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人工智能驅動醫療健康行業創新發展
來源:互聯網   發布日期:2020-12-21   瀏覽:4480次  

導讀:今年年初,新冠肺炎疫情來勢洶洶,中國工程院院士、傳染病診治國家重點實驗室主任李蘭娟率領團隊三赴武漢,一直奮戰在這場疫情防控阻擊戰的最前線。 1月中旬,李蘭娟隨國家衛生健康委員會高級別專家組一進武漢,對新冠肺炎疫情進行實地調研,面向全國拉響防...

今年年初,新冠肺炎疫情來勢洶洶,中國工程院院士、傳染病診治國家重點實驗室主任李蘭娟率領團隊“三赴”武漢,一直奮戰在這場疫情防控阻擊戰的最前線。

1月中旬,李蘭娟隨國家衛生健康委員會高級別專家組“一進”武漢,對新冠肺炎疫情進行實地調研,面向全國拉響防疫警報。在這一過程中,基于人工智能算法開發的新冠防疫數據智能平臺,為專家組研判疫情形勢提供了重要的數據支撐和決策輔助。

2月初,李蘭娟率其團隊“二進”武漢,深入新冠肺炎危重病人重點收治醫院,圍繞如何降低病死率開展了一系列臨床試驗工作。李蘭娟團隊采取“四抗二平衡”救治策略,引入了人工肝、微生態、干細胞等新技術。其中,人工肝血液凈化系統等都是以智能化、信息化技術為重要底層應用。

5月中旬,武漢面向千萬常駐人口啟動新冠核酸檢測,李蘭娟團隊“三進”武漢,支持無癥狀感染者核酸樣本的病毒分離與培養工作。結果顯示,所有無癥狀感染者的核酸樣本均未培養出“活病毒”,標志著武漢疫情防控工作取得重大成果。李蘭娟團隊也見證了在健康碼算法、人工智能紅外測溫、疫情感染智能監管小區地圖、人工智能消毒機器人等應用的全方位輔助下,武漢開始有序推進復工復產。

在這場新冠肺炎疫情中,人工智能技術在公共衛生領域特別是傳染病防控方面的作用充分突顯。事實上,伴隨著衛生信息化和醫療健康大數據的迅速發展,人工智能技術的應用越來越受青睞,成為醫療健康行業創新發展的新驅動力之一。近年來,我國人工智能醫療呈現高速發展態勢,人工智能技術為人們的健康生活和醫療服務帶來更多可能。

革新技術,賦能診療全流程

只需要15秒,新冠肺炎智能閱片系統就能對患者的CT影像出具智能分析結果。如果僅依靠醫生肉眼閱片,一般需要耗時5至15分鐘。這款由平安科技開發的肺炎CT影像人工智能輔助診斷產品,在疫情期間的使用覆蓋包括湖北省在內的全國各地1500余家醫療機構,通過該系統篩查出有肺炎CT影像學特征的疑似患者2萬多名,并輔助醫生進一步排查,累計智能閱片量超400萬張。

“我們在肺病領域的研究已有兩年多,這次的新冠肺炎又是一個肺部疾玻CT影像在新冠肺炎的診斷中極為重要,病患的大量增加給影像科醫生帶來巨大的工作壓力,迫切需要能夠輔助提高閱片效率的工具。”平安智慧醫療技術專家黃凌云在接受中國知識產權報記者采訪時介紹,人工智能閱片系統主要基于機器的深度學習能力,簡單來說就是用計算機模擬人的視覺,訓練機器通過大量學習做過標注的數據,從中找到數據中的統計規律,最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,識別、判斷出異常。

不只是平安科技,多家人工智能企業推出的輔助診療產品都在防疫抗疫中發揮著積極作用聯影醫療推出了一款能夠綜合肺炎整體和局部影像特征做精確量化分析的新冠肺炎輔助分析軟件(uAI-Discover-NCP),該軟件基于高精度的病灶和器官檢測和分割算法,可實現對肺炎整肺、肺葉、肺段分布范圍、肺炎病灶體積占比、肺炎病灶CT值分布及占比、肺炎組織特征等精確量化信息的測量和計算。體素科技推出的胸部CT多病種人工智能輔助診斷系統(肺炎特別版)可以實現24小時不間斷工作,通過CT影像分析新冠肺炎異常病例和重癥病例,幫助醫生實現有序化分級診療。這兩款產品在疫情期間被廣泛應用于武漢火神山醫院等數家醫療機構。

“人工智能技術對于診療全流程的賦能,一方面體現在基于臨床需求,不斷挖掘新場景,實現更廣的技術應用覆蓋;另一方面體現在深入場景本身,介入診療全流程展開細化研究,進一步優化診療流程,提高整個行業水平的精細度和專業度。”上海市衛生健康委員會副主任張浩在接受本報記者采訪時表示,當前人工智能技術在醫療場景中的落地應用,重點在于深入臨床一線,從診前的疾病預測、疾病篩查,到診中的輔助診斷、漏查誤查勘正、輔助治療,再到診后的隨訪和健康管理,力求打造一個智慧醫療閉環,真正幫助到醫護工作者和患者。

