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智慧醫(yī)療行業(yè)將要面臨的各項挑戰(zhàn)

2019-09-02
關鍵詞: AI 智能醫(yī)療

  如今,AI與醫(yī)療的融合日趨緊密,其更多地以賦能設備、臨床的模式,體現(xiàn)在醫(yī)學影像、智能穿戴、管理系統(tǒng)等各領域中;其背后的數(shù)據(jù)、算法科學則整在經(jīng)歷更大挑戰(zhàn)。怎樣的情形需要AI的介入?其在慢病診療方面所發(fā)揮系統(tǒng)性價值或許可以說明一些問題。

  以糖尿病為例,患者數(shù)與全周期健康管理的需求決定了AI的存在形態(tài)。“我國糖尿病患者人數(shù)占比11.6%,且正以每年2%的速度遞增。”寧光院士在2019世界人工智能大會上的介紹。患者數(shù)激增但醫(yī)生人數(shù)不足,使得AI輔助糖尿病管理成為一種必須。基于龐大的患者需求,開發(fā)了一系列AI醫(yī)療產(chǎn)品:能自我評估糖尿病患病幾率的“瑞寧知糖”,可進行糖尿病并發(fā)癥評估、控制早期病情的“瑞寧知心”等,其功能大部分都整合在APP內(nèi)。

  這是一種方法的改變,完全沒有推薦藥品、完全沒有推薦患者更多的檢查,但確是我們現(xiàn)在的醫(yī)改方向。患者可以取得什么樣的結(jié)果呢?從糖化血紅蛋白來說,其比率已經(jīng)從30%提高到51%;而綜合管理率上來看,血糖、血壓、血脂三個指標已經(jīng)從9.8%提升到了20.6%。

  我們過往的思維是推理思維、實驗的思維,這在數(shù)學課、物理課里都曾提及;但是到了信息時代就要掌握要計算思維。為什么要學會計算思維?就是要讓機器也具備構造世界的能力,只有具備了構造世界的能力,才能讓計算機按照你的模型去做你想要的工作。

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  AI醫(yī)療也將在算法升級下實現(xiàn)新的迭代。第一財經(jīng)記者也了解到,除了華為早已在進行AI芯片的產(chǎn)品開發(fā)外,聯(lián)影醫(yī)療也在近期通過了AI醫(yī)療芯片研發(fā)、并實現(xiàn)了在PET診斷設備上的應用。AI醫(yī)療芯片將給這一產(chǎn)業(yè)帶來創(chuàng)造性的變化。它將通過具有爆發(fā)式的運算能力,使得設備掃描速度更快,體積也更小,功耗更低。

  根據(jù)國家有關文件,下一階段,AI醫(yī)療的主要賽道一方面在于要建設國家級醫(yī)療數(shù)據(jù)資源服務平臺,推動醫(yī)療AI的數(shù)據(jù)訓練級以及測試級;另一方面則是要加快醫(yī)療影像輔助系統(tǒng)、臨床輔助應用,推動醫(yī)學影像數(shù)據(jù)采集標準化規(guī)范。

  無論是從資本、技術還是政策層面,AI醫(yī)療將進入新的發(fā)展期。而AI醫(yī)療的普遍應用的場景也涉及3方面類別,其一是醫(yī)療機構內(nèi)部全流程的信息化管理體系;其二是AI技術在連接醫(yī)療機構與患者之間的功能、和及分級診療體系;其三是AI輔助疾病診斷、臨床醫(yī)療決策體系。

  但AI在深入、持續(xù)應用在醫(yī)療領域的過程中仍存許多難題。“AI落地的場景及產(chǎn)品不夠多,最大原因是在于樣本不夠、數(shù)據(jù)無法標準化,那么其產(chǎn)品的總結(jié)能力就不高。”同濟大學醫(yī)學院影像系主任王培軍表示。盡管數(shù)據(jù)受限,但在樣本沉淀數(shù)最多的影像領域,AI醫(yī)療仍能承載一定使命。

  以某細胞瘤141例的數(shù)據(jù)樣本為例;早期患者可以通過磁共振檢查來看是否有增強、壞死,AI影像分析還能注明是否有水腫區(qū)域;再進一步做了進行基因檢測后可以看到,該結(jié)果顯示的特征和某細胞瘤很多生物信息是相關;而這是我們放射科醫(yī)生肉眼所不容易判斷的。

  上述數(shù)據(jù)缺乏的難題究竟能否得到解決?AI技術必須和臨床場景結(jié)合才具備實用性;AI發(fā)展階段的臨床數(shù)據(jù)庫標準建設很重要;要將產(chǎn)、學、研、用放在一個開放的平臺上,多方同心協(xié)力;要具備醫(yī)療與工程相結(jié)合的意識。另有業(yè)內(nèi)人士認為,為了降低風險,AI醫(yī)療領域的安全保障機制、安全和服務管理辦法等仍需完善。“這方面則可以參考國家衛(wèi)健委在2017年2月份發(fā)布的15個限制臨床應用的技術管理規(guī)范。

  高學成也提到,當下亟待突破的應該是醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的互通共享,這也包括了將數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)質(zhì)量、開放借口等標注化,并建立其背后的標準規(guī)范體系、安全技術體系、數(shù)據(jù)生命周期管理。此外,AI醫(yī)療領域的下階段發(fā)展還將面臨一定的社會倫理風險,比如人(醫(yī)生職業(yè)自由與設計者、制造者)在責任認定所面臨的風險,患者隱私保護所面臨的風險,以及醫(yī)生主體性地位面臨的道德等風險。


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