原创 AI医疗概念解析:AI医疗是什么?

发布时间:2020-03-13 14:56:38 浏览 16576 来源:博学谷 作者:照照

    随着人工智能逐渐渗透我们的生活,最近AI医疗在当下兴起。那么,AI医疗是什么呢?顾名思义,就是利用最先进的人工智能技术,达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。解析AI医疗的概念,我们可以发现这是AI技术在医疗领域的一项深度发展和突破。下面我们一起来聊聊AI医疗的概念、意义和运用。

     

    AI医疗

     

    1AI医疗的概念

     

    AI医疗是以互联网为依托,通过基础设施的搭建及数据的收集,将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中,提升医疗行业的诊断效率及服务质量,更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。根据权威网站的定义,可以简化为人工智能+医疗是人工智能技术对于医疗相关领域应用场景的赋能现象。具体来说,AI特别适用于医学影像诊断、慢性病管理和生活方式指导、疾病排查和病理研究、药物开发等领域,并在精准医学方面帮助填补基因型与表现型的区别。

     

    2AI医疗的意义

     

    我们可以先来看看当下的医疗背景,大致来讲就是医疗健康行业供需关系严重失衡。医疗资源少比如,优秀的医疗资源稀缺,好的医生和医院稀少。大城市医院多且好,小城市医院少且差,而且院内诊中环节就诊工作量大。总的来讲就是医疗资源少,地域割裂性强,医疗效率低。从患者的角度来分析,他们的医疗需求多,且不分地域需求均等,对高效治愈期望强烈。因此,AI医疗就是为了解决这样的供需矛盾应用而生。相信用好了AI技术,就能提升医生群体业务能力,从而对医疗效率和诊疗规范性有一个整体的提升,让更多的民众享受到技术进步的福利。

     

    3AI医疗的实现

     

    1)影像学

     

    AI医疗的应用主要体现在影像学。以胸部CT诊断为例,每一位患者做一次检测将产生200-300张切片图像,传统方式单片解读通常要花医生将近10分钟,因此对医生来讲工作量和压力都十分大,而通过计算机视觉技术的AI医疗可有效解决这个问题。而在院内医疗环节中,放射学科掌握 80% 以上的医疗大数据,是疾病诊断的关键入口之一。AI医疗介入该环节就相当于介入了医疗诊断的关键入口环节,其中累积的大数据也可以为后续AI医疗产品的持续优化提供源动力。

     

    2)辅助诊断

     

    AI医疗的另一个重点就是可以帮助医生辅助诊断。以肺癌这个病种为例,AI医疗需要跨多学科的介入临床场景,病种库跨系统需集成数万甚至数十万例例肺癌患者全周期数据、百万份临床文档和报告、千万份原始医学图像,收录了肺癌患者的影像、病理、基因检测、病历文本等多维数据。来实现结节筛查等初级功能,同时结合国际、国内最新临床肺癌诊疗指南,来实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖,综合多学科临床信息作出诊断,从而减少该病种的误诊、漏诊情况,提升诊疗效率。目前市面上主流的AI辅助诊断系统已覆盖了包括儿科、肿瘤科、心脑血管科等主流科室,相信在未来,AI辅助诊断系统将会逐步落地到更多的临床科室中。

     

    3)科研大数据平台

     

    目前国内各科室医学协会、医院、医学院等,缺乏更有效的科研大数据平台,在科研场景中常需要到各个地方检索多个离散的信息后再人工聚合,效率不高,无法将精力全部放在科研业务探索上。AI医疗基于强大的大数据能力,可在医院临床大数据的基础上,有效构建科研大数据平台,为医生做好科研工具的服务,让医生将全部精力放到科研业务中来。

     

    综上对AI医疗概念的解析,我们可以看到AI医疗依托互联网,在医疗领域采取人工智能技术,从而极大地提升医疗质量和效率。相信假以时日,随着AI技术在医疗领域的逐步落地,在未来我们可以享受到更多AI医疗实质性福利,让我们拭目以待吧!

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