人工智能和大數據正在以比其他任何科技更快的速度改變著現代醫(yī)療健康,隨之而來的機遇是前所未有的。然而,在我們可以充分利用這項技術帶來的機會(如改善癌癥診斷和降低藥物開發(fā)風險)之前,還有一些關鍵的挑戰(zhàn)需要克服,如病人的隱私顧慮和一些人不愿意采用新技術。
廣東醫(yī)谷與廣州健談會、廣州市國際投資促進中心、越秀產業(yè)基金共同舉辦的 “AI在醫(yī)療健康領域應用中的機遇與挑戰(zhàn)”專題討論會于2018年8月8日下午在廣州銀行大廈7樓召開,來自中山大學、越秀產業(yè)基金和Airdoc的代表分享人工智能在醫(yī)療行業(yè)的挑戰(zhàn)和機遇。
Airdoc商務與市場副總裁張京雷、中山大學中山眼科中心眼科醫(yī)生吳曉航博士、邁格生命科技CEO呂海巖、騰訊醫(yī)療健康事業(yè)部首席醫(yī)學顧問楊昊臻等嘉賓就人工智能影像診斷展開了討論。
醫(yī)療人工智能發(fā)展
有人說,未來是人工智能時代,人工智能的每一步發(fā)展都吸引著全世界的關注。這一個已誕生61年的概念,正在互聯網和大數據的推動下,深刻改變人們的日常生活。
未來萬物互連,必將產生大量的數據,它是一項財富。因此數據的計算,分析及運用是總的趨勢,所以人類無法推開AI技術,而是必須要親近它,利用它。
基于神經網絡模型的新型算法與更加強大成本更低的計算力的促進下,金融、醫(yī)療、汽車、零售等數據基礎較好的行業(yè)方向應用場景在不斷被探索。
2017年7月8日國務院印發(fā)并實施《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》是為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇,構筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢,加快建設創(chuàng)新型國家和世界科技強國,推廣應用人工智能治療新模式新手段,建立快速精準的智能醫(yī)療體系成為了國家戰(zhàn)略。
為什么是醫(yī)學影像
深度學習(Deep Learning),這是一個在近幾年火遍各個領域的詞匯,似乎所有的算法只要跟它扯上關系,瞬間就顯得高大上起來。但其實,從2006年Hinton在Science上的論文算起,也只有十幾年。
在這短短十幾年時間里,深度學習顛覆了語音識別、圖像分類、文本理解等眾多領域的算法設計思路,漸漸形成了一種從訓練數據出發(fā),經過一個端到端(end-to-end)的模型,然后直接輸出得到最終結果的一種新模式。
而X射線被發(fā)現以來被廣泛應用在醫(yī)療領域,如今已經成為醫(yī)生診斷疾病的一個重要的方式。
相比其他領域,在醫(yī)療中影像的應用更加純粹,干擾相對更少,并且可以可以發(fā)揮更重要的作用,因此醫(yī)療被認為是人工智能最早落地的領域,而在國內影像智能識別更是開始臨床應用。
橫跨科室,助力基層醫(yī)生
我國醫(yī)療資源的配置在地區(qū)間、醫(yī)院間存在巨大的不平衡。減少和消除這些不平衡是政府、社會及相關機構及醫(yī)改的重要目標。
分級診療制度的提出,是提高醫(yī)療整體效益、解決看病貴就醫(yī)難問題的一個重要舉措。當前,不少地區(qū)已經深入探索分級診療制度的應用,逐步形成了“基層首診、雙向轉診、上下聯動”的分級診療模式。
今年,國務院辦公廳印發(fā)《關于改革完善全科醫(yī)生培養(yǎng)與使用激勵機制的意見》。到2020年,城鄉(xiāng)每萬名居民擁有2—3名合格的全科醫(yī)生。到2030年,城鄉(xiāng)每萬名居民擁有5名合格的全科醫(yī)生,全科醫(yī)生隊伍基本滿足健康中國建設需求。人工智能技術的快速發(fā)展,為實現這個目標提供了一個有力的工具。
張京雷表示,如何不斷開拓新的應用場景,最終實現“彎道超車”,于醫(yī)療企業(yè)而言仍有很長的路要走,而基層是人工智能可持續(xù)的應用場景。
國家衛(wèi)生計生委的一項調查顯示,我國居民具備健康素養(yǎng)的總體水平為6.84%,其中慢性病預防素養(yǎng)最低,僅為4.66%。張京雷認為,針對國內慢性病的治療與預防,正是目前醫(yī)療價值鏈不完善的一環(huán)。
Airdoc產品在中國已經陸續(xù)應用在社區(qū)、醫(yī)院、工廠、辦公室和體檢中心等地,給中老年人、慢病患者、白領員工和工廠工人等各種各樣的人群做慢病篩查。
在廣州,Airdoc和越秀區(qū)CDC以及中山眼科中心展開合作,讓“AI醫(yī)生”進社區(qū),通過視網膜影像完成慢性病的識別,將會把AI醫(yī)生覆蓋廣東65家基層醫(yī)療機構,提供20多種眼科常見病的篩查和診治工作。到2020年,醫(yī)療健康人工智能技術要基本覆蓋縣醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院和社區(qū)衛(wèi)生服務中心。
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