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从前沿技术到应用理想——
“人工智能+医疗”火了,将来如何治病?
智能问诊、“刷脸”就医、医疗影像辅助诊断、疾病风险预测……当前,人工智能已日渐浸透到了问诊、分诊、支付、影像诊断等医疗效劳的多个环节中。
6月20日发布的《中国挪动互联网开展报告(2018)》指出,2017年中国人工智能产业进入开展快车道,与此同时,挪动互联网为人工智能技术提供丰厚应用场景,在交通、医疗、教育、电商批发、生活文娱等垂直范畴强化人工智能的应用,挪动互联网与人工智能互相促进、不时交融。
自2017年3月被写入政府工作报告,人工智能曾经席卷各个行业,成为新的经济增长点和国际竞争力的焦点。我国医疗行业根底数据量大、优质医疗资源相对缺乏、民生需求迫切,已成为人工智能走出实验室、落地商业化的最前沿阵地之一。
2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能开展规划》指出,要“盘绕教育、医疗、养老等迫切民生需求,加快人工智能创新应用,为公众提供个性化、多元化、高质量效劳”。2018年4月12日召开的国务院常务会议上,肯定开展“互联网+医疗安康”措施,缓解看病就医难、提升人民安康程度。
当前,人工智能在医疗范畴的应用机遇与应战并存,将来“人工智能+医疗”还将碰撞出怎样的火花?会给人民生活带来哪些改动?产业将来开展前景如何?为此,记者日行进行了调研采访。
技术效劳理想:人工智能+医疗如何治病
1.医生不够?人工智能补上
大量医疗人工智能创业公司集中涌现,国内外互联网巨头积极规划医疗人工智能,传统医疗企业纷繁引入人工智能人才与技术……2018年,“人工智能+医疗”火了。
业内普遍以为,这股热潮始于2014年。灼识咨询提供了这样一份数据,2014年、2015年、2016年,每年新成立的人工智能医疗企业分别到达24、37和36家,与2013年的4家相比开展疾速。目前,人工智能医疗企业数目还在不时增长中。
“为什么火?首先是技术成熟了。”亿欧智库医疗产业剖析师尚鞅以为,目前人工智能深度学习可以协助计算机了解大量图像、声音和文本方式的数据,辨认率曾经可以到达商业化应用的程度。同时,医疗是一个十分传统的行业,新技术的介入能推进其疾速开展。
资本敏锐地捕捉到了人工智能在医疗范畴的应用前景。依据前瞻产业研讨院发布的《2018—2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划剖析报告》显现,2016年中国“人工智能+医疗”市场范围到达96.61亿元,增长率为37.9%,2017年将超越130亿元,并有望在2018年到达200亿元。
疾速增长的市场范围背后是迫切的需求。人工智能终究能否处理看病难、看病贵的问题?
