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人工智能可有效提升“疾病认知”

2020-08-21 观点 Eli

人工智能可有效提升“疾病认知”-智医疗网

作为临床大夫,我们通过望闻问切的方式,根据病人的主诉结合临床检查,给别人进行一个准确的诊断。但是我们知道,人是一个非常复杂的机器。光凭病人的主诉,光凭望闻问切,对疾病的认识不是那么全面。

人工智能在以下四个方面可以提供帮助:疾病诊断、疾病诊疗、健康管理以及人工智能在医院管理、耗材、人力成本的计算等。人工智能有时候可能比医生得出的诊断更准确,前提条件是给它的数据必须是准确的。

在前不久发表的一篇文章中,提到了谷歌AI可以比眼科医生更快、更准确地得出诊断。但是应用到临床学以后发现并不是这么回事,为什么呢?因为谷歌人工智能在真正的应用当中没有达到我们的期望值。当时护士在拍照片的时候光线不好,错误的数据输不进去,人工智能程序就拒绝接受这个照片,反而得出了一些误诊数据。怎么能实现人工智能从实验室到临床的转化,或者人工智能在临床上给我们一些辅助,我提一提目前徐汇区关于人工智能在医疗场景建设方面的实施工作。

首先,场景是连接人工智能供应和需求,研发到产业化的关键环节,没有场景的话一切都是白搭。

再者,上海探索出一条以应用为牵引的人工智能发展道路。从政策扶持、资金投入、推动建设、宣传引导、闭环管理、全程跟踪、严格验收方面,进行人工智能场景的搭建,打造徐汇区人工智能医疗的服务高地。

最主要的是,我们在日常生活居民端也做了一些工作,希望从疾病筛查、预防、诊疗跟康复几个方面进行综合分析。截至去年的7月,我们收集了80万人的9.5个TB数据,这里面包括了20亿条病人的就诊记录。在居民端,基层可以通过心血管的档案、人口学特征、年龄、发病危险因素等,借助区域卫生中心提供的影像学资料,到医生端进行辅助诊断和辅助诊疗,决定这个病人需不需要转到三级医院。

当然,人工智能在实际建立过程中还存在一些难点或者目前还难以跨越的一些障碍:第一是网络。我们的网络现在还不是非常稳定,在通讯、专业数据等信息化方面还存在一些不足。第二是医疗大数据,20亿的就诊数据大而混乱。大数据并不代表数据大,有时候收集的很多信息对疾病诊疗是没有用的。怎么才能甄别出来?缺少统一的标注、治理标准。第三是各个医院管理者有时会形成数据壁垒。我们在信息交流过程当中,目前可以做到徐汇区共享,但与其他的医院和医疗还不能够达到数据共享,造成信息孤岛。同时,我们也缺少有基层医疗经验又擅长人工智能的交叉人才;另外,我们对人工智能的了解不够深刻,以为远程会诊就是人工智能,实际上远远不是这样的。我们的医护人员虽然感兴趣,但是又不能完全参与到人工智能的实施和过程当中。展望一下人工智能应用医疗场景,未来我们往哪个方面发展?

在徐汇区,首先在行业之间先倡导远程会诊。我们开通了网上门诊,通过我们的APP使原来每个星期来门诊就诊随访的病人可以在线上得到及时的诊疗。市场或者是需求驱动了人工智能和远程医疗的发展。远程医疗拉近了病人跟医生之间的距离。另外,远程医疗可以非常及时把信息传递给医疗机构,还可以降低医疗费用。

远程医疗或者远程诊疗不只是一个视频通话,或者打个电话问问吃什么药就可以的,实际是非常复杂。刚才提到血液动力学、人口学特征,是把实验室检查,以及影像学整合到一起的复杂工程。

人工智能在医疗领域的应用目前处于初步的探索阶段,未来的人工智能远远不只可以帮助我们做决断,还可以在很多复杂的操作方面帮助我们进行更精确的治疗。

人工智能执行某一特定的任务可以达到专家甚至比专家更高的水平,但并不是达到全面的智能。人工智能加上人类专家一起的诊疗模式会超越目前我们传统的对疾病的诊疗模式。

人工智能有非常广阔的应用前景,期待能参与到我们医生的部分工作中,尤其是针对慢性病管理、病人随访等情况。同时,人工智能提高了我们对疾病的认知,改变了我们对疾病的诊疗、随访和慢性病的管理模式。

(作者:葛均波,全国政协委员,中国科学院院士)

来源:联合时报

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