大(dà)數(shù)據醫(yī)療:5大€$‍(dà)應用(yòng)、5個(gè)痛點、5種趨勢

相(xiàng)關數(shù)據顯示,20$ε>20年(nián)我國(guó)健康醫(yī)療大(dà)¶☆λ數(shù)據行(xíng)業(yè)規模将突破800億人(rén)民(mí$™₩​n)币。如(rú)何利用(yòng)AI、大(dà)數(shù)據、物(wù)×"聯網等技(jì)術(shù),提升醫(yī)療水(→&&shuǐ)平、優化(huà)公衛體(tǐ)系的(de)精 α細化(huà)管理(lǐ)能(néng)力,将成為(wèi)地(d•≤←ì)方政府與科(kē)技(jì)公司共同面對(duì)±$的(de)一(yī)場(chǎng)決定命運的(de)“大(dà)考”。



《“健康中國(guó)2030”規劃綱要(yào)》明∞←‌(míng)确将發展健康産業(yè)作(zφ uò)為(wèi)“健康中國(guó)”建設五大(dà)任務之一(yī≈§σ),并提出将健康産業(yè)發展成為(wèi)國(guó)♥↕ε>民(mín)經濟支柱性産業(yè)的(de♠ ™)戰略目标:2020年(nián)健康服務業(yè)總規模達λ≥<到(dào)8萬億,到(dào)2030年(niá≤‍'n)達到(dào)16萬億,全年(nián)GDP占比超φ$☆δ過10%。

在新基建的(de)七大(dà)領域中,作(zuò)為(wèi)城(chéng ¶‌)市(shì)底層基礎設施和(hé)數(shù)字經濟λ₽的(de)底座,大(dà)數(shù)據中心的(de​φ♠)平台化(huà)水(shuǐ)平和(hé)運營能(néng)力,÷π将直接決定新基建的(de)整體(tǐ)成效。而醫(yī)療,‌•≤将是(shì)驗證大(dà)數(shù)據中心建設成色的(de)一(yī)把Ωγ<'“放(fàng)大(dà)鏡”。

今天就(jiù)來(lái)盤點一(yī)下(xià)‍≠≈≈大(dà)數(shù)據醫(yī)療的(  γγde)應用(yòng)、痛點和(hé)未來(lái)……


5大(dà)應用(yòng)

醫(yī)生(shēng)往往都(dōu)希望盡可(kě)能(néng)多±§(duō)地(dì)收集病人(rén)信息,盡早發現(xiàn)疾病,£≤₹對(duì)于患者來(lái)說(shuō),不(bδ☆ù)但(dàn)降低(dī)了(le)身(shēn±→)體(tǐ)健康受損的(de)風(fēn‍♣π♦g)險,同時(shí)也(yě)能(néng)夠減少(•‌≈shǎo)醫(yī)療支出。而通(tōng)過對(duì)醫(α∑∞yī)療大(dà)數(shù)據的(de)分(fēn)析,人(β±rén)類不(bù)但(dàn)能(néng)夠預測流行(xín↓εg)疾病的(de)爆發趨勢、避免感染、降低(dī)醫(yī)療成本等,還(♥ δhái)能(néng)讓患者享受到(dào)更加便利的(de)πε∏β服務。

一(yī)、電(diàn)子(zǐ)病曆

到(dào)目前為(wèi)止,大(dà)數(shù)據最強大(dà)的(de​')應用(yòng)就(jiù)是(shì)電(diàn)子(zǐ)醫™✔☆(yī)療記錄的(de)收集。每一(yīα ¥)個(gè)病人(rén)都(dōu)有(yǒu&&γ)自(zì)己的(de)電(diàn)子(©€&zǐ)記錄,包括個(gè)人(rén)病史、←≥↕σ家(jiā)族病史、過敏症以及所有(yǒu)醫(yī)療檢測結果等。

這(zhè)些(xiē)記錄通(tōng)過安全的(de)信息系統(究竟是(s ∏♣hì)否安全值得(de)商榷)在不(bù)同的(de)醫(✘α≤yī)療機(jī)構之間(jiān)共享。每一(yī)個(gè)醫(yī)±₹≤∑生(shēng)都(dōu)能(néng)夠在系£ε∑統中添加或變更記錄,而無需再通(tōng)過耗時(shí)的(de)紙(zhǐφ✘δ​)質工(gōng)作(zuò)來(lái)完成。這(zhè)些(xiē)記錄♥←同時(shí)也(yě)能(néng)幫助病人​→(rén)掌握自(zì)己的(de)用(yònδ​♦↓g)藥情況,同時(shí)也(yě)是(sh∞←ì)醫(yī)學研究的(de)重要(yào)數→→®£(shù)據參考。

