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AI掀起医疗行业巨浪

来源:互联网更新时间:2018-07-09 14:24作者:佚名
[摘要]随着智慧医疗的快速发展,基于医疗行业数字化、智能化及资源整合的需求,AI等新兴科技应用于医疗的程度越来越高。
华强智慧网讯

  随着智慧医疗的快速发展,基于医疗行业数字化、智能化及资源整合的需求,AI等新兴科技应用于医疗的程度越来越高。AI能模拟人类的思维和工作过程,并且独立解决问题而不需要进行编程,AI还可以接受新的信息并从中学习,无需人工干预。超级计算能力的应用使AI能够以比人类更快速的处理信息、解决问题或得出人类头脑永远无法得出的结论。AI运用于医疗领域,则可以更快速、准确、有效地冶疗各种疾病。

  2018年4月,埃森哲公布了一份研究AI在医疗领域的短期价值、技术潜在影响力的报告,结果预估显示:到2026年,AI技术可为在美国的医疗保健行业节省高达1500亿美元的成本。

  另外,据《Harvard Business Review》杂志调查的10个最有应用前景的AI应用程序,他们估计在2026年前这些应用程序可以为美国的医疗保健行业创造高达1500亿美元的年储蓄。

  目前人工智能在医疗领域主要采用机器学习和自然语言处理两种方法,机器学习用于图像扫描,自然语言处理用于文本处理。通过机器学习对组织收集的数据进行排序,以学习模式并构建新的模型。

  具体到临床方面,人工智能应用比较成熟领域的首先是医疗影像分析,因为影像本身就是结构化的,没有人为因素干扰,可以通过人工智能进行快速、准确的分析;其次是医疗大数据,可以把非结构化变成结构化的数据,通过分析大量的病历资料找出更好的治疗方案,更好地管理疾病,目前也有许多公司在进行相关的研究;最后,各种辅助型医疗机器人也异军突起,得到快速发展。

AI掀起医疗行业巨浪

  AI+医疗影像

  人工智能给医疗影像带来了新一轮的变革,通过模仿人脑神经元网络构建数字模型,以及海量数据作为训练素材,人工智能在解决了算法复杂、运算要求高的瓶颈后,终于与医疗影像逐步结合,深度学习在医疗影像分析领域开始沉淀。例如在进行影像诊断时,带有AI能力的计算机可以查看健康脑部扫描图像和脑部肿瘤扫描图像,通过图像学习对比识别两者之间的差异,从中标记出脑瘤存在的部位。

  目前人工智能在影像识别等方面的应用颇多,而且多是以技术为导向的公司在进行研究。东软医疗推出影像云和人工智能在医疗行业的应用方案,飞利浦推出远程医疗影像解决方案“神飞云”中国智慧医疗云平台, 同时,新华医疗、GE、西门子、联影、迈瑞医疗、鱼跃医疗、三星等行业大咖也纷纷推出多款智慧医疗产品。

  AI+大数据分析

  在医疗行业中AI的应用潜力巨大,物联网正将越来越多的医疗设备连接上网,海量的数据将发送到云端,通过机器学习和智能分析得出最优的结果。英国首相特雷莎·梅近日在柴郡发表了一个演讲,强调AI在提早确诊癌症方面的潜力。演讲中,特雷莎·梅说道:“智能技术的进步可以更快速地分析数目庞大的数据,并有可能比人工诊断准确率更高,这开创了医学研究的一个全新领域,并成为与疾病作斗争一个新的武器。”

  通过大数据分析,医疗行业正在深度利用AI进行病情的预测,基于先前患者扫描的数据,AI可以协助评估疾病的诊断,减少人为的出错率和工作量。同时,AI技术有可能识别出先前未被发现的一些与疾病相关的线索,从而为治疗提供新思路。此外,医护人员在AI的协助下,工作效率得到极大的提高。

  机器人/机械臂辅助手术

  目前,机器人手术最大的应用是“微创”手术,“微创”意味着手术开刀将不再像传统手工那样大的切口,通过微创手术的切口约为6毫米,并且通过小型手术器械即可完成手术。

  认知外科手术机器人也会结合到人类手术的经验,在实际手术前,医疗团队还会收集整理病人的医疗历史数据,与实时手术结合,以此来提高自身手术水平。达芬奇(da Vinci)辅助手术机器人是目前最先进的手术机器人之一。

  自动化的工作流程助理

  自动化的工作流程管理助理最大的优势就是优先处理紧急事件,减少日常基本的记录等操作步骤,帮助医生、护士们节省时间。通过AI助理,可以大幅减轻医生、护士们的工作步骤,例如通过语音,医生护士们就可以完成记录操作,它们会自动转换成文本的形式,并且可以自动化的分析病人的护理工作,甚至以图标的形式展现出来。

  尽管人工智能在医疗领域的应用还处于早期阶段,但美国的各大顶尖医院都已经开始行动。早在两年前,GPU巨头英伟达就宣布与麻省总医院医疗数据科学中心建立合作关系,希望该中心成为人工智能医疗应用领域的中心,对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。

  国内的人工智能企业也开始布局医疗领域,2017年6月,依图科技宣布与华西医院的战略级合作,加速AI医疗普惠民生。依图科技与华西医院还发布了两项双方合作研发的肺癌人工智能成果:全球首个肺癌临床科研智能病种库及全球首个肺癌多学科智能诊断系统。

  但是,AI技术应用到医疗行业还面临一些需要克服的阻碍:首先从意识形态上,医疗行业需意识到AI技术可带来的帮助;其次,医疗数据的敏感性让获取数据来培养AI模型会有一定的困难。最后,AI模型得到认可具有难度。

  为克服这些阻碍,医疗行业人员和教科研人员应该更紧密地合作。国际医学与生物工程院院士 IEEE Fellow张元亭院士长期潜心钻研可穿戴无扰生物传感技术、心脑血管健康信息学、生理建模与神经工程、8P医疗与健康工程学等领域,医学造诣深厚,同时张元亭院士时刻关注并思考人工智能与人类智慧与医疗行业的深度融合议题。

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