打破現實障礙 社會辦醫還應關注醫療AI的哪些問

作者: 草莓成视频人app下载科技集團 / 時間: 2019-08-25 19:10:58
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想到醫療AI,行業內總會麵臨以下拷問:醫生不懂技術、程序員不懂醫療,如何匹配需求;基層醫院醫生能否借助醫療AI產品提高判斷力和診斷力;AI輔助決策和參與決策的邊界在哪兒,權責如何界定;5G即將到來,互聯網醫院誰做主導?遠程醫療的規範和標準怎麽定······

一直以來,醫療領域因數據基礎好,在AI應用上被認為最具前景,目前已在影像識別、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病預測等領域有較成功的實踐。

社會辦醫最終要實現的目標,是解決醫療行業中“看不起病、醫療資源不平衡”等首要問題。而數字醫療恰能助推上述問題的有效解決。

2019年6月12日,《關於促進社會辦醫持續健康規範發展的意見》(下稱《意見》)由國家衛生健康委牽頭並聯合十部委共同對外發布。《意見》立足於社會辦醫的定位和發展方向,包含加大支持力度、放寬準入、公私合作、運營管理無區別對待、醫保政策以及完善綜合監管六個部分。

社會辦醫規範發展的政策出台加上“互聯網+醫療健康”的眾多可應用場景,企業早已看準市場缺口,試圖用科技改變中國傳統的醫療環境,以此提高醫生的效率和精確度,提升患者就醫體驗。

落地訴求強烈

盡管我國的AI在輔助治療方麵尚處於起步階段,但醫療AI企業無疑是第一批開拓者,深感“跨界”的必要性和重要性。

僅醫療影像場景下,就會細分出胸科、心血管科、神經科、腦科、兒科、牙科等場景。通過抓取細分場景下的海量數據,生成計算模型,來幫助醫生標記病灶,提供診斷意見。這其中需要優質的大數據,還要清楚醫護人員的訴求。隻有參與者具備多行業的專業素養,才能促成醫療AI產品的真實落地。

目前有實踐證明,有些醫療AI產品確實能夠顯著提升醫療服務能力。例如,CT肺結節影像中,AI+醫生的識別敏感度為84%,醫生則為53%,AI+醫生的閱片時間為170s,醫生為353s。

腦卒中出血體積的誤差值對比中,AI+醫生的側算誤差值為8.17,醫生為23.62,AI+醫生的測算時間為91s,醫生則為321s。

被看好的遠程醫療技術也成為企業應用較多的領域,隨著技術不斷成熟和服務的持續規範,遠程醫療還能夠提供跨境遠程問診、健康谘詢等醫療服務。利用醫生空閑的時間,打破物理空間的障礙來進行醫療服務。

“承擔輔診的醫療AI還將對疾病的預防有很大幫助。在神經科,可以通過人工智能技術來判斷動脈瘤大概破裂的幾率有多少,判斷某病人多長時間內會發生腦缺血或腦出血現象。”上海冬雷腦科醫院的神經外科主任王威告訴健康界。

亟待標準化建設

必須承認的是,很多AI產品在臨床應用場景上欠缺醫學能力,應用於真實診療時不夠接地氣。例如市場上提供AI識別肺結節服務的平台仍不斷湧現,但很多都缺乏落地實踐經驗。

2018年,國務院發布了《關於促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》,提出發展虛擬現實、影像識別、輔助診斷等技術,將語音識別等嵌入電子病曆信息係統,提高醫務人員工作效率等,對產業的發展帶來了積極的信號。但隨著醫療與人工智能的市場實踐,產業鏈上的一係列困難也逐漸顯現。比如缺乏監管標準、複合型人才不足、數據共享不到位、機器算法有待提高、社會倫理認識不夠等。

此外,為達到統一的風控管理和評估機製,輸錯比特幣錢包地址雲幣網,實現各醫療部門有效聯動,醫療AI應用遲早要進行標準化建設。拋開應用中可能存在的問題,醫療AI的出現實際上得到了行業內大多數人的認可。中國科學院院士卞修武認為,人工智能更聚焦於某一細分領域,但醫生有其係統性的學習,所以人工智能如果能作為一個幫手幫助醫生工作,將會是醫生的一大福利。

在社會辦醫熱潮下,隻有政策製定者、行業意見領袖、公立醫院管理者、社會辦醫從業者以及醫療健康產業人物各方一起探討,才能尋找到社會辦醫規範健康發展的密碼。

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