二、健康監控

醫(yī)療業(yè)的(de)另一(y♦←ī)個(gè)創新是(shì)“可(kě)穿戴設備”的  ₩✔(de)應用(yòng),這(zhè)些(xiē)設備能(néng)ασ¶ε夠實時(shí)彙報(bào)病人(rén)的(de)÷‍£健康狀況。

和(hé)醫(yī)院內(nèi)部分(fēn)析醫(yī₩ βΩ)療數(shù)據的(de)軟件(jiàn)類似,這(zhè)些☆←(xiē)新的(de)分(fēn)析設備具備同樣的(de)功能"'→∞(néng),但(dàn)能(néng)在醫(yī)療機(jī>π)構之外(wài)的(de)場(chǎng)所使用‌→(yòng),降低(dī)了(le)醫(yī)療成本,病人(rén)在家(jγφ​iā)就(jiù)能(néng)獲知(zhī)自(zì)己的β♥♠γ(de)健康狀況,同時(shí)還(hái§♣)獲得(de)智能(néng)設備所提供的(de)治療©♣§建議(yì)。

這(zhè)些(xiē)可(kě)穿戴設備持續不(bù)斷地(dì)收集©¶π&健康數(shù)據并存儲在雲端。

除了(le)為(wèi)個(gè)體(tǐ)患者Ω ↑提供實時(shí)信息以外(wài),這(zhè)些(xiē)信息的(₹®de)收集也(yě)能(néng)被用(yòng)于分(fēn)析某個(₽αgè)群體(tǐ)的(de)健康狀況,并根據地(dì)理(lǐ)位置、人(™€∞¥rén)口或社會(huì)經濟水(shuǐ)平的(de)↔‍不(bù)同用(yòng)于醫(yī)療研究。¶‍最後在這(zhè)些(xiē)前期研究的(↓↔÷de)基礎上(shàng)制(zhì)定并調整疾病的(de)≠₽'預防與治療方案。

裝有(yǒu)GPS定位的(de)哮喘吸入器(qì)就(σ∏ jiù)是(shì)一(yī)個(gè)典型的(de)例子(zǐ),≥×它觀察的(de)不(bù)僅是(shì)單個(gè)患者的↑δ←×(de)哮喘,還(hái)能(néng)從(cóng)同一(y∑‍ī)區(qū)域、多(duō)名患者的(de)哮喘規律中找到(dà÷≤​λo)更好(hǎo)的(de)适合該地(dì)區(qū)的(∏★de)治療方案。

可(kě)穿戴設備在我們的(de)日(rì)常生(sh>σ§ēng)活中随處可(kě)見(jiàn),計(jì)步器(qì)、體(tǐ)∞₽≥重跟蹤器(qì)、睡(shuì)眠監測儀、家(jiā)用(yòng)血壓計(jì)等都(dōu)為(w™♣✘'èi)醫(yī)療數(shù)據庫提供著 ☆§₩(zhe)關鍵數(shù)據。

三、醫(yī)護資源配置

這(zhè)個(gè)看(kàn)似不(bù)可(kě)能(néng)完成的πλ←(de)任務,已經在大(dà)數(shù)據的(de)幫 ®÷助幫助下(xià)在一(yī)些(xiē)“試點”單位實現(x÷≤☆βiàn)。在法國(guó)巴黎,有(yǒu)∞•δβ四家(jiā)醫(yī)院通(tōng)過多∏"∏♣(duō)個(gè)來(lái)源的(de)數(shù)據預測每家(jiā)醫€↓ (yī)院每天和(hé)每小(xiǎo)時(sh"γí)的(de)患者數(shù)量。

他(tā)們采用(yòng)一(yī)種被稱為(wèi)“時(shí)間(j®÷↕↓iān)序列分(fēn)析”的(de)技(jì)術(s←≈<≤hù),分(fēn)析過去(qù)10年(nián)的(de)患者入院φ₽ 記錄。這(zhè)項研究能(néng)夠幫助研♥ ≥究人(rén)員(yuán)發現(xiàn)患者入院的(de)規律并利用(‌↔™♠yòng)機(jī)器(qì)學習(xí),找到(dào)能(nén≠✔g)夠預測未來(lái)入院規律的(de)算(suàn)法。