由工業互聯網創新中心(上海)有限公司、36氪研究院聯合發布的《2020人工智能醫療產業發展藍皮書》顯示,當前,人工智能技術融入國內診療流程的主要切入點在于醫學影像和精準醫療。

在醫學影像方面,人工智能技術主要依托圖像識別和深度學習能力,用以解決病灶識別與標注、靶區自動勾畫與自適應放療、影像三維重建3類診斷需求。人工智能技術主要輔助影像診斷承擔較大數據樣本量的分類檢出工作,在判斷標準相對明確、知識構成相對簡單的情況下,替代醫師部分工作,在輔助疾病診斷、基因分析、預后判斷、定量放射學診斷等方面提供具有附加值的工作。目前,我國人工智能醫學影像產品布局方向主要集中在胸部、頭部、盆腔、四肢關節等幾大部位,以腫瘤和慢性病領域的疾病篩查為主。

在精準醫療方面,以個人基因組信息為基礎,利用人工智能與大數據挖掘、基因檢測等前沿技術,可以對大樣本人群和特定疾病類型進行生物標記物分析與鑒定,找到精確發病病原和作用靶點,并結合病患個人的實際身體狀態,開展個性化精準治療,提高疾病預防與治療效果。近年來,精準醫療的臨床應用正在逐步實現,在藥物研發、腫瘤分子標記物檢測、無創腫瘤基因檢測、癌癥靶向治療、腫瘤細胞免疫治療、出生缺陷篩查等臨床診斷與治療領域發揮著重大作用。

輻射全鏈,提高衛生服務水平

在更多的業內專家看來,人工智能技術賦能醫療健康,不僅體現在診療技術革新方面,還體現在有效補充醫療資源、彌補基層診療服務短板、轉變衛生服務管理模式、提升公共衛生服務水平方面。

“以前每次外出檢查和買藥,都特別費勁,先坐電動車從山上下來,再搭公交車去城里。”家住北京市平谷區山區的劉奶奶今年70多歲,患有冠心并高血壓等慢性病,除了每周取藥外,隔兩三個月就要進城做一次檢查。去年年底,平谷區衛健委與數坤科技聯合成立了京津冀基層醫學影像人工智能中心。該中心計劃將人工智能心血管并人工智能腦卒中、人工智能肺癌的篩查和影像產品部署到區內及京津冀地區25家基層醫院和對口幫扶醫院中,讓這些地區的患者在家門口就能享受到“專家”水平的智能醫療服務。

數坤科技首席執行官馬春娥在接受本報記者采訪時介紹,人工智能與大數據可以實現跨機構互通互聯,打通醫療服務數據與生態壁壘,以醫院為核心對接其他醫療服務機構、醫療健康產品提供方、醫療行業監管部門等數據信息,完善醫療服務生態,比如可以通過人工智能和模擬醫院有效解決基層臨床問題等。人工智能還可以深入病人管理、藥械管理、病房管理、績效管理、后臺管理等方面,為醫院管理體系帶來整體升級重構,重塑醫療服務效能。不僅如此,利用人工智能技術,醫療服務可以突破醫院的物理邊界,以患者為中心,延伸到診前、診中、診后的就醫全流程,診前基于個人健康檔案,結合醫院醫師資源安排,為患者進行智能預約;診中輔助進行分診和導診;診后自動生成就診報告,提醒患者用藥及定期復查等。

不僅如此,人工智能的觸手正延伸進更加寬廣的衛生健康服務領域。在今年疫情暴發的重點防控期內,上海市的口罩供應量每天只有150萬到200萬只,而實際需求量達到2000萬只。起初上海商務委決策把口罩直接配送到各個藥店,但這樣會導致藥店人員聚集。為此,復旦大學受上海商務委委托,開發了集口罩生產、配送、預約、銷售全流程端在內的信息整合智能系統,覆蓋6家生產企業、58家配送企業、1182家零售藥店和6072處社區居委會,極大提升了防控用品供給的智能化運作效率和運作透明度,實現了對公眾購買口罩的有序引導。

人工智能技術在醫療健康領域的融合發展,正在重塑著醫療服務的效能。但我國的“人工智能 醫療”仍然處于發展初期,未來前景廣闊,還需在政策、機制、技術等方面加以完善。

受訪的多家人工智能企業表示,人工智能企業研發投入較大,但由于醫療器械三類注冊證審批時間較長,影響了創新型產品的商業化和市場化推廣。希望在政策上能夠對人工智能醫療器械加大支持力度,在人工智能產品的臨床試驗、安全性評估等方面進一步明確標準規范,加快審批速度。

業內有關專家指出,醫工融合型人才的缺失也是當前制約人工智能醫療發展的一大瓶頸,希望出臺相應政策,制定人工智能醫療產業領域的相關標準,完善人才保障制度,建立健全“人工智能 醫療”復合型人才培育的生態體系。同時,應進一步推進醫療大數據的有序開放和利用,加快數字政府建設,打造政府數據共享平臺,推動開展行業大數據應用建設。建議可以先從區域衛生信息平臺著手,有效協同優質醫療資源、整合居民的全周期健康管理相關數據,最終做到信息互聯互通,為“人工智能 醫療”的智能化服務打下堅實的基矗(本報記者 李楊芳)

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