浙江大学医学院第二隶属医院放射科主任张敏鸣对人工智能技术寄予厚望:“我很看好人工智能在医疗上的临床应用,这曾经是21世纪十分重要的课题。人工智能有助于纾解当前我国医疗资源相对缺乏的艰难,辅佐提升基层医疗程度。”
终年工作在一线,张敏鸣从医生的角度解释人工智能技术在医疗范畴应用的重要意义:“它能够协助医生缓解疲倦、降低劳动强度。人工智能能够替代我们做反复性高、技术含量低的工作,这样我们就能够把俭省出来的时间,用来与更多的患者沟通。更重要的是,能够避免漏诊,比方说有一些小病灶医生可能看不到,人工智能技术能够提示医生。”
技术效劳理想:人工智能+医疗如何治病
在尚鞅看来,人工智能技术还将更好推进分级诊疗,将优质医疗资源下沉到基层:“目前,我国三甲医院汇集着最好的专家和一流的设备,而基层医院医疗资源相对缺乏,医生的经历也相对缺乏。将来借助人工智能技术,相当于基层医院的医生也控制了顶级医院上百个主任医师的经历,将在辅佐进步基层医院医疗程度方面发挥重要作用。”
2.应用丰厚,“人工智能+医疗”多点开花
人工智能系统在几秒钟内扫描胸部器官,自动定位定性病灶,自动生成诊断报告。这样的情形早已不是科幻片中的场景了。
“人工智能阅片系统的主要目的是协助医生进步阅片的精度和效率、减少误诊漏诊。”依图医疗副总裁方骢引见,一个十分纯熟的看片医生看一张片子大约需求5到8分钟,有了人工智能技术后,能够在几秒之内标注出病灶并生成构造化报告,作为辅助诊断结果提供应医生停止检查。
据理解,目前国内不少医院都曾经引入了人工智能阅片系统,用于肺癌、乳腺癌、儿童生长发育异常等疾病的辅助诊断,如复旦大学隶属肿瘤医院、浙江大学医学院隶属儿童医院、华中科技大学同济医学院隶属协和医院等。
2017年12月,工信部印发的《促进新一代人工智能产业开展三年行动方案(2018-2020年)》明白提出“加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用”。当前,医疗影像辅助诊断已成为人工智能医疗范畴最炽热的应用之一。动脉网数据显现,国内医疗人工智能企业中,有半数都涉足该应用。而这其中,又大多触及人工智能辅助诊断肺结节项目。
技术效劳理想:人工智能+医疗如何治病
张敏鸣引见,肺结节可能是肺癌的“信号灯”,因而肺结节的筛查十分重要,可以协助完成肺癌早期筛查。张敏鸣通知记者,筛查肺结节过去全靠医生的一双“火眼金睛”,均匀每天要看上百个病人、上万张影像图片,工作量十分大。但是经过人工智能初筛后,医生在此根底上再筛查一遍,二次筛查确认后根本就不会有问题了。
此外,在疾病风险预测、临床辅助诊疗、智能安康管理、医院智能管理等应用层面,人工智能技术也正在加速融入。
3.多方协作,提升医疗效劳程度
在医疗安康行业,人工智能的应用场景越来越丰厚,人工智能技术也逐步成为影响医疗行业开展、提升医疗效劳程度的重要要素。蓬勃开展的背后,人工智能在医疗范畴的应用和推行也面临着诸多问题和应战。
首先是数据问题。人工智能应用要落地,就需求优质的数据土壤。“固然中国的医疗数据整体量很大,但是详细到某一类医疗问题时还存在数据量不够大的问题。”尚鞅表示,同时数据的质量也不够高,就拿医疗影像举例,必需要有临床经历丰厚的医生对数据停止标注后才干拿给机器学习,这种高质量的、标注过的数据资源相对有限。目前,三甲医院具有绝大多数影像数据和经历丰厚的医生,最有才能协助人工智能企业做出好的模型。
其次,医疗信息规范的缺失也是难题。“比方关于医疗图像的病灶标注,即便是同一个科室的医生也可能有不同的标注方式,还有就是病历,患者的电子病历数据很难保证完整精确同步,不同的医生关于各个病种的称号叫法都会存在地域差别。”方骢引见,人工智能又是强数理、强逻辑的工具,关于内容的精准度和规范化请求很高。
还有人才问题。“医疗自身是一个十分专业的范畴,人工智能技术在医疗应用上的打破离不开医学界的深度参与。”尚鞅剖析,人工智能医疗范畴最缺乏的其实是复合型人才,既要懂医学,又要懂人工智能技术。医学人才的参与可以让人工智能团队少走弯路,许多医学问题也可能在人工智能辅助下有所打破。
一切的问题最终都指向协作。张敏鸣呼吁:“要在国度层面有认识地整合资源,梳理出临床医学人工智能的开展规律和途径,鼓舞医学界、科研单位、企业等多方深度协作,进一步推进医疗人工智能开展。”

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