這(zhè)項數(shù)據最終會(huì)提供給醫(yī)Ω'‍<院的(de)管理(lǐ)人(rén)員(yuán),幫助他↑×'(tā)們預測接下(xià)來(lái)15天中所需要(yào)的(de)醫↔☆π(yī)護人(rén)員(yuán)“陣容”,為(wèi)患者提供更加“φ→對(duì)口”的(de)服務,縮短(duǎn)他(tā)們的(de)₽σ±等待時(shí)間(jiān),同時(shí)≤±也(yě)有(yǒu)利于為(wèi)醫(yī)&§≥護人(rén)員(yuán)盡可(kě)能(nén♥¥★g)合理(lǐ)地(dì)安排工(gōng)作≥∑'λ(zuò)量。

四、大(dà)數(shù)據與人(rén)工(gōng)智能(néng)

人(rén)工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)通(tōng)§★過算(suàn)法和(hé)軟件(jiàn),分  "(fēn)析複雜(zá)的(de)醫(yī)療數(sh↑®ù)據,達到(dào)近(jìn)似人(<₩®"rén)類認知(zhī)的(de)目的(de)。因此AI使得(de)計₹$σ÷(jì)算(suàn)機(jī)算(suàn↔ ✔¥)法能(néng)夠在沒有(yǒu)直接$<$‍人(rén)為(wèi)輸入的(de)情況下(xià¥✘)預估結論成為(wèi)可(kě)能(néng)。

由AI支持的(de)腦(nǎo)機(jī)接口可♠α(kě)以幫助恢複基本的(de)人(rén)類體(tǐ)驗,例如(rú♦≤)因神經系統疾病和(hé)神經系統創傷而喪失的β♣♣→(de)說(shuō)話(huà)和(hé)溝通(tōng)功能(néng±™)。

在不(bù)使用(yòng)鍵盤、顯示器(qì)或鼠标的(de >&♣)情況下(xià),在人(rén)類大(dà)腦(nǎo)和(hé)計↓γ©&(jì)算(suàn)機(jī)之間(jiān)創建直接接口,将大(∏•'✘dà)幅提高(gāo)肌萎縮側索硬化(huà)或中風(fēng)損傷患≤↔者的(de)生(shēng)活質量。

AI還(hái)是(shì)新一(yī)代放(fàng)射工(gōn$β£g)具的(de)重要(yào)組成部分(fēn),通(t♥✔♣ōng)過“虛拟活檢”幫助分(fēn)析整個(gè)腫¥<瘤情況,而不(bù)再通(tōng)過一(yī)δ♦•¥個(gè)小(xiǎo)小(xiǎo)的(de)侵入性活檢樣本。AI在♣&放(fàng)射醫(yī)療領域的(de)×π₽應用(yòng)能(néng)夠利用(yòng)基于圖像的(de)≠★​≠算(suàn)法來(lái)表現(xiàn)腫瘤的(de)特性。

在發展中國(guó)家(jiā),精通(tōng)放(fàng)射±∑學、超聲波等領域的(de)醫(yī)護人(rén >¥∏)員(yuán)非常匮乏。AI能(néng)夠在✔♣一(yī)定程度上(shàng)完成原本¥$需要(yào)人(rén)類參與的(de)診斷行(xíng)為(wèi),降±‌↓低(dī)實際操作(zuò)中對(duì)一(yī)個(gè)專業(yè)放(→∞ §fàng)射科(kē)醫(yī)師(shī)的(de)需求。

五、醫(yī)學影(yǐng)像

醫(yī)學影(yǐng)像包括X射線、核∞ ≤磁共振成像、超聲波等,這(zhè)些(xiē)都(dōu)是(§&✔shì)醫(yī)療過程中的(de)關鍵環節。

放(fàng)射科(kē)醫(yī)生(shēng)往往需要(yà§‌♠o)單獨查看(kàn)每一(yī)個(gè)檢查結果,不(≈™←bù)但(dàn)産生(shēng)了(le)巨大( ₹∑±dà)的(de)工(gōng)作(zuò)量,同時(shí)也 ♦✘(yě)有(yǒu)可(kě)能(néng)耽誤患者的(d§→e)最佳治療時(shí)間(jiān)。但(dàn)≠δγ•是(shì)大(dà)數(shù)據卻可(kě)以有(yǒu)效解決這(zh≤↑¶Ωè)一(yī)問(wèn)題。

算(suàn)法所能(néng)夠研究的(de)圖像數(shù)量≥↓遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人(rén)類大(dà)腦(nǎo),λ↔$Ω任何一(yī)個(gè)放(fàng)射科(kē)醫(yī)師(shī)窮盡&≥一(yī)生(shēng)也(yě)不(bù)可(kě)能(néng)與& $&機(jī)器(qì)的(de)運行(xíng)速度和(hé)強度匹δ•δ敵。通(tōng)過構建識别圖像中模型的(de)算(s₹©βuàn)法,使這(zhè)些(xiē)模型能(néng)夠形成編号系∏☆★統,幫助醫(yī)生(shēng)做(zuò α£)出診斷。



