī)療體系,建立新的基礎(chǔ)設(shè)施的必要奠基石。

我國糖尿病患者在6000萬人規(guī)模,并且仍以每年2%的速度增加,這一增幅高于美國。當(dāng)下醫(yī)生資源和醫(yī)療資源不足,一些知名??漆t(yī)院每天需要問診“千量級(jí)”的病人,并管理“百量級(jí)”的病床,這種工作量沒有人工智能輔助,難以實(shí)現(xiàn)人民滿意的醫(yī)療。

全身唯一能看得到毛細(xì)血管的地方——眼底,成為突破口。通過眼底彩照推出的“視網(wǎng)膜全病種解決方案”不僅反映眼部疾病,還能反映高血壓等慢性病的累積。據(jù)在場專家介紹,按工作流程,先采集眼底照片,上傳MMC糖網(wǎng)篩查平臺(tái),通過AI+人工眼底閱片,先由AI自動(dòng)讀片,進(jìn)行病變檢測(cè),并分級(jí)按輕、中、重度來描述病變,再由眼科醫(yī)生閱片復(fù)核。整個(gè)過程,只要1到5分鐘出結(jié)果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于從眼科到內(nèi)分泌科的奔波時(shí)間。

中國工程院院士、內(nèi)分泌專家寧光教授透露說,目前全國500家醫(yī)療機(jī)構(gòu)接入國家標(biāo)準(zhǔn)化代謝性疾病管理中心(MMC),利用這種AI眼底篩查工具,已總計(jì)篩查5.26萬人次,檢查發(fā)現(xiàn)糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)1.38萬人次,患病率超過26%。

醫(yī)療AI很熱,但實(shí)際落地應(yīng)用的還相對(duì)較少,加之真正的人工智能人才尚未涌入到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,醫(yī)療AI道路仍然漫長。人工智能在醫(yī)療場景落地仍然面臨很多挑戰(zhàn),其中大數(shù)據(jù)處理、算法、監(jiān)管和商業(yè)價(jià)值變現(xiàn)是當(dāng)前需要關(guān)注的三大問題。

聯(lián)影智能COO詹翊強(qiáng)表示,處理實(shí)際醫(yī)療工作中的龐大數(shù)據(jù)量是一大難點(diǎn)。在實(shí)驗(yàn)室場景中,大量三維的醫(yī)療圖象數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量,“特別是在大型醫(yī)院里,可能有十臺(tái)CT同時(shí)向系統(tǒng)輸送數(shù)據(jù)”,對(duì)數(shù)據(jù)處理的速度和精度要求極高,對(duì)整個(gè)信息系統(tǒng)的架構(gòu)也有很多要求。


? ? ? ?而體素科技首席執(zhí)行官丁曉偉擔(dān)心,算法本身是否能夠得到醫(yī)療界的認(rèn)可和接受?,F(xiàn)有的算法評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)通常以工程界的標(biāo)準(zhǔn)為主,不一定能得到臨床醫(yī)生的認(rèn)可。目前得到藥監(jiān)局許可的臨床實(shí)驗(yàn),大部分在受控的環(huán)境下進(jìn)行,而醫(yī)生對(duì)這種受控環(huán)境下做出來的數(shù)據(jù),也不一定真正認(rèn)可。騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室醫(yī)療AI總監(jiān)鄭冶楓則認(rèn)為,智慧醫(yī)療是一個(gè)很大的領(lǐng)域,靠單點(diǎn)突破,研發(fā)某一個(gè)病種的輔助診斷,很難落地。企業(yè)可以考慮在掛號(hào)、支付、電子健康卡、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、醫(yī)療百科全書等多個(gè)方面入手,尋求商業(yè)落地。

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