【推荐】医疗人工智能正在破题应用场景覆盖广人才存短板

理财技巧 阅读 135 2024-03-14 08:46:47

应用场景覆盖广 技术人才存短板

医疗人工智能正在破题

安徽省立医院ct室医生利用智能医学影像辅助诊断系统进行阅片分析。

模拟医生拨打电话给出院的病患,询问是否有感染等情况,并一一记录下来;智能系统能够预测两种药物联合使用的潜在副作用,帮助医生开出更合理的药方;有了人工智能的帮助,医师可以戴着全息眼镜做手术,全息影像能够实时共享……

随着人工智能技术的发展和政策环境的优化,我国医疗卫生事业发展进入快车道。无论是传统的医院和相关企业,还是新兴的互联网平台,都乘着人工智能的东风,进行着相关布局。

面对医疗领域的“痼疾”,人工智能是否提供正确“答案”?正处于飞速发展期的医疗人工智能,还有哪些“痛点”?对于人工智能在医疗领域的前景,人们既有诸多疑虑,也有许多期待。

在安徽医科大学第一附属医院的手术室内,骨科手术机器人辅助医生进行手术。

覆盖医疗产业各环节

在安徽省立医院,利用人工智能技术构建的“云医生”平台,医生可以在诊疗过程中通过智能语音技术,在手持设备上完成病历处理等各项工作,大大提升了工作效率;而该医院与科大讯飞共同研制的智能医学影像辅助诊断系统,帮助医生迅速作出判断,有效减少了误诊、漏诊等问题。

人工智能不仅提升了医疗工作效率,也成为实现医疗资源公平的必要条件之一。今年4月,国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,明确鼓励“互联网+”医疗服务和人工智能等技术应用。

近日,由健康点与飞利浦联合发布的《中国医疗人工智能产业报告》显示,目前医疗人工智能已经在智能分诊、影像识别、病例辅助诊断、个人健康管理、基因测序、新药研发等领域有所应用。覆盖了医疗产业链条上的医疗、医药、医保、医院四大环节。

例如,在医药领域,人工智能可以帮助药企提高新药研发效率;在医保环节,人工智能可以通过大数据分析帮助医保相关方进行控费;在医院,人工智能可以帮助管理者提高管理效率,或是部分取代一些简单的重复性工作,如导诊等。

医疗影像是目前医疗人工智能应用最广泛的领域。日前,在中国举行的一场“人机大赛”中,一个名为“biomind天医智”的神经影像ai辅助诊断系统,在比拼脑部核磁影像诊断的比赛中,战胜了海内外25名神经影像领域的资深医生。

微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文认为,人工智能具备强大运算能力和深度学习能力,应用前景广阔,尤其是在医疗行业数字化转型方面。

技术能力待提升

近年来,中国医疗人工智能市场发展迅速。据估测,2016年中国“人工智能+医疗”市场规模达到96.61亿元,2017年将超过130亿元,2018年则有望达到200亿元。包括阿里巴巴、腾讯、百度在内的科技巨头均发布了人工智能辅助医疗产品,并已进入多地医院和社区。

不少专家和学者认为,医疗正在成为人工智能最富变革力的领域之一。有业内人士指出,随着人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长,优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等问题日益凸显,人工智能将逐渐被用来解决医疗行业的痛点。庞大的人口数量和充足的医疗数据,则为医疗人工智能的发展提供了基础。

不过,技术的发展和数据的完善依旧是医疗人工智能必须要解决的问题。

从技术角度而言,目前人工智能在医疗领域的应用尚处于“初级阶段”。虽然“人工智能+医疗”的场景愈发广泛,但真正落地、符合临床使用场景的产品仍然短缺,相关技术与产品的研发和创新能力还有待进一步提升。

医学领域维度多、门槛高,人工智能技术突破的难度较大。即使在应用较为广泛的医疗影像方面,针对肺部、眼部等技术门槛较低的应用集聚了诸多企业,而在脊柱、腹部等复杂部位诊断的尝试则相对较少。

另一方面,大数据的发展也成为医疗人工智能发展的掣肘。专家指出,医疗大数据目前存在标准与质量缺失等问题,很多医疗数据不能互通互认,这导致医疗机构大量有价值的数据变成了“孤岛”,必须要靠相关企业的数据治理和数据挖掘技术做支撑,通过各方力量的结合,才能产生很好的效果。

在河南省立眼科医院,一位患者家属使用眼科机器人“嵩岳”医生打印影像报告。

人才培养空间大

标准化是影响医疗人工智能规范化和商业化的重要因素。为了更有效地评估人工智能技术,相关的测试方法必须标准化,并创建人工智能技术基准。人工智能技术标准化将有助于人工智能的稳健发展。同时,也有利于中国参与国际标准化研讨,加强在人工智能领域话语权。

有业内人士指出,目前我国对药品和器械在监管层面有详细的规定,但是医疗人工智能产品是新产品,其所适用的相关政策、监管方案都在紧锣密鼓的制定当中。

在医疗人工智能领域,复合人才的短缺同样是制约行业发展的迫切问题。在这样的背景下,中国也正在加强人工智能专业人才的培养。

去年,国家发改委、科技部等四部委联合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,从人才从业年限结构分布上来看,我国新一代人工智能人才比例较高,人才培养和发展空间广阔。

教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中也强调,加强人工智能领域专业建设,推进“新工科”建设,形成“人工智能+x”复合专业培养新模式。为加速培养医疗等领域的人工智能专业人才,各大高校也陆续建立人工智能学院,加快促进人工智能人才的培养。去年,浙江大学和互联网医疗微医合作,建立“睿医人工智能研究中心”,集合了浙江大学计算机学院、信息学院、医学院、药学院等相关院系的技术优势,搭建高校、企业、医院资源共享的开放式的医学服务平台。

刘 峣

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