5個(gè)痛點
一(yī)、數(shù)據安全
醫(yī)療數(shù)據涉及個(gè)人(rén)數(shù)據隐私方面→γ↓的(de)問(wèn)題,因此要(yào)特≤×Ωφ别注意個(gè)人(rén)數(shù)€£據隐私保護,中國(guó)《網絡安全法》規定“網絡運營者不(bù)得(de)₩₽∏洩露、篡改、毀損其收集的(de)個(gè)人(rén)信息;未≥≥經被收集者同意,不(bù)得(de)向他(↔₽εtā)人(rén)提供個(gè)人(rén)信息。但(dà↑γ∏✘n)是(shì)經過處理(lǐ)無法識别特定個(gè)人(rén↔ε)且不(bù)能(néng)複原的(de)除外( $wài)”
雖然AI醫(yī)療公司在使用(yòng)數(shù)據時(shí)φπ©¥要(yào)進行(xíng)數(shù)據的(de)♠£₽δ無法識别特定個(gè)人(rén)處理(↓<lǐ),這(zhè)在一(yī)定程度上(shàng)能(δ♠☆néng)夠幫助AI醫(yī)療公司規避數(sh≠×ù)據安全問(wèn)題,但(dàn)仍舊(jiù)無法完全避免數(↕↑•£shù)據安全問(wèn)題的(de)産生(shēng♥λ¶λ)。
目前,我國(guó)沒有(yǒu)明(míng)确的§♣α(de)法律規定數(shù)據歸屬問(wèn)題,醫(™↑yī)療數(shù)據使用(yòng)權到γε(dào)底是(shì)患者個(gè)人(rén)、醫(yī)療機(£↑∞jī)構、還(hái)是(shì)參與建設的(de)企業(yè)?¥£∑
醫(yī)療行(xíng)業(yè)內(nèi)的(de)共識是(ε♦<shì):數(shù)據是(shì)患者、醫(yī)生(shēng)、醫(yī‌≠)院三方共同的(de)資源,且不(bù)能(né¶€λng)直接用(yòng)作(zuò)盈利,一(yī)般來(lái)說(shuō✘€$)數(shù)據可(kě)以找科(kē)研↔✘₩↑項目合作(zuò)中使用(yòng),使用(yòng)前必須經過患者同意、醫€ ≤(yī)生(shēng)必須得(de)到(dào)醫(y♠Ω≈ī)院科(kē)研項目申請(qǐng)批複。
因此,大(dà)多(duō)數(shù)AI醫(yī)療公司仍是(shì)通§¶←(tōng)過與醫(yī)療機(jī)構合作(zuò)科(kē)研項目≤ ∑,獲取數(shù)據訓練模型。
二、數(shù)據開(kāi)放(fàng)受限
中國(guó)的(de)醫(yī)療數(shù)據開(kāi)放(δ<fàng)程度有(yǒu)限,主要(yàΩ♥o)體(tǐ)現(xiàn)兩個(gè)方面:一(yī)是£'≥(shì)境內(nèi)與境外(wài)的(de)流通(tōng)♥λ限制(zhì),二是(shì)醫(yī)院÷‌與醫(yī)院或醫(yī)院與公司之間(jiān)流≤•¶通(tōng)的(de)限制(zhì)。
境內(nèi)與境外(wài)的(de)限制(zhì)其實很(hěn)簡單,這₹ (zhè)個(gè)各個(gè)國(guó✔↓ δ)家(jiā)都(dōu)有(yǒu)相(xiàng)關↔♦≤規定,而且有(yǒu)的(de)國(guó)家<"↑(jiā)規定的(de)更加嚴格,比如(rú)美(měi)國(guó)和(h∞♥é)歐洲。在醫(yī)院與醫(yī)院的(de)流通(tōng)限¥×制(zhì)方面,我國(guó)大(dà)部分(✔ε✘φfēn)的(de)醫(yī)院數(shù)‌​據都(dōu)是(shì)獨立存在的(de),流通(tōng)起來σ (lái)相(xiàng)對(duì)困難,更談不(b∞÷λù)上(shàng)共享和(hé)數(shù)≈™據交叉應用(yòng)及數(shù)據變現(xiàn)。
