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人工智能为儿科供需不平衡带来新解法

2019-10-28 18:19:27 [来源:匿名] [作者:匿名] [编辑:匿名]
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过去,我国儿科资源的稀缺和儿科门诊会诊数量的增加导致了注册时间长、等待时间长、用药时间长、会诊时间短的严重现象。然而,近年来,随着中国综合实力的增长,医学和计算机领域的技术也取得了长足的进步。随着科技的突破,中国医院儿科越来越明智,一幅新的就医图景正在形成。

一些医院的门诊大厅变得越来越安静,排队的病人和医务人员的数量越来越少,取而代之的是屏幕闪烁的预约机。注册完成后,患者打开智能诊断指南系统,根据系统提示输入病史信息,系统智能采集病史;医生的工作系统中还安装了各种智能应用程序,作为诊断和治疗助手。3A医院和基层医院之间通过远程医疗/智能技术进行频繁的沟通……”“在过去,王谢堂飞进普通人的家中”。智能技术正渗透到医疗的垂直专业领域,已成为与医生携手提供医疗服务的重要力量。

在儿科领域,互联网、人工智能和大数据技术等技术为供需不足问题提供了新的解决方案。医疗行业高质量医疗资源的突出短缺在儿科领域更为突出。数据显示,我国的儿科医生人数已增加到23万,每千名儿童的儿科执业(助理)医生人数为0.92人。儿童医疗的供需矛盾有所缓解,但仍不平衡。医学人工智能本质上是实现人的能力的工具,它将医疗服务的提供者从“医生”转变为“人工智能医生”。

人工智能已经成为一项国家战略。在医疗领域,2018年4月28日,国务院办公厅正式发布《关于促进“互联网医疗卫生”发展的意见》,明确提出“开发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统,开展智能医学图像识别、病理分型和多学科咨询,以及智能语音技术在多种医疗卫生场景中的应用,从而提高医疗服务效率”。

国家卫生委员会医疗管理与医院管理局副局长焦亚辉认为,总体而言,中国医疗服务发展正处于从“信息化”向“智能化”转变的关键阶段,这对提高医疗质量和效率、优化地区间医疗资源配置、改善人民就医体验具有积极意义。

医疗行业的难题有了新的解决办法。

当人工智能在临床真实场景中完全实现时,一些原始问题有了新的可能性。

自2016年人工智能第一年以来,业界领先的人工智能医疗公司已经从最初的技术研究和产品精度竞争发展到临床真实场景中的价值竞争。该行业的一些领先公司已经在特定的细分领域进行了深入的培养,儿科学就是其中之一。

人工智能目前在医疗领域的应用主要包括疾病风险预测、医学成像、辅助诊断和治疗、虚拟助手、健康管理、智能设备、医学研发、医院管理、病历/文献分析、医疗保险控制费等。

在一些顶级医院,人工智能程序已经渗透到诊断和治疗的全过程,包括预防、治疗、诊断和预后,并且已经智能地优化了该过程。以上海医疗中心为例,该医院推出了一种根据地图通过医疗建设的智能儿童医院解决方案。解决方案是基于先进的人工智能医疗技术根据地图。它将儿童小规模引导诊断、小规模预诊断检查、小规模预诊断和多学科智能诊断系统等多种人工智能应用集成到整个诊疗过程中,与临床工作流程无缝衔接。利用智能诊断系统进行临床数据反馈的准确率高达90%。使用“人工智能医生”来辅助诊断和治疗可以节省大量的人工成本。利用儿童治疗过程中的碎片化时间推进部分预诊断工作,使等待和排队时间减少到2小时,医院门诊流量减少至少30%。上海儿童医疗中心智能医疗解决方案作为全国首家智能儿童医院,取得了显著成效。

在此基础上,人工智能嵌入医学协会的价值可以进一步扩大。上海医疗中心也是浦东儿科医学会的领导医院。据报道,在“浦东儿科联合体”蓝图中,将依托上海儿童医疗中心整合新区相关医疗机构的儿科诊疗和儿童预防保健资源,形成各级医疗机构儿科诊疗和儿童预防保健的分工与合作。浦东儿科医学会的建设目标是在5年左右的时间内,实现浦东地区儿科诊疗服务的同质化,提高该地区各成员单位儿科的临床服务能力。

上海儿童医疗中心副主任赵列宾表示,人工智能赋予我们医院的医生权力后,下一个目标是赋予患有常见病的基层医生权力,以便基层医生能够使用人工智能系统。

人工智能还改进了疾病诊断和治疗过程,更早发现疾病,减少后续医疗费用,节省医疗保险费用。长期以来,我国儿童青少年的生长发育评价一直依赖于身高、体重、第二性征等肤浅特征。发现晚,干预率低,疗效差。以儿童肥胖为例,只有约8%的儿童肥胖得到及时治疗,性早熟的诊断长期依赖于二次性特征等体表特征,干预时间节点大大延迟。根据该图评估医学儿童生长发育的智能一站式解决方案,可在5-10分钟内完成“拍摄、阅读、报告”的全过程,系统骨龄判读结果与资深儿科内分泌学家的绝对误差小于0.3年,达到资深专业医生的水平。

人工智能医疗产业的挑战与未来

目前,人工智能在医疗行业的应用还处于初级阶段。关键词“人工智能”和“医学”背后的信息技术和医学两个交叉学科领域将在未来的各个方面融合。

产品批准也是一个通行证。第一批中国本土医药人工智能产品“三类证书”进入审批程序。在审批过程中,医学人工智能产品将面临数据库、数据安全、软件更新、产品应用、云计算服务等问题。需要逐一讨论。业界希望政府有关部门积极推动相关审批工作。2018年12月,国家食品药品监督管理局(nmpa)在北京召开了专门的公益培训会议,介绍了ai三类医疗器械的审批流程和要点,以及临床试验的要求和建议。今年2月1日,国家食品药品监督管理局医疗器械技术评估中心发布了《医学器械软件评估重点深度学习辅助决策(征求意见稿)》,并公开征求意见。这也意味着人工智能三级医疗器械的评估标准离落地不远,产业发展的政策瓶颈有望突破。

数据安全也应该是一直悬在ai医疗公司头上的达摩克利斯之剑。国家卫生和安全委员会发布了一份特别文件,指导医学大数据的标准化应用。2018年9月13日,国家卫生和健康委员会发布了《国家卫生和医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》(以下简称《试行办法》),涉及卫生和医疗大数据的标准管理、安全管理、服务管理、监督管理等。关于信息安全,钱芳博士表示,在与医疗机构的合作过程中,已经划出了几条红线:医疗数据属于医疗机构,它们严格脱敏,不披露任何患者信息,医疗数据不出院,所有合作协议都将接受伦理委员会的严格审查。

今后,国务院2016年发布的《关于推进和规范医疗大数据应用和发展的指导意见》指出,到2020年,医疗大数据的相关政策法规、安全保护和应用标准体系将不断完善。总的来说,我们正处于以人工智能和大数据为核心的第四次工业革命——智能革命的趋势。上述问题一定会在实践过程中得到解决。技术创新最终会给每个人带来更好的医疗保健。(李静)

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