近年來,人工智能非常熱門,人們一直在談論無人駕駛、智能家居,而忽視了已經(jīng)登陸大數(shù)據(jù)時代的智慧醫(yī)療。
目前,大數(shù)據(jù)已應用于智能醫(yī)療體系,使患者更容易就醫(yī),更有效的診斷疾病,更準確的醫(yī)療信息。更快更準確的在醫(yī)療行業(yè)進行多點布局。
大數(shù)據(jù)+時代的智慧醫(yī)療
目前,國內(nèi)智能醫(yī)療技術相對成熟。許多三甲醫(yī)院都推出了“人工智能輔助診斷系統(tǒng)”。智能系統(tǒng)作為機器人醫(yī)生呈現(xiàn)在公眾面前。通過固定形式的問題和患者互動,根據(jù)癥狀發(fā)布檢查表。測試結果出來后,系統(tǒng)自動發(fā)出診斷結論,一線臨床醫(yī)生確認結論。
據(jù)了解,該機器人上周已與國內(nèi)200多名醫(yī)學專家進行了PK,在時效性方面取得了明顯優(yōu)勢。工人們將100個病人的數(shù)據(jù)輸入機器人,連接到現(xiàn)場的天河超級計算機,在4.8秒內(nèi)完成。出乎意料的是,機器人的診斷與醫(yī)生最初的診斷完全一致。
今年三月,谷歌的人工智能就在醫(yī)學領域取得了顯著的成果。該公司開發(fā)了一種人工智能算法,可用于診斷乳腺癌。人工智能和醫(yī)療專家已經(jīng)被用來分析130個乳腺癌切片來發(fā)現(xiàn)腫瘤。
人工智能在這個項目上的表現(xiàn)超過了人類。人體醫(yī)學專家花了30個小時對130張切片進行分析和診斷,最終的診斷準確率為73.3%。而人工智能僅用了很短的時間就給出了診斷結果,準確率為88.5%,比人類高15.2%。
大數(shù)據(jù)時代醫(yī)學人工智能的三個問題
首先,大數(shù)據(jù)時代需要改變理解和處理疾病的方式:
在現(xiàn)代醫(yī)學治療中,根據(jù)患者的病史、癥狀、體征和實驗室診斷,患者的遺傳背景、基因組數(shù)據(jù)、環(huán)境背景因素以及對主要疾病監(jiān)測指標的持續(xù)觀察和亞組分析往往被忽視,包括目前常規(guī)的醫(yī)學診斷。診斷和治療通?;诩膊〉倪z傳特征,而忽略了最基本的信息。
隨著醫(yī)學知識的不斷積累、專業(yè)的細化和分化,在大數(shù)據(jù)時代必將朝著大數(shù)據(jù)的整合和系統(tǒng)化的方向發(fā)展。更專業(yè)的人機合作,實現(xiàn)對患者的最全面的診斷。
第二,大數(shù)據(jù)時代應該改變醫(yī)學評估的整個方式:
改革開放30年來,我國經(jīng)濟實力的積累,醫(yī)療資源配置的增加,醫(yī)療衛(wèi)生服務的整體可獲得性不斷提高。
不僅醫(yī)療結果本身,而且臨床精神面貌,不僅是患者的并發(fā)癥和死亡率,還有醫(yī)生報告,醫(yī)院報告,賬單生成。使用數(shù)據(jù)來提高醫(yī)生自我學習改善臨床實踐的能力,提醒大數(shù)據(jù)。
第三,在大數(shù)據(jù)時代,有必要改變培養(yǎng)醫(yī)學生的觀念:
傳統(tǒng)的醫(yī)學模式在大數(shù)據(jù)時代形成了一個新的體系。過去,專業(yè)訓練使醫(yī)生對數(shù)據(jù)的理解越來越有限。我們需要從僅僅積累醫(yī)療經(jīng)驗轉向積累醫(yī)療數(shù)據(jù),這是醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代所必需的,也是制定各種醫(yī)療方針所必需的。
作為一名醫(yī)生,他需要改變主意,接受人腦和計算機的結合。今后,每一位醫(yī)生都應該熟練地使用智能工具來處理大量的信息,以便找到更準確的診斷和治療方案。
醫(yī)學人工智能的發(fā)展趨勢
那我們下一步應該怎么做?人工智能的趨勢在哪里?
一、智慧醫(yī)療衛(wèi)生正處于數(shù)字化的轉折點
互聯(lián)網(wǎng)女王Mary Meeker2017年發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告認為,醫(yī)療保健和醫(yī)療保健已經(jīng)進入了一個數(shù)字轉折點:醫(yī)療行業(yè)顯示數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)積累出現(xiàn)了爆炸性增長。88%的消費者至少使用一種數(shù)據(jù)保健工具(遠程醫(yī)療、可穿戴設備)。
一方面,數(shù)據(jù)的增長縮短了醫(yī)學研究的創(chuàng)新周期,加快了藥物臨床試驗的周期,提高了診斷的準確性和治療的準確性。
二、數(shù)據(jù)是發(fā)展的關鍵
數(shù)據(jù)是“醫(yī)療+人工智能”產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵。小智君認為,醫(yī)學與人工智能結合的關鍵在于“算法有效數(shù)據(jù)”。先進的算法提高了數(shù)據(jù)處理的效率和識別的準確性,而有效的數(shù)據(jù)是先進算法應用的基礎。
目前,深度學習等算法的發(fā)展已相對成熟,醫(yī)學數(shù)字的“數(shù)量”和“質量”是阻礙醫(yī)學應用中人工智能發(fā)展的主要原因。
三、智能診斷和醫(yī)學圖像識別已經(jīng)成熟
智能診斷和醫(yī)學圖像識別是“人工智能+醫(yī)學”發(fā)展的兩個成熟領域。
目前比較成熟的領域包括“智能診斷”和“醫(yī)學圖像識別”領域。這兩個領域的發(fā)展將分別增加“門診”和“影像科室”的醫(yī)療資源供應。解決當前醫(yī)藥行業(yè)供需矛盾突出。
總結:
在醫(yī)學領域,大數(shù)據(jù)有著廣泛的應用,包括疾病預防、臨床應用、網(wǎng)絡醫(yī)療等??梢哉f,醫(yī)療大數(shù)據(jù)是未來醫(yī)療領域的發(fā)展趨勢。目前,在大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應用方面,我國還處于起步階段,需要政府、醫(yī)院和數(shù)據(jù)挖掘技術人員的共同努力,才能讓大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域發(fā)揮作用。