2017年(nián)以來(lái),國(guó)家(jiā)←↔通(tōng)過立法逐步規範和(hé)開(¶←‌δkāi)放(fàng)數(shù)據的(de)使用(yòng→✘®),同時(shí)陸續建立各類數(shù)據應用(yòng)平台,¥β通(tōng)過國(guó)家(jiā)力量和(hé)産業(yè)資本Ω✘€€的(de)結合,加快(kuài)醫(yī)療數(shù)據的(•≠•₩de)互聯互通(tōng)和(hé)數(shù)據共享機(jī)制(£•↓ zhì),為(wèi)醫(yī)療大(dà)數(shù)∏®據的(de)應用(yòng)帶來(lái'↕π♣)福音(yīn)。
三、數(shù)據标準差異
我國(guó)人(rén)口衆多(duō),αε醫(yī)療數(shù)據豐富,但(dàn)”數(sδ¥​hù)據大(dà)“不(bù)等于 “大(dà)數(★♥™shù)據“,臨床數(shù)據不(bù)夠λ✔ 統一(yī)和(hé)規範,不(bù)同地(dì)區(qū)、不(b×↔ ù)同醫(yī)院之間(jiān)的(de)♠©σ↑數(shù)據沒有(yǒu)建立起聯系,也(yě)沒有(yǒ™σ₹u)統一(yī)的(de)标準,因此價值也♣₹σ±(yě)得(de)不(bù)到(dào)體(tǐ)現©∏↔§(xiàn)。
比如(rú)影(yǐng)像系統的(de)數(shù)據标準問(★☆α♣wèn)題,超過80%的(de)醫(yī)療大(dà)數(shù)據為(wè±×↑i)影(yǐng)像形式,但(dàn)PACS系統的(de)生(s↓≤→hēng)産設備和(hé)數(shù)據标準是(shì)不(bù)一(λ§δ>yī)緻的(de),數(shù)據交流存在諸多(duō)障礙。
四、倫理(lǐ)争議(yì)
盡管AI在醫(yī)療行(xíng)業(yè)取得(de)‍§÷了(le)令人(rén)矚目的(de)進展,但(dàn)不(b÷≥<ù)可(kě)否認的(de)是(shì),AI的(de)γ←應用(yòng)依然存在一(yī)系列的(de)倫理(lǐ)問(wèn)題★β,比如(rú):AI造成了(le)個(gè)人(rén)信息洩露€β,導緻醫(yī)療事(shì)故,責任方是(shλ£‌↓ì)誰?AI的(de)使用(yòng)造成了(le)醫(yī)療人(rén¶→"')員(yuán)的(de)失業(yè),引發醫(yī)療↔ε産業(yè)結構的(de)轉型,社會(huì)λ¶™∏應該如(rú)何應對(duì)?諸如(rú)此類✔•"的(de)問(wèn)題很(hěn)多(duō),都(dōu)需<₹要(yào)行(xíng)業(yè)從(cóng)業(δ ≤yè)者去(qù)面對(duì)和(hé)解決。
五、數(shù)據成本高(gāo)
所有(yǒu)基于AI的(de)醫(yī)療技(j∏≥ì)術(shù),都(dōu)是(shì)以”數(shù)據“為(wèi)>↔¶←基礎的(de),目前AI醫(yī)療公司獲得(de)數(s≥λhù)據的(de)渠道(dào)分(fēn)為(wèi)三←↓種:第一(yī),與醫(yī)院合作(zuò)科(kē)研項目≠®∏;第二,從(cóng)公開(kāi)數(shù)據™ ↔∑集下(xià)載數(shù)據;第三,購(gòu)買數(shù)據¶₽。
總體(tǐ)來(lái)說(shuō),獲取數(shù)據的(∏∏β₹de)成本主要(yào)在數(shù)據獲取和(hé)<÷數(shù)據标注上(shàng),而随著(≈←zhe)模型訓練的(de)逐步深入,數(shù)據吞吐量可(kě)能(nén¶∑♣g)會(huì)是(shì)幾何級數(shù)增長(cháng),代價也(yě¶±$)會(huì)水(shuǐ)漲船(chuán)高(gāo),這(zhè→£®≠)無形中為(wèi)實現(xiàn)大(dà)數(shù)據β× 醫(yī)療增加了(le)負擔。

