AI與醫(yī)學(xué)的結(jié)合有大的突破讓更多基層百姓享受到技術(shù)進(jìn)步
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人工智能是當(dāng)今科技界最熱門的領(lǐng)域,而醫(yī)學(xué)人工智能更是熱門中的熱門。谷歌、微軟、IBM、百度等科技巨頭都積極布局智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè),美國(guó)麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)以及我國(guó)的清華大學(xué)等知名學(xué)府均把醫(yī)學(xué)人工智能作為未來(lái)發(fā)展重點(diǎn),美國(guó)、中國(guó)、日本、英國(guó)等世界各國(guó)人工智能計(jì)劃也都把醫(yī)療作為重要的應(yīng)用領(lǐng)域。
眾所周知,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)建立在循證醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)之上,單次拍攝、幾秒鐘獲取的x光片便可反映病人的大部分病情狀況。數(shù)據(jù)顯示,有超過(guò)90%醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)自醫(yī)學(xué)影像。然而,受我國(guó)專業(yè)醫(yī)生缺口大,工作繁瑣重復(fù)等因素影響,醫(yī)學(xué)影像診斷效率較低,服務(wù)模式亟待創(chuàng)新。
依托于“圖像識(shí)別”和“深度學(xué)習(xí)”兩項(xiàng)技術(shù),人工智能+醫(yī)學(xué)影像成為“AI醫(yī)療”領(lǐng)域中最成熟的應(yīng)用場(chǎng)景?!皥D像識(shí)別”技術(shù)主要應(yīng)用于感知環(huán)節(jié),將非結(jié)構(gòu)化的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理;隨后,將大量臨床影像數(shù)據(jù)和診斷經(jīng)驗(yàn)輸入人工智能模型,可以對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”訓(xùn)練;最后,基于不斷驗(yàn)證與打磨的算法模型,人工智能即可借助影像進(jìn)行智能推理,輸出個(gè)性化的診療判斷結(jié)果。
醫(yī)學(xué)一直是專家系統(tǒng)應(yīng)用最有效的領(lǐng)域。人工智能幾乎一誕生就應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。1954年,美國(guó)華人科學(xué)家錢家其就使用計(jì)算機(jī)計(jì)算劑量分布、進(jìn)行放射治療。1959年,美國(guó)喬治敦大學(xué)教授萊德利(Robert S. Ledley)首次應(yīng)用布爾代數(shù)和貝葉斯定理建立了計(jì)算機(jī)診斷的數(shù)學(xué)模型,并成功診斷了一組肺癌病例,開(kāi)創(chuàng)了計(jì)算機(jī)輔助診斷的先河。1966年,萊德利正式提出了“計(jì)算機(jī)輔助診斷”的概念(Computer Aided Diagnosis,CAD)。1968年,DENDRAL專家系統(tǒng)誕生。不久,MYCIN醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)就研制成功。該系統(tǒng)首次采用知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),引入“可信度”概念,進(jìn)行非確定性推理,對(duì)用戶咨詢提問(wèn)進(jìn)行解釋回答,并給出答案的可信度估計(jì),形成了一整套專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)理論,為其他專家系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)提供了范例和經(jīng)驗(yàn)。
AI與醫(yī)學(xué)影像的結(jié)合起步很早卻難有大的突破。醫(yī)學(xué)影像是指為了醫(yī)療或醫(yī)學(xué)研究,對(duì)人體或人體某部分,以非侵入方式取得內(nèi)部組織影像的技術(shù)與處理過(guò)程。自第一張X光片出現(xiàn)后,隨著20世紀(jì)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,逐漸形成了以X射線、CT、磁共振成像、超聲和核醫(yī)學(xué)等為代表的多種醫(yī)學(xué)影像技術(shù)設(shè)備,成為醫(yī)療絕大多數(shù)數(shù)據(jù)的來(lái)源。
提升醫(yī)療效率,完成對(duì)醫(yī)生的智力解放,讓醫(yī)生資源專注到核心業(yè)務(wù)中,從而實(shí)現(xiàn)醫(yī)生群體業(yè)務(wù)能力的提升,通過(guò)多地域多醫(yī)院的介入,提升醫(yī)療體系的運(yùn)行效率及診療規(guī)范性。同時(shí)把頂級(jí)診療機(jī)構(gòu)的診療能力賦能到基層,提升基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療能力,緩解當(dāng)前中國(guó)最為急需解決的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源短缺及分布不均的問(wèn)題,讓更多基層百姓享受到技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的診療體驗(yàn)提升,最終實(shí)現(xiàn)整體醫(yī)療資源醫(yī)療水平的提升。
醫(yī)療數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隨意、差異化大、病歷格式不同、描述不同,臨床語(yǔ)言屬于自然語(yǔ)言范疇,同時(shí)具備醫(yī)學(xué)表述所特有的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和語(yǔ)義特點(diǎn),特定醫(yī)學(xué)實(shí)體識(shí)別相對(duì)容易,全量信息解析提取沒(méi)有現(xiàn)成可用的成果。
人工智能打破了醫(yī)院與醫(yī)院的邊界,延長(zhǎng)了服務(wù)半徑,能直接快速的提高本院及基層醫(yī)療服務(wù)水平,助力分級(jí)診療。可比較高效的提升醫(yī)療體系的運(yùn)行效率及診療規(guī)范性,提升基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療能力,緩解當(dāng)前中國(guó)最為急需解決的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源短缺及分布不均的問(wèn)題,讓更多基層百姓享受到技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的診療體驗(yàn)提升。