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AI技術(shù)如何推開傳統(tǒng)醫(yī)療市場的大門

   日期:2018-06-12     瀏覽:193    
核心提示:核心提示:無論是技術(shù)、人才還是AI市場需求,中國都領(lǐng)先于全球。在人工智能時(shí)代,如何利用AI技術(shù)成功應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè),解決中國醫(yī)
 核心提示: 無論是技術(shù)、人才還是AI市場需求,中國都領(lǐng)先于全球。在人工智能時(shí)代,如何利用AI技術(shù)成功應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè),解決中國醫(yī)療行業(yè)的難題?這將是中國AI公司的另一個發(fā)展機(jī)會。

AI的發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的預(yù)期,在近兩年已經(jīng)開始進(jìn)入落地期,AI在人臉識別、場景視覺和自動駕駛、安防行業(yè)上都已經(jīng)有成功的應(yīng)用。有人說AI的未來是醫(yī)療,但在AI醫(yī)療上人們還持有觀望的心態(tài),它為什么可以用在醫(yī)療上面?AI醫(yī)療又是什么樣子的?

醫(yī)療對于AI來說是個比較特殊的行業(yè),AI之所以適用于醫(yī)療是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)本來就是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動讓它學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。它不像數(shù)學(xué)或者是物理學(xué),用公式可以推導(dǎo)出實(shí)際生活中的現(xiàn)象。而人類對自己生命的認(rèn)知不夠,有很多東西就算在臨床中已經(jīng)是常用的處理方法,但其實(shí)人們是不知道背后機(jī)理的,很多還是以病例的積累為主的。這個正是適合做技術(shù)驅(qū)動和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的技術(shù)方法論,有的時(shí)候需要探究機(jī)理但不需要看背后的機(jī)理。

AI技術(shù)如何推開傳統(tǒng)醫(yī)療市場的大門0

AI醫(yī)療的發(fā)展方向:診斷和治療建議

眾所周知,目前的中國還是面臨著醫(yī)療資源分布不均衡等實(shí)際情況,而AI技術(shù)和輔助診斷產(chǎn)品可以發(fā)揮它應(yīng)有的價(jià)值。AI醫(yī)療最終的一個發(fā)展方向是服務(wù)于臨床科室,給出最終的診斷以及治療建議。

醫(yī)療診斷是一個病人在醫(yī)院里面的開始,它的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到病人的生命。人的身體上有超過 12000 多種診斷的可能性,在一個器官上的一個病種,就有上百種的亞型,亞型間的區(qū)別是非常細(xì)微的,這對人類的經(jīng)驗(yàn)和挑戰(zhàn)是非常大的。甚至在美國這種醫(yī)生并不是非常忙碌的環(huán)境下,也會出現(xiàn) 12000 次以上的誤診結(jié)果。更不用提那些超飽和工作量的國家的醫(yī)生,再加上醫(yī)療資源不平衡,誤診率更是居高不下。

有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),從 2012 年的 500PB 到 2020 年的 25000PB(一個 PB 是 1024TB),醫(yī)療數(shù)據(jù)正呈爆炸性的增長,單靠人是無法消化這么大信息量。所以這 25000PB 里面的 99% 是需要計(jì)算機(jī)和 AI 來消化的。

AI技術(shù)的出現(xiàn)很好的解決了醫(yī)療數(shù)據(jù)爆炸和減少醫(yī)生的流程工作量和誤診率。AI在影像診斷上的典型的工作流程:一個病人做 CT 掃描和核磁共振,病人只需躺在機(jī)器里,影像會自動上傳到醫(yī)院的云服務(wù)器上,通過 AI 進(jìn)行分析,在沒有人工干預(yù)的情況下,就可以出一份就像醫(yī)生撰寫的、具有自然語言的報(bào)告,醫(yī)生只需在最后簽字審核。

隨著信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對就醫(yī)觀念的改變,越來越多的人借助互聯(lián)網(wǎng)來進(jìn)行醫(yī)療診斷,也就是互聯(lián)網(wǎng)輕型的診前環(huán)節(jié)問診。目前這個市場達(dá)到了2000萬人,在未來的五年中可能增長到2~3億的規(guī)模。

體素科技的心臟核醫(yī)學(xué)項(xiàng)目就是針對診前環(huán)節(jié)問診市場的案例,目前已經(jīng)成功應(yīng)用于美國預(yù)防心臟病類的診斷系統(tǒng)。心臟核醫(yī)學(xué)是用來評估得了冠心病的人是否缺血?是不是值得做支架和搭橋手術(shù)?傳統(tǒng)的診斷都是拍CT等影像,再由醫(yī)生根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷,醫(yī)生不是萬能的,同樣的影像,醫(yī)生每次看都可能有不同的結(jié)果,這是因?yàn)橛跋裼泻芏嘣肼暎泻芏嗖淮_定的現(xiàn)象,這期間耗費(fèi)了醫(yī)生和病患很多的時(shí)間。

心臟核醫(yī)學(xué)是將心臟病的分析做成一個全自動的量化工程。按美國協(xié)會的標(biāo)準(zhǔn),用系統(tǒng)去跟蹤心臟的左心室跳動,把左心室代謝的分?jǐn)?shù)用一些量化的指標(biāo)打出分來,去對比心臟在受壓情況以及平靜狀態(tài)之下兩個分?jǐn)?shù)的區(qū)別,這樣就可以客觀穩(wěn)定的做出一模一樣的結(jié)果,因此整個診療就變成幾秒鐘的時(shí)間。很好的解決了醫(yī)生的主觀程度,包括勞累,疲勞,經(jīng)驗(yàn)不足等問題。

AI技術(shù)如何推開傳統(tǒng)醫(yī)療市場的大門1

現(xiàn)在人們越到不懂的事務(wù),都喜歡上網(wǎng)搜索,包括身體上的不舒服癥狀,大部分人都喜歡上網(wǎng)搜索答案,這就誕生了很多的在線網(wǎng)上問診平臺,問診的數(shù)據(jù)很龐大,但是在線醫(yī)生數(shù)量是飽和的。這個時(shí)候,如果通過 AI 對問診的數(shù)據(jù)做一個簡單的分流和初步的分析?;蛘甙?AI 用到內(nèi)部運(yùn)營管理方面,把一些病人拍的不標(biāo)準(zhǔn)的信息,進(jìn)行自動標(biāo)準(zhǔn)化后再發(fā)給醫(yī)生;反過來,AI 可以幫病人找到一位最適合的醫(yī)生,達(dá)到醫(yī)生和病人的雙重滿意。這樣的商業(yè)模式是一個對輕問診平臺入口的重塑,讓它變得更加直觀,貼近患者的使用習(xí)慣;再就是他內(nèi)部吞吐量以及服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間的優(yōu)化,這些增長也是 AI 公司的機(jī)會。

無論是技術(shù)、人才還是AI市場需求,中國都領(lǐng)先于全球。在人工智能時(shí)代,如何利用AI技術(shù)成功應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè),解決中國醫(yī)療行業(yè)的難題?這將是中國AI公司的另一個發(fā)展機(jī)會。

 
 
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