5種趨勢
一(yī)、影(yǐng)像識别智能(n¶♦‍©éng)化(huà)
2018年(nián)6月(yuè),由國(g↑→δuó)家(jiā)神經系統疾病臨床醫(yī)學研≤ ₽究中心、首都(dōu)醫(yī)科(kē)大(dà)學人(¥‍πrén)腦(nǎo)保護高(gāo)精尖創新中心和(hé)中國(guó)卒中學&©≥♣會(huì)聯合主辦的(de)“Chain”杯全球首場(chǎng)神"₩ 經影(yǐng)像人(rén)工(gōng)智能(néng)人(rén↑π)機(jī)大(dà)賽全球總決賽上(s"$hàng),一(yī)方是(shì)全球首款C©♦T、MRI神經影(yǐng)像AI輔助診斷系統,一(yī)方是(♣&™$shì)25名全球神經影(yǐng)像領域頂尖專家(jiā)。
AI分(fēn)别以87%、83%的(de)準确率,戰勝醫(yī)生($ ☆shēng)66%、63%的(de)準确率,而且在速度 ∞¶£上(shàng)基于大(dà)數(shù)據的(d ≈×e)人(rén)工(gōng)智能(néng)也(yě₩₽¶£)占盡優勢。
醫(yī)療數(shù)據中有(yǒu)超過★λ₩90%來(lái)自(zì)于醫(yī)學影(y♠↓'ǐng)像,但(dàn)是(shì)影(y★×☆ǐng)像診斷過于依賴人(rén)的(de)主觀意識,容易發生(sh<™≤ēng)誤判。中國(guó)臨床醫(yī)療每✘≈δ®年(nián)的(de)誤診人(rén)數(shù)約為™γ✘(wèi)5700萬人(rén)。AI通(tōng)過大(dà)量學習($ ∑xí)醫(yī)學影(yǐng)像,可(∏♦♣kě)以幫助醫(yī)生(shēng)進行(xí ≠→←ng)病竈區(qū)域定位,減少(shǎ•♦₩o)漏診誤診問(wèn)題。
二、智能(néng)診療通(tōng)用(yòng)化(huà)
智能(néng)診療是(shì)人(rén)工(gōng)智能(néng)δ₽<在醫(yī)療領域最重要(yào)、也(yě)最核<σ★•心的(de)應用(yòng)場(chǎng)景。
智能(néng)診療就(jiù)是(shì)将​¥↕人(rén)工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)應用(y§∞♣òng)于疾病診療中,計(jì)算(suà&§≈±n)機(jī)可(kě)以幫助醫(yī)生(γ≈λ∑shēng)進行(xíng)病理(lǐ),體(tǐ)檢報π←∑‌(bào)告等的(de)統計(jì),通(tōn₹π< g)過大(dà)數(shù)據和(hé)深度挖掘等技(jγ®ì)術(shù),對(duì)病人(rén)的(de)醫(♣✘yī)療數(shù)據進行(xíng)分(fēn)析‍"₩✔和(hé)挖掘,自(zì)動識别病人(rén)的(de)臨床變量和(h☆✔•é)指标。計(jì)算(suàn)機(jī)通(tōng)過“學習↑§₽(xí)”相(xiàng)關的(de)專業(yè)知(zhī ™)識,模拟醫(yī)生(shēng)的(de)思維和(hé)診斷推理(lǐ)∑ ↕,從(cóng)而給出可(kě)靠診斷和(hé)治療方案。
IBM研發的(de)沃森(sēn)機(jī)器(qì)人(rén)可↕♦÷(kě)以在17秒(miǎo)內(nèi)閱讀(dú) 346★​≥9本醫(yī)學專著,248000篇論文(wén),69種治療 ↕≤✔方案,61540次試驗數(shù)據,1↑¥β06000份臨床報(bào)告。通(tōng)過海(hǎi)量讀(dú€∑₩♣)取醫(yī)學知(zhī)識,沃森(sēn)機(jī)器(qì)人(rα¥<₹én)在短(duǎn)時(shí)間(jiān)內(nèi)迅‌↓速成為(wèi)腫瘤專家(jiā)。
2012年(nián)沃森(sēn)機(jī)器(qì)®∏£人(rén)通(tōng)過了(le)美(měi)國(guó)職π✘≥→業(yè)醫(yī)師(shī)資格考試"→€,并部署在美(měi)國(guó)多(du→¥₽'ō)家(jiā)醫(yī)院提供輔助輔助診療的(de)服務。目♠∑ ∞前沃森(sēn)機(jī)器(qì)人(rén)提供診∞  治服務的(de)病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子(™₽zǐ)宮癌等多(duō)種癌症
三、藥物(wù)研發提速
依托大(dà)數(shù)據,人(rén)工(gōng)★®智能(néng)系統可(kě)以快(kuài)速、>≈ 準确的(de)挖掘和(hé)篩選出适合的(de)藥物(wù)。通(≤€tōng)過計(jì)算(suàn)機(↓π₽jī)模拟,人(rén)工(gōng)智能(nén‍♦₹g)可(kě)以對(duì)藥物(wù)活性、安全性和(hé)副作(zu♣←©ò)用(yòng)進行(xíng)預測,找出與疾病匹配的(de)最佳藥物(wù£Ω↓)。這(zhè)一(yī)技(jì)術(shù)将會(huì)≤<大(dà)大(dà)縮短(duǎn)藥物(wù)研發周期、™€®¥降低(dī)新藥成本并且提高(gāo)新藥的(de)研發成功率∑ε♦Ω。
