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人工智能看病?5大趋势全景揭秘未来医疗

2019-01-22 09:02
来源: 亿欧网

2015年,一部《超能陆战队》戳中了很多人的泪点,一个叫做“大白”的机器人更是萌化了无数人。在电影中,大白是一个融合人工智能、医疗救护、战斗能力的机器人,最大的任务就是守护。

从医疗救护的角度来说,大白可以通过摄像头等设备,感知用户的体征、健康数据和情绪,然后采取措施进行健康护理。在电影中,主人公阿宏有两次被大白抱住,一次是因为哥哥的去世,大白扫描到他心情低落;另一次是他掉进水中,被大白感知到体温下降,而被抱住。大白还调整了自身的温度,来提高阿宏的体温。

人工智能的高速发展,用机器人替代医护人员,已经不是神话。沃森机器人、达芬奇机器人、机器人护士、智能物流机器人、配药机器人……都已经投入到全球各大医院进行工作。

随着AI+医疗的进一步融合、深入,政策和资金层面的大规模投入,AI辅助技术也在多个医疗细分领域提供了帮助。世界十大AI科学家之一、美国四大国家学院在四院院士,全球人工智能顶级会议NIPS基金会主席特伦斯·谢诺夫斯基在新书《深度学习:智能时代的核心驱动力量》中预测:基于大数据的深度学习将改变医疗行业,对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗,甚至未来癌症将变得不再可怕。

AI在医疗领域的应用,意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助,获得更好的诊断、更安全的微创手术、更短的等待时间和更低的感染率,并且还能提高每个人的长期存活率。从全球医疗行业发展状况来看,AI医疗将会在这5个方向深入影响我们的生活。

医学影像识别:让医生多一双眼

传统医疗场景中,培养出优秀的医学影像专业医生,所用时间长,投入成本大。另外,人工读片时主观性太大,信息利用不足,在判断过程中容易出现误判。

有研究统计,医疗数据中有超过 90%的数据来自于医学影像,但是影像诊断过于依赖人的主观意识,容易发生误判。中华医学会数据称,中国临床医疗每年的误诊人数约为 5700万人。AI通过大量学习医学影像,可以帮助医生进行病灶区域定位,减少漏诊误诊问题。肿瘤影像是目前人工智能在医学影像方面应用最多的,其中肺部结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查、前列腺癌影像诊断三个方面已经广泛应用于医学影像诊疗工作中。

腾讯在加入AI医疗领域之后推出的第一个产品腾讯觅影,已经可以实现早期食管癌筛查、早期肺癌筛查、糖尿病视网膜病变系统和乳腺癌早期筛查。腾讯觅影利用深度学习技术分析病人的钼靶图片,可以帮助医生实现两大功能:找到疑似病灶(包含肿块灶和钙化灶)的位置;分析病人患有恶性肿瘤的风险。

2018年6月,由国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心和中国卒中学会联合主办的“Chain”杯全球首场神经影像人工智能人机大赛全球总决赛上,一方是全球首款CT、MRI神经影像AI辅助诊断系统,一方是25名全球神经影像领域顶尖专家。AI分别以87%、83%的准确率,战胜医生66%、63%的准确率,而且两轮比赛AI均仅用15分钟左右便答完所有题目,而医生却要苦战到最后一秒。

智能诊疗:对误诊说NO

智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中,计算机可以帮助医生进行病理,体检报告等的统计,通过大数据和深度挖掘等技术,对病人的医疗数据进行分析和挖掘,自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

IBM研发的沃森机器人可以在17秒内阅读 3469本医学专著,248000篇论文,69种治疗方案,61540次试验数据,106000份临床报告。通过海量读取医学知识,沃森机器人在短时间内迅速成为肿瘤专家。2012年沃森机器人通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助辅助诊疗的服务。目前沃森机器人提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。在中国已经有超过200家医疗机构引进了沃森机器人,其中已经签约落地的医疗机构分布在全国23个省的45座城市。

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