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人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

来源:时间:2020-08-06 05:52:41 阅读:-

由于我国医疗需求不断上升、资源严重缺乏、卫生人员整体素质有待提升、卫生支出相对不足以及医疗资源浪费严重等问题普遍存在,医疗行业急需新技术的注入。人工智能是通向医疗智能化领域的捷径,充分利用临床信息指导成像和辅助阅片等方面进行研发,并将人工智能相关技术建立在医学知识的完备体系之上,形成更为系统、更具临床价值的技术产品。无论是医疗行业人士,还是AI创业者,他们都认为AI医疗可以真正切入到医疗领域的核心,解决医疗行业的痛点,并将掀起医疗行业的变革。


随着数据量的上涨、运算力的提升、图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破,极大促进了AI+医疗的迅速发展。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

AI技术的全方位运用,只有将它正确、准确地赋能给传统行业,才会产生巨大价值。在全球各个地区,AI+医疗不再是一种创新概念,它已经为医生、患者、企业、医疗及研究机构提供了最前沿和最切合实际的服务。

AI+医疗 4大趋势


AI+医疗的结合,创造了与医疗相关的产业链新模式,将逐步解决医疗领域的各大痛点。

1、机器学习

机器学习的主要应用:药物发现、基因检测、个性化医疗服务、医疗大数据、电子健康档案;


2、计算视觉

计算视觉的主要应用:肿瘤检测、医学成像与诊断、图像归档与传输(PAC)、外科成像;


3、NLP(自然语言处理)

NLP的主要应用:护士助理、自动化护理管理工作流、管理型工作流、远程医疗网络;


4、智能机器人

智能机器人的主要应用:机器人辅助手术、手术精度、纳米机器人、机器人护士、个人助理机器人、制药机器人。

AI+医疗 8大应用

“AI+医疗”领域的产品主要应用于虚拟助理、医学影像、疾病风险预测等8大应用场景中。由于计算视觉与基因测序技术的迅猛发展,疾病风险预测、医学影像场景下的公司数量最多,相关产品相对成熟。

1、虚拟助理

医用型虚拟助理是基于特定领域的知识系统,通过智能语音技术和NLP技术,实现人机交互,主要解决语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等需求。


语音电子病历

调查显示,中国50%以上的住院医生每天用于手写病历的时间平均在4小时以上,效率极低。虚拟助理可以将医生的主诉内容实时转换为文本,录入到医院信息管理软件中,这样不仅提高了填写病历的效率,还可以使医生将更多时间和精力用于与患者交流和疾病诊断之中。


导诊机器人

基于人脸识别、 语音识别、远场识别等技术,通过人机交互,导诊机器人可以执行挂号、科室分布及就医流程引导、身份识别、数据分析、知识普及等导诊任务。


智能问诊

智能问诊系统包含预问诊和自诊两大功能。病人可以在与医生沟通之前,通过手机或PC端进入医院智能问诊模块中,输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息,系统将初步形成诊断报告,以减少医生与患者的沟通时间,大大提升医患沟通效率。


推荐用药

推荐用药属于相对小众的应用场景,后台算法系统能够通过手机端和PC端为患者提供用药建议。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

2、医学影像

医学影像,是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一。人工智能计算视觉技术主要解决“医学影像”应用场景中的三种需求:
A. 病灶识别与标注:针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作;
B. 靶区自动勾画与自适应放疗:针对肿瘤放疗环节的影像进行处理;
C. 影像三维重建:针对手术环节的应用。
AI+医学影像的产品形态主要以用于影像识别与处理的软件为主,极少数结合硬件。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

3、辅助诊疗

目前中国有许多家公司开始提供“医疗机器人”服务。而这两项服务基于这两点:
A. 医疗大数据辅助诊疗:基于海量医疗数据与AI算法发现病症规律,从而为医生诊断和治疗提供参考意见;
B. 医疗机器人: 目前的医疗机器人主要包括手术机器人、肠胃检查与诊断机器人、康复机器人以及其他用于治疗的机器人。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

4、疾病风险预测

目前,国内一线城市有很多家公司开始提供“疾病风险预测”服务,并且这项服务慢慢趋于成熟与完善。疾病风险预测主要通过算法对基因数据进行分析,提前预测疾病发生的风险。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

5、药物挖掘

在药物挖掘方面,利用AI技术分析化合物结构与药效的关系,以及预测小分子药物晶型结构。AI与药物挖掘的结合,使得新药研发时间大大缩短,研发成本大大降低。药物挖掘主要应用场景有肿瘤早期筛查、个性化药物诊断和新药研发。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

6、健康管理应用场景

健康管理主要包括营养学、身体健康、精神健康三大管理领域。


营养学场景:利用AI技术对食物进行识别与检测,以帮助用户合理膳食,保持健康的饮食习惯;
身体健康管理:结合智能穿戴设备等硬件设备提供的健康类数据,利用AI技术分析用户健康水平,并通过行为干预,帮助用户养成良好的生活习惯;

精神健康管理:利用AI技术进行情绪管理,对精神疾病进行预测和治疗。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

7、医院管理应用场景

医院管理是针对医院内部、医院之间各项工作的管理,主要包括病历结构化、分级诊疗、DRGs(诊断相关分类)智能系统、医院决策支持的专家系统等。


8、辅助医学研究平台应用场景

辅助医学研究平台是利用AI技术辅助生物医学相关研究者进行医学研究的技术平台。大致可以分为两大类:数据收集/存储与统计分析和基因测序等生物信息分析。

人工智能与医疗结合是大势所趋,赋能发展则是顺势而为

医疗发展之路,会从依赖于单个医生、以治疗疾病为目的走向,变成有针对性、依赖大数据分析的以预防疾病为宗旨的新型模式,所有的变革和颠覆都离不开革命性的技术——人工智能。人工智能将会发挥越来越大的作用,而医学发展之路在对大数据、人工智能的应用,有望成为企业未来发展的“能量源”和“加速器”。

临床医学与人工智能的深度融合是大势所趋,更是健康中国建设的主要路径,未来人工智能最大的作用是解决医生大量简单重复性的工作,提高医生的工作效率,让医生真正发挥他们的智慧和能力。人工智能与医疗这对搭档,将会颠覆今后的医疗环境,这值得所有人期待!

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