例如(rú),當某人(rén)被診斷為(wèi)癌症時(shí) ¥ ±,智能(néng)藥物(wù)研發系統會(huì)利用(yòng)病人(←€rén)的(de)正常細胞和(hé)腫瘤來(lái)将它的(de)模型實∞↔‌×例化(huà),并嘗試所有(yǒu)可(kě)能(néng)的(de)藥物✔✔→¥(wù),直到(dào)找到(dào)一(yī)種能(nén®¶g)殺死癌細胞又(yòu)不(bù)傷害正常細胞的(de)藥物(★♠ ←wù)。如(rú)果它找不(bù)到(dào)有☆≥→(yǒu)效藥物(wù)或者有(yǒu)效藥物(wùβ↕)組合,那(nà)麽它就(jiù)會(huì)著(zhe)手研發一(yī)種∏$₹∑能(néng)治愈癌症的(de)新藥。如(rú)果藥物(wù)醫(÷↕yī)治了(le)疾病但(dàn)仍有(yǒu)副作(zuò)用(yòng),♥Ω系統則會(huì)嘗試通(tōng)過相(xiàn' g)應調整擺脫副作(zuò)用(yòng)& ↓§。
四、醫(yī)療機(jī)器(qì)人(rén)廣泛應用(yòng)γδ
機(jī)器(qì)人(rén)在醫(yī)療領域的(de)應用(yòn×§•g)範圍很(hěn)廣泛,比如(rú)智能(néng)假肢、外(w♠φβài)骨骼和(hé)輔助設備等技(jì)術(shù)修複人(ré∞±​ n)類受損身(shēn)體(tǐ),醫(yī)療保健機(j↑↕ī)器(qì)人(rén)輔助醫(yī)護人(r"​☆én)員(yuán)的(de)工(gōng)作(zuò)等。
目前,關于機(jī)器(qì)人(rén)在醫(yī)療界中的(de±©)應用(yòng)的(de)研究主要(yào)集中在外(wài)科♠≈↓(kē)手術(shù)機(jī)器(qì)人♥λ¶(rén)、康複機(jī)器(qì)人(rén)、護理(lǐ)機(j ≤÷ī)器(qì)人(rén)和(hé)服務機(jī)器(qì)人(rén)ε₩♠方面。國(guó)內(nèi)醫(yī)療機(jī)器(qì)人(r₽"∞én)領域也(yě)經曆了(le)快(kuài)速  ≈發展,進入了(le)市(shì)場(chǎng)應用(yòng)。
天智航的(de)“天玑”第三代機(jī)器(qì)δ"®人(rén)可(kě)以輔助醫(yī)生λ™(shēng)開(kāi)展四肢、骨盆骨折以及脊柱全節段手術(s≠≠☆hù),讓患者的(de)軟組織損傷更小(xiǎo)、出血量更少(shǎo∞λ)、恢複更快(kuài),并減輕醫(yī)♥π生(shēng)疲勞。
在醫(yī)院門(mén)診部,科(kē)大(dà)訊©✘飛(fēi)的(de)“曉醫(yī)”在全國(guó)近(jìn)100家(→£δjiā)醫(yī)院“上(shàng)崗”,為(wè×✘i)患者提供預約挂号、問(wèn)詢服務、智能(néng)£σ₩導診、路(lù)徑指引、報(bào)告查詢等多(duō)種功能(néng),為‌ (wèi)醫(yī)院分(fēn)攤導診工(gōng)作(zuò)。讓很(hě™δ♠♣n)多(duō)人(rén)感到(dào)痛苦和(hé)​♥恐懼的(de)胃鏡檢查,現(xiàn)在患者隻需吞下(xi₩σà)一(yī)粒膠囊,在胃裡(lǐ)變成©₽“機(jī)器(qì)人(rén)”進行(xíng)螺旋式掃δ•描,将圖像實時(shí)傳輸至醫(yī)生(shē★Ω©ng)電(diàn)腦(nǎo),便可(kě)快(kuàφ&i)速完成。
五、健康管理(lǐ)實時(shí)追蹤
根據人(rén)工(gōng)智能(néng§ε)而建造的(de)智能(néng)設備可(kě)↓♣→以監測到(dào)人(rén)們的(de♣✘)一(yī)些(xiē)基本身(shēn)¥α$體(tǐ)特征,如(rú)飲食、身(shēn)體(tǐ)健康指&÷ε↔數(shù)、睡(shuì)眠等。對(duì)身(shēn)體(t©✔♥✔ǐ)素質進行(xíng)簡單的(de)評估,提供個(gè♠π​≥)性的(de)健康管理(lǐ)方案,及時(shí)識别疾病發生(shēng✘♦✔)的(de)風(fēng)險,提醒用(yòng)戶注™<意自(zì)己的(de)身(shēn)體(tǐ)健康安全。目ε×前人(rén)工(gōng)智能(néng≥±π)在健康管理(lǐ)方面的(de)應用(yòng≤÷®£)主要(yào)在風(fēng)險識别、虛拟護士、精♦γ→‍神健康、在線問(wèn)診、健康幹預以及σ®基于精準醫(yī)學的(de)健康管理(lǐ)。
目前研究人(rén)員(yuán)正在努力使智能(n∑✔↔éng)穿戴設備,通(tōng)過和(hé)智能(n↓§σéng)手機(jī)連接,将電(diàn)子(zǐ)✘€✘病曆等多(duō)渠道(dào)的(de)數(shù)據進行←∏(xíng)整合,人(rén)工(gōn ≥↔g)智能(néng)系統可(kě)以為(w₩≈δèi)病人(rén)提供個(gè)性化(huà)的(de)♠€← 健康管理(lǐ)方案,幫助病人(rén)規劃☆≥£Ω日(rì)常健康安排。
同時(shí),通(tōng)過手機(jī)或者家(jiā)庭智能(néng)♦€©終端,用(yòng)戶可(kě)以随時(shí)聯系智能γ✔≈ (néng)健康咨詢服務平台,獲得(de)©✔專業(yè)的(de)病情分(fēn)析咨詢。還(hái)提供專屬的(de)$☆§★健康管理(lǐ)人(rén)員(yuán),提供上(shàng)門₹©‍®(mén)理(lǐ)療,上(shàng)門(mén)送藥等多(duō) " 種服務。

