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AI時代下 智慧醫療信息化建設必要性日益凸顯

2018-11-08
關鍵詞: AI 智能醫療

  在剛剛過去的2018騰訊WE大會上,從引力波、韋伯望遠鏡到染色體重組,除此之外,騰訊首席探索官網大為也介紹了騰訊在“人工智能+醫療”領域、“人工智能+農業”等領域的最新進展和成果。

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  網大為提到,騰訊通過把健康、醫療和人工智能結合,可以更早地發現癌癥和腫瘤,能夠綜合分析更多的數據,能夠更好地進行診斷和治療,同時能夠推薦更準確的治療方案。2018年6月21日,騰訊正式發布首個AI輔診開放平臺,宣布開放旗下首款AI+醫療產品“騰訊覓影”的AI輔診引擎,助力醫院HIS系統、互聯網醫療服務實現智能化升級,構建覆蓋診前、診中、診后的智慧醫療生態。“騰訊覓影”的AI輔診引擎也成為國內首個開放的醫療AI引擎。

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  在“互聯網+”的時代背景下,各行各業都在迫切的探索著革新與進步。自“十三五”規劃中明確提出“大健康”概念后,人們對診療保健的需求也開始發生了質的變化,從被動、應對性的就醫診療,逐漸轉向主動、常態性的預防保健。中國作為人口大國,醫療衛生資源卻僅占世界的2%,醫療資源分配不均,城鄉醫療服務水平懸殊等問題都在推動著眾多醫療機構走向智能化、信息化。

  智慧醫療信息化建設必要性日益凸顯,其中新興技術的助力扮演重要角色。

  物聯網技術

  物聯網技術的應用,對醫療服務水平的提升主要體現在以下幾個方面:

  1、優化看病就診流程,患者只需動動手指便可完成掛號、繳費、查看報告等步驟;

  2、實現智能化管理,通過對醫院車輛、醫療設備等的智能化改造,使管理變得更加便捷;

  3、快速收集有效數據,精準捕捉患者數據信息,并作出分析,為醫護人員節約時間;

  4、提升醫療服務水平,幫助醫院提升效率節約成本,同時給患者提供了更加便利的服務。

  機器學習技術

  機器學習是一種利用非結構化或無標簽的數據進行無監督學習的算法,其撐起了高效準確的神經網絡。

  在機器學習的加持下,智能診療的能力、可伸縮性、效率和準確性不斷增強。以IBM的沃森為例,其已經可以通過不斷的電子健康記錄學習,識別圖像和文字,實現準確的乳房和心臟疾病診斷。研究預期,智能診療將幫助臨床診斷結果準確率提高30%到40%,同時降低50%的醫療費用。

  大數據分析技術

  在各大產業都積極投入大數據應用時,智慧醫療產業也不甘落后,期盼借此加速挖掘各種病癥的起因,找出行之有效的治療方法。

  目前,大數據分析在疾病監控、輔助決策、健康管理等領域發揮重要作用是智慧醫療關注的重點。同時,能解決資料來源、互通性、安全等方面的挑戰,掌握臨床護理、報銷模式和人口健康管理等的最新趨勢為醫療機構帶來競爭優勢。

  以腫瘤科為例,基于大數據的支持,其在個人化療法、準確診斷基協同臨床決策支持工具方面取得迅速進步,從而更容易治療致命疾病。

  安防技術

  隨著大數據、云計算等高新技術的快速發展,醫院對于網絡化、智能化的需求也越來越迫切。

  現階段,安防技術在醫療系統中主要應用于以下兩個方面:

  1、遠程醫療信息系統,主要包括醫療高清攝像機、醫療視頻終端、醫療業務終端、多媒體綜合業務平臺等專業設備。在應用中,主要以遠程可視化醫療系統為主。

  2、醫療安防系統,主要應用手段包括高清監控、人臉識別、智能視頻分析,可有效打擊醫托、票販子的存在,并幫助安保人員快速發現異常情況以做出應對。

  結語

  我國的智慧醫療還處于探索階段,但就近幾年快速發展的情況來看,無論是市場需求的驅動,還是科技進步和融合的必然結果,智慧醫療還是需要我們以人為重心,以數據為驅動,在提高醫療效用的同時,找準醫療痛點,才能使醫療服務更好的滿足人們的健康需求。


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