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智能医疗技术将赋能基层医生

2019-07-21
关键词: 医疗健康 AI

  无论是利用 AI 辅助写病历还是用百度知识图谱技术进行规范化治疗,都是一个好的、实用的方向。AI 在医疗行业可以发挥很大的价值。

  看病就医没有小事,再小的细节都是大事。北京的郭先生一大早双下肢胀痛得厉害,便赶紧来到医院,经接诊医生李医生问诊后,建议他去做个双下肢增强 CT 好好检查一下。郭先生今年 45 岁,患有糖尿病,一直在服用二甲双胍。

  实际上,如果培养一个有经验的医生至少需要 8年,基层医院的医生资源则更加匮乏,而这又反过来加重了大医院的负担;除此之外,基层医疗还欠缺着很多基础检查筛查的能力。如此往复,只能恶性循环。无论是三甲医院还是基层医院,都需要一个“出路”让医疗资源变得更均衡。

  该系统包含智能辅助诊断、治疗方案推荐、相似病历推荐、医嘱质控、病历内涵质控、知识查询、辅助问诊等功能板块,基层医生可以随时调取,以获得需求信息,降低误诊、漏诊率。据介绍,该系统可以覆盖 27 个标准科室的 4000 多种疾病,基层常见病、多发病准确率 95%,为基层医疗输出全面而优质的诊疗帮助。

  而另一方面,早在今年一月初,广东肇庆德庆县人民医院前人山人海,超乎平日的热闹——广东省眼科人工智能下基层大型义诊活动在这天举办,当地的眼科患者们排起了长队。从广州市到德庆县大约 200公里,医疗水平自是天差地别,县里即便有五官科,但技术条件跟不上,因此许多眼科疾病患者尤其是老年人的病情常常一拖再拖,县城的医生们更是心有余而力不足。

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  事情在 2018 年 11 月发生了转折,百度携手中山大学中山眼科中心开展“AI 眼底影像分析系统科研合作项目”,将 AI 驱动的眼底影像分析能力植入广东肇庆多个基层医院。百度大脑用 AI 技术学习权威眼科专家标注的眼底影像数据,目前已经具备糖尿病视网膜病变、青光眼、老年黄斑病变等三种主要致盲疾病的分析能力,分析准确率接近三甲医院医生能力。

  CDSS 建立在深度整合医院电子病历系统之上,每家医院的信息化水平参差不齐,这为百度在基层医院搭建 CDSS 系统的工作带来了不少困难。有时,百度不得不花好几周解决 HIS 厂商或者电子病历的问题。随着医院的积极配合,加上百度对基层医疗信息化情况和医疗资源分配情况的不断增进了解,百度越来越坚定地认为“这是一件有价值的事情。越了解我们就越觉得我们可以为他们做的事情很多,无论是利用 AI 辅助写病历还是用百度知识图谱技术进行规范化治疗,都是一个好的、实用的方向。AI 在医疗行业可以发挥很大的价值。

  在百度的CDSS系统实际运营了一段时间后,平谷区卫计委信息中心焦主任兴奋地表示,百度CDSS在辅助一线医生问诊方面带来了非常实用的助力,不仅会建议医生如何一步步提问,并同时显示这些问题对应的答案类别,还会给出可能病症猜想,及用药建议等辅助信息。再有经验的消防队员也不会嫌弃防护服,况且这对年青一代的基层医生们的确很有帮助,在诊断时多一层提醒总是好的。目前,百度 CDSS 已经入驻了平谷区 12 家社区医院,为当地医生提供实时的临床辅助决策。

  而在百度的眼底影像分析系统科研落地的德庆医院里,医生们也纷纷反馈出新技术带来的改变。“以前看一个病人差不多要半个钟头,因为做眼底检查前,需要起码 20 分钟的散瞳过程。但是百度的这套系统不需要散瞳,筛查时间缩短了很多,病人不用等那么久,医生也没那么辛苦了。”德庆医院的何主任在临床科研使用了百度的眼底影像分析系统后说到。

  事实上,在 AI 的应用领域中,医疗健康领域一直被认为是具有最高的潜在价值的领域之一。据研究预测,AI 在医疗健康上的应用规模将从 2018 年的 21 亿美元增长至 2025 年的 361 亿美元。毋庸置疑,AI 将在医疗领域发挥重要作用,改变医疗手段甚至医疗模式,重塑医疗产业。

  特别是,若按照国家的分级诊疗政策预期,患者得病 80% 以上都可在社区、乡镇医院就医,真正的大病、重病需要转诊的比例并不高。但当前我国医疗资源呈现极度不均衡的状态。

  此时,百度大脑正在逐步开放 AI 全系能力,推动医疗全流程智能化升级。通过对专业医生诊疗数据的深度学习,训练出一个比肩优秀医生诊疗水平的 AI 诊疗系统,再把这套系统落地到基层,就相当于为基层分配了一批不知劳累的专业“医生”,能大大提高基层医院的医疗能力。

  未来,百度将开放更多的 AI 医疗能力及数据,搭建和谐发展的 AI 医疗生态,助力 AI+ 医疗更快地向前发展。生命健康,人人平等,这是全人类长期以来追求的目标。这个伟大而美好的愿景,或许可以在 AI 时代真正实现。


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