後記
相(xiàng)關數(shù)據顯示,2020年(↕δ​♦nián)我國(guó)健康醫(yī)療大(dà)數(shù)據行(x→₽íng)業(yè)規模将突破800億人(rén)民(mín)币。
新冠疫情讓醫(yī)療行(xíng)業(yè)更® ♣清楚的(de)認識到(dào)醫(yī)療大±β(dà)數(shù)據研究與應用(yòng)的(de)重要(yào)性。電(↓←diàn)子(zǐ)病曆、智慧醫(yī)院、醫(‌♣'↓yī)療AI、DRG等投入将進一(yī)步加大(dà),醫(yī)聯體(tǐ)、基層醫(yī)療σ★ 衛生(shēng)服務體(tǐ)系等新模☆£式建設也(yě)将成為(wèi)建設重點。
如(rú)何利用(yòng)AI、大(d↕Ωδà)數(shù)據、物(wù)聯網等技(α'φjì)術(shù),提升醫(yī)療機(jī)構診治水(shuǐ)平、↔♣$優化(huà)城(chéng)市(shì)×↕σ公衛體(tǐ)系的(de)精細化(huà)管理(lǐ)能(néng)力,将成♦↕‌>為(wèi)地(dì)方政府與科(kē)技(jì)γ™¶公司共同面對(duì)的(de)一(yī)場(chǎng)決&‍•定命運的(de)“大(dà)考”。
注:本文(wén)數(shù)據內(nèi)容來(lá‍₽i)”聞海(hǎi)“大(dà)數(shù)據平台,”← ≈聞海(hǎi)“是(shì)基于人(rén)工(gōng)智能(néng∏§≈→)與認知(zhī)計(jì)算(suàn)的(d♥©≠e)核心技(jì)術(shù),提供覆蓋全球多(duō)維深度分(fēn)析的αγ (de)媒體(tǐ)大(dà)數(shù)據服務平台。文(wén)中結論均基于↕‍'↓新聞大(dà)數(shù)據分(fēn)析得(de)出,不(bù)§™代表任何個(gè)人(rén)或組織的(de)政治觀點₽≥₹,僅供學術(shù)交流。



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