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AI+医疗，助力健康中国建设( 二 )


周玉杰告诉采访人员：“过去采集病人的病史靠手工录入 ， 做结构化的分析难度很大 。 但现在结合人工智能大数据分析 ， 对病人的管理、病情的分析都可以实现结构化分层 ， 比如40岁以上容易得心脏病的人有哪些特点 ， 不同年龄段的不同病变意味着什么 ， 这些对于疾病的预防、诊断都很有帮助 。 ”
在就诊中 ， 应用较多的是AI影像技术以及“AI+辅助诊断” 。 AI根据患者在影像、病例、体外诊断的一系列检查结果 ， 进行辅助诊断 。 据不完全统计 ， AI在肺部和心血管疾病领域已经累计为千万患者提供辅助诊断服务 。 利用AI辅诊引擎 ， 腾讯觅影能辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测 ， 提高临床医生的诊断准确率和效率 。
AI也为诊后管理提供了便利 。 “利用视频分析技术更高效、精准地评测运动障碍患者的病情 ， 对患者进行分级 ， 并制定更有针对性的治疗方案 。 医生也可以通过手机与患者互动 ， 实现患者的疾病管理 。 ”郑冶枫说 。
“云看病”弥补基层诊疗服务短板 ， 提升公共卫生服务水平
在更多专家看来 ， AI赋能医疗还可以有效补充医疗资源 ， 助力健康中国的建设 。
“以前每次外出检查和买药 ， 都特别费劲 ， 先坐电动车下来 ， 再搭公交车去城里 。 ”北京市平谷区居民李奶奶今年70多岁 ， 住在山区 ， 患有冠心病、高血压等慢性病 ， 除了每周拿药外 ， 两三个月要进城做一次检查 。
去年12月 ， 平谷区卫健委与数坤科技成立了京津冀基层医学影像人工智能中心 。 该中心计划将AI心血管病、AI脑卒中、AI肺癌的筛查和影像产品部署到区内及京津冀地区25家基层医院和对口帮扶医院 ， 让这些地区的患者在家门口就能享受到“大专家”水平的智能医疗服务 。
平谷区卫健委主任金大庆介绍 ， 用人工智能和模拟医院解决基层临床问题 ， 不仅提升了基层的医疗水平 ， 还可以快速收集、分析、预测疾病数据和区域健康走势 ， 对重大疾病进行联防联控 ， 对重点人群、康复人群等进行有效管理和预防 。
数坤科技首席执行官马春娥表示 ， AI正在将专家级的医疗服务能力逐步复制和扩展到基层居民身边 。 “AI+医疗”的发展与完善 ， 将有利于补全基层诊疗服务短板 ， 强化公共卫生服务效率 ， 帮助解决我国优质医疗资源相对匮乏和基层医疗服务能力不足的结构性难题 。
“AI+医疗”仍处于起步阶段 ， 需在政策、机制、技术等方面加以完善
不过 ， 多位专家也表示 ， 我国的“AI+医疗”仍然处于起步阶段 ， 未来前景广阔 ， 但仍需在政策、机制、技术等方面加以完善 。
受访的多家人工智能企业表示 ， AI企业研发投入较大 ， 但由于医疗器械三类注册证审批时间较长 ， 影响了创新型产品的商业化和市场化推广 。 希望在政策上能够对AI医疗器械加大支持力度 ， 在AI产品的临床试验、安全性评估等方面进一步明确标准规范 ， 加快AI医疗器械的审批速度 。
专家表示 ， 未来“AI+医疗”值得期待的是为患者提供个性化诊疗方案 ， 尤其是肿瘤、肾衰、心衰等复杂疾病的诊疗 。 要实现这一目标 ， 有赖于医学与工程学的进一步联合攻关 。
郑冶枫认为 ， 当前制约医疗人工智能发展的瓶颈一是医工融合型人才缺失 ， 二是数据孤岛 。 “深度学习需要大量高质量数据进行训练 ， 但满足条件的医疗数据却相对较少 ， 而且医疗数据相对封闭 ， 加上医疗数据需要人工标注形成标签以供训练 ， 这也大大制约了医疗人工智能的发展 。 ”
谢国彤建议 ， 进一步推进医疗大数据有序开放和利用 。 从政策、法规、机制等多方面着手 ， 加快数字政府建设 ， 打造政府数据共享平台 ， 推动开展行业大数据应用建设 。 建议可以先从区域卫生信息平台着手 ， 有效协同优质医疗资源、整合居民的全周期健康管理相关数据 ， 最终做到信息互联互通 ， 为“AI+医疗”的智能化服务打下坚实的基础 。


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