医疗投资“新宠”:AI医疗的未来之路
传统的医学主要关注救死扶伤和防病治病,以疾病诊疗为中心。而今天大健康下的医学理念要求医学的重点从“疾病”转变为“健康”,重在维护和促进健康,延长寿命并提高人类生命质量。
医学一直紧跟科学的发展脚步,科技创新和学科交叉共同促进现代医学的进步。随着人工智能在医学领域的应用和发展,未来,病人的就诊方式可能发生翻天覆地的变化。
我们现在看病就是上医院,挂号、排队、就诊、检查、取药或者是打针等。但是,在未来人工智能领导下的诊疗流程可能会是这样的:①使用家用医疗检测设备,检测几大基本指标作为预诊疗的依据。②然后找到签约的在线AI机器人医生,他在获取了你的病情和你在家里检测的各项数据指标之后,会做出大致的一个判断,然后根据病情分配到最近的医院。
这个诊疗流程就是:AI(人工智能)+医疗。通过AI机器人医生诊断,实现了医疗分诊,让急需的、危重的病人享受匹配的医疗资源,而轻微的病人也无需各种折腾。有效避免了医疗资源的浪费,也节约了病人就诊的时间和成本。
“AI+医疗”真的能实现吗?这背后的科学依据又是什么?
其实,AI机器人已经被使用在临床、医院服务等方面,只是暂时还没有能力做到完全辅助医生,而且无法广泛应用在家庭之中。
AI机器人医生诊疗流程大致分为三个步骤:
1. 家庭医疗检测。应用各类传感器技术和无创医疗检测技术,可以很方便地获取人体各类检测数据。
2. AI机器人医生分诊阶段。AI机器医生的学习速度快,服务器性能强劲,学习速度快,医学知识储存量没有上限。
3. AI辅助医疗诊断阶段。AI机器人医生基于医疗图像识别技术,通过对大量医疗影像资料的学习,,可快速、准确地判断结果或者找出病灶部位。
在过去的几年,AI医疗可谓是医疗投资界的“新宠”,AI医疗的未来发展状况如何?可能会替代医疗行业的哪些工作?
一、智能医疗机器人:用于外科手术、功能康复及辅助护理等方面机器人。在AI机器人的帮助下,医生能够显著提高手术的精度和稳度,有效减少对患者身体的创伤。机器人的应用也使得远程手术成为现实。
二、智能药物研发:智能药物研发的底层核心是知识图谱,其实质就是将来自实验室的理化数据、各种期刊文献中的研究成果、以及各种开放医疗资料等原本没有联系的数据连通,将离散的数据整合在一起,从而提供更有价值的决策支持。
三、智能诊疗:智能诊疗融合了知识图谱、自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术,通过假设任职和大规模的证据搜集、分析、评价,从而给出诊疗判断。
四、智能影像识别:运用AI技术识别及分析医疗影像。智能影像识别指运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。
五、智能语音:用于辅助医生书写病历。人工智能系统自动过滤掉无用信息,将所需的医疗数据自动转换成文字,并形成结构化电子病历。医生只需对电子病历内容进行简单修改确认,即可打印提供给患者,并完成电子档保存。
六、智能医疗导诊:缓解医院导诊咨询的压力。智能医疗导诊主要利用智能问答系统帮助患者解答挂号、缴费、科室分布等常见问题,引导患者顺利就医,缓解医院导诊咨询的压力。
尽管“AI+医疗”已经火遍全球,但其应用落地还面临着一些问题。
1.数据总量与质量问题:与其他应用领域的数据不同,医疗数据种类繁杂,标准不统一,并且质量参差不齐。病人的电子病历数据很难保证完全正确同步。现阶段的数据,不论是从总量还是标记数量上来说,都还远远不够。如何获取高质量的教材是大部分人工智能医疗企业共同面临的问题。
2.病人的隐私问题:部分患者表示并不愿意将自己的病症被公开或者用于医疗研究,因而医疗数据的分享也受到了阻碍。数据分享虽促进了科学研究的进程,但是涉及隐私的问题也尤为重要。
3.监管问题:医疗技术监督管理是卫生监督体系的主要组成部门,而人工智能刚刚应用到医疗领域,很多监管政策还没有制定。
目前AI医疗整体来看还不是很成熟,还处于非常早期的发展阶段。在未来,AI+医疗还仍有很长的路要走。
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