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醫(yī)療人工智能與未來(lái)醫(yī)院信息化建設(shè)

來(lái)源:鈦資本 | 作者: | 日期:2022-05-25 17:11:03 | 閱讀: 6594

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,在國(guó)外從1972年到2016年期間每年都有新的進(jìn)展和突破,學(xué)術(shù)界每年都能出現(xiàn)關(guān)于輔助診斷、輔助治療等技術(shù)的成果,這是持續(xù)不斷的過(guò)程。

隨著技術(shù)進(jìn)步,在醫(yī)療健康領(lǐng)域已有不少智慧醫(yī)療應(yīng)用成功案例,如輔助疾病診斷、健康管理、醫(yī)學(xué)影像、臨床決策支持、便攜設(shè)備、康復(fù)醫(yī)療和生物醫(yī)學(xué)研究,但國(guó)內(nèi)外在大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、醫(yī)用機(jī)器人與可穿戴設(shè)備等方面還存在著不小的差距。


我國(guó)智慧醫(yī)療的發(fā)展主要存在幾個(gè)問(wèn)題:

第一,數(shù)據(jù)采集和利用的問(wèn)題。醫(yī)療數(shù)據(jù)不同于商業(yè)數(shù)據(jù)或者消費(fèi)數(shù)據(jù),因?yàn)樯婕暗诫[私而導(dǎo)致高保護(hù)級(jí)別,在國(guó)內(nèi)出現(xiàn)過(guò)幾次醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)泄露事件而引起了國(guó)家高度的重視,因此如何有效的采集和利用醫(yī)療數(shù)據(jù)是第一大難題;

第二,環(huán)境及專(zhuān)業(yè)人才稀缺的問(wèn)題?,F(xiàn)在人工智能技術(shù)人才非常稀缺,而既懂醫(yī)療又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才更稀缺;

第三,基礎(chǔ)支持的體系與計(jì)算能力的問(wèn)題;

第四,標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范建立的問(wèn)題。現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)仍處于野蠻生長(zhǎng)環(huán)境中,并沒(méi)有充足的規(guī)范或標(biāo)準(zhǔn);

第五,信息安全和隱私保護(hù)的問(wèn)題。一旦開(kāi)始利用人工智能就要考慮容錯(cuò)率,現(xiàn)在人工智能還不能代替人類(lèi)醫(yī)生進(jìn)行診斷,不過(guò)當(dāng)人工智能技術(shù)達(dá)到了某種可靠性之后,信息安全和隱私保護(hù)就會(huì)變得非常重要;

第六,產(chǎn)業(yè)化發(fā)展問(wèn)題?,F(xiàn)在這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入了包括BAT的科技巨頭、新興的生物科技、醫(yī)療科技公司,但在產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的道路中并沒(méi)有一個(gè)有效的指導(dǎo),出現(xiàn)只追求快速發(fā)展,而疏忽過(guò)程中的重要環(huán)節(jié),或解決的其實(shí)并不是醫(yī)療行業(yè)的核心需求。


醫(yī)院真正的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些?

從2015年開(kāi)始,國(guó)家政策就開(kāi)始推動(dòng)醫(yī)療與技術(shù)的結(jié)合。從“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”,到“人工智能+醫(yī)療”,其實(shí)在業(yè)內(nèi)更多思考的是“醫(yī)療+”,因?yàn)闊o(wú)論技術(shù)怎么變化,核心應(yīng)該還是醫(yī)療。

在雨后春筍一樣出現(xiàn)的大批互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、人工智能醫(yī)療公司中,很多不是從解決某一類(lèi)具體醫(yī)療問(wèn)題出發(fā),而是先成為掌握某項(xiàng)技術(shù)的廠(chǎng)商,再去找醫(yī)院或醫(yī)生合作,謀求短期內(nèi)在某個(gè)場(chǎng)景中落地,開(kāi)發(fā)出某款產(chǎn)品、某種解決方案。這樣的場(chǎng)景可能不是真正的場(chǎng)景,解決方案與場(chǎng)景可能不完全匹配。這樣沒(méi)有醫(yī)療根基的企業(yè),很難在醫(yī)療行業(yè)立足。

從醫(yī)院的角度,什么才是人工智能技術(shù)真正的應(yīng)用場(chǎng)景呢?這就要從打造有思維、能感知、可執(zhí)行的智慧醫(yī)院目標(biāo)說(shuō)起。

