《麻省理工科技评论》最新发布亚洲AI医疗报告:AI有望重塑亚洲的医疗格局

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来源:动脉网络

医疗领域一直是AI的绝佳着陆场景。 《麻省理工科技评论》(麻省理工学院技术评论)在10月14日发布的报告《AI医疗:亚洲的发展空间、能力和主动健康的未来》(以下简称《报告》)指出,人工智能正在满足其区域需求和挑战而出现在亚洲医学领域。 《报告》通过与技术行业专家和亚洲医疗领域的领先公司进行访谈,研究和实地考察,评估了AI在亚洲医疗服务中的价值和前景。其中,百度CDSS基层案例广泛登陆并有效利用,已成为报告分析和推荐案例。

《报告》认为,在医疗人力资源短缺的背景下,亚洲许多国家面临着医疗资源紧张的问题根据世界卫生组织的数据,到2030年,亚洲需要达到1200万以上的医疗从业者,增加超过70%。其次,医疗支出不足是另一个严重的挑战。除了发达经济体之外,亚洲其他地区的人均医疗支出还不到经济合作与发展组织(OECD)标准的四分之一,而人工智能技术正在有效地缩小亚洲医疗发展水平的差距。亚洲。

另一方面,亚洲的医学发展得益于人工智能技术下的前线医护人员的巨大帮助,以及诸如“人机交互”之类的新医疗方法带来的专业帮助。此外,亚洲许多国家也以“面对自己的医学挑战”为目标,并通过公私合作伙伴关系促进AI创新。无论是新加坡使用AI技术来减少该国的“高血脂,高血糖,高血压”,还是印度推动降低婴儿死亡率,还是日本在老龄化方面的应用,都使亚洲在医疗领域的应用充满了紧迫的需求和巨大的市场。

如《报告》所述,一方面,人工智能实际上改善了亚洲医疗服务的供应和效率。另一方面,亚洲巨大的需求和市场也促进了AI的快速发展和实现。近年来,世界各地的国家都在进行重要的人工智能战略布局。实际上,在过去的60年中,人工智能技术的发展经历了波涛汹涌的底部,两次起伏和2016年令人振奋的技术突破。业务发展从一个低点开始。

医疗领域回顾性AI的发展:自1959年创建计算机诊断的数学模型以来,该模型开创了计算机辅助诊断的先河,1966年正式提出了“计算机辅助诊断”(CAD)的概念。到1968年,成功开发了医学“专家系统”,并首次采用了知识库和推理机系统结构。从那时起,形成了一套专家系统开发理论。从那以后,专门为医学领域设计的“专家系统”得到了不断发展。到1990年代,“计算机辅助诊断”系统知识库已存储了疾病和5,000种症状信息。 1970年代后期,中国率先建立了第一个医学专家系统,该系统迅速发展并得到广泛使用。到2006年,神经网络深度学习算法取得了突破,该行业迅速将技术发展到包括医疗保健在内的各个行业。 AI +医疗的“窗口”在世界上已有多年历史,近年来,在亚洲已成为“运动与水域”。保健领域的更多前沿,请注意动脉网络!

谈到利用AI改善亚洲的医疗服务供应并缓解医疗资源短缺的情况,《报告》引入了由AI驱动的“临床辅助决策系统”(CDSS)。目前,该系统已覆盖中国16个省,市,自治区的近1000家医疗机构,并建议临床医生通过标准化的诊断程序和科学的治疗方案做出临床诊断决策。从医学影像分析到临床决策,从医院内管理过程管理到院外健康管理,从赋予医生权力到赋予制药公司权力,人工智能技术越来越多地用于医疗应用中,可以帮助提高质量。医药资源的消耗,资源的共享得以实现,基层医生的有效率和医疗服务水平得到提高。”百度首席技术官王海峰博士指出。

此外,MIT的《报告》技术评论分析师在百度及其登陆案例中获悉:在中国,初级卫生保健机构应成为人们健康的第一道防线。但是,由于初级保健水平相对有限,大多数患者更有可能去三级医院获得标准化的专业治疗。这进一步加剧了“中国医疗资源的结构失衡”:基层医院傲慢,医疗资源闲置,三级医院人满为患,长期超负荷运转。

面对上述问题,由AI驱动的CDSS在中国很多地方都展现了其独特的价值。 《报告》写了百度CDSS登陆案例。北京市平谷区(平谷区位于北京市东北,人口46万人)卫生福利委员会信息中心主任焦俊峰表示,借助百度CDSS,当地医疗机构可以更好地满足整个行政区域的医疗需求。服务包括18个乡镇的居民。焦俊峰说,国家要求基层承担66种常见疾病的诊治工作,这对于基层医生是困难的,当地基层医生数量有限,无法满足居民日益增长的医疗需求。百度CDSS旨在提高基层医院的诊断和治疗能力。这与国家的要求高度吻合。两者的目的都是使基层医疗机构承担更多的医疗任务,更好地为基层服务。谈到CDSS登陆的效果,焦俊峰非常感谢。 “该系统中症状识别的准确性远远超出了我们的预期,并且已经得到了医生和患者的高度评价。以前,可以由主治医生看过的医生看到的病人更少,因此诊断和诊断的经验治疗的局限性,CDSS的部署,未来医生的能力不断提高,人们越来越受到当地医生的认可,现在越来越多的患者来到基层医院就医,而不是直接去大医院不管疾病的严重程度。”/p>

北京平谷区社区医院使用百度CDSS系统协助诊断和治疗

据了解,百度CDSS的可解释性基于医学自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)技术,这也是CDSS最终成功的关键因素。 《报告》采访百度智能医疗总经理白燕说:“医学自然语言处理技术和知识图谱技术为百度AI医疗奠定了基础。自然语言处理技术可以自动识别病历中实体与实体之间的关系。医学文献,将其整合到医学知识图谱中,这种对医学知识的汇编和理解是复杂且高度结构化的,如果没有医学专家和人工智能工程师的密切合作就很难实现,请注意动脉网络!

《报告》还指出了预防性诊断和治疗策略对亚洲AI医疗趋势的重要性。未来,医学生态系统将更加关注健康和福祉。人工智能将通过识别疾病迹象和跟踪健康状况,在促进“积极健康”方面发挥领导作用。同时,医疗制度必须坚持以人为本。从伦理的角度来看,技术必须是对医生和医生的一种帮助。为了保证医疗系统的责任制,最终决策权必须牢牢掌握在人类手中。 AI开发人员应确保医生和患者能够准确地解释和理解技术,以便医生和患者继续信任技术并愿意在医疗领域使用人工智能。

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