一家醫(yī)院要稱(chēng)為有“智慧”,必須具備:

第一,智慧“大腦”:思考和指揮?!按竽X”融匯了大量信息(大數(shù)據(jù))和知識(shí)(知識(shí)庫(kù)),并能不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化(人工智能、深度學(xué)習(xí))。針對(duì)外部刺激,“大腦”可以迅速對(duì)信息進(jìn)行有效組織和組合,作出決策并指揮“行為”;

第二,感知“器官”:感知和采集,“大腦”的思維判斷需要眾多信息輸入作為依據(jù),這就依賴(lài)于感官:視覺(jué)(攝像頭)、聽(tīng)覺(jué)(智能語(yǔ)音助手)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)(各種智能設(shè)備及傳感器)對(duì)醫(yī)院各種數(shù)據(jù)的采集,既包括人員的行為數(shù)據(jù)(患者動(dòng)線(xiàn)、醫(yī)護(hù)人員動(dòng)線(xiàn)、醫(yī)院物質(zhì)運(yùn)送動(dòng)線(xiàn))、醫(yī)療過(guò)程及結(jié)果數(shù)據(jù),也包括空間環(huán)境的信息(能耗、空氣質(zhì)量);

第三,“血液”循環(huán):數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),不斷匯聚臨床表型數(shù)據(jù)和科研組學(xué)數(shù)據(jù),并以個(gè)體行為數(shù)據(jù)為補(bǔ)充,形成臨床研究大數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)傳送到大腦進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策, 從而指揮“行為動(dòng)作”(各種應(yīng)用軟件系統(tǒng));

第四,“人體骨骼”:軟硬件設(shè)施,轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)中心的軟硬件設(shè)施互聯(lián)互通形成一套整體支撐“行為動(dòng)作”;

第五,“人體四肢”:醫(yī)療科研服務(wù),轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)中心的提供的醫(yī)療及科研服務(wù)(招募、預(yù)約、檢查、治療、康復(fù)、隨訪(fǎng)等)。

由此可以把人工智能在醫(yī)院的應(yīng)用場(chǎng)景分為四類(lèi):第一類(lèi)為智慧服務(wù),這是當(dāng)下最熱門(mén)的領(lǐng)域,像互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)院、人工智能+醫(yī)院、App移動(dòng)醫(yī)院等都集中在這一領(lǐng)域;第二類(lèi)為智慧管理,更多服務(wù)于醫(yī)院的醫(yī)療和運(yùn)營(yíng)管理;第三類(lèi)轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究,像臨床研究和新藥研發(fā)未來(lái)都會(huì)依賴(lài)于數(shù)據(jù)或人工智能,在未來(lái)也是很大的產(chǎn)業(yè);第四類(lèi)教育,包括對(duì)患者的科普類(lèi)教育,分級(jí)診療中對(duì)各層級(jí)基層醫(yī)院的基礎(chǔ)教育。這四大類(lèi)是醫(yī)院最需要應(yīng)用人工智能的場(chǎng)景,未來(lái)這幾類(lèi)場(chǎng)景中將有優(yōu)秀的新產(chǎn)品、新技術(shù)和廠(chǎng)商誕生。

這四大類(lèi)場(chǎng)景具體來(lái)說(shuō)又包含:

診前:首先,患者身份識(shí)別?,F(xiàn)在的身份識(shí)別技術(shù)依賴(lài)于醫(yī)療卡。未來(lái)患者在就醫(yī)時(shí),從接待到就診、取藥、醫(yī)技服務(wù)及后續(xù)的預(yù)約等一系列服務(wù),都可以通過(guò)無(wú)感面部識(shí)別技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),將大幅提高醫(yī)院就診的效率。從醫(yī)院的角度出發(fā),當(dāng)前技術(shù)還不是非常成熟,會(huì)先從人流量較小的診療區(qū)域如特需醫(yī)療、高端醫(yī)療或私立醫(yī)院等進(jìn)行測(cè)試,在技術(shù)逐漸成熟、能夠識(shí)別大量人員信息后,就可以淘汰現(xiàn)在所用的磁卡,為患者帶來(lái)很大的便利;其次,自動(dòng)繳費(fèi)。從2013年開(kāi)始,支付寶等發(fā)了這一應(yīng)用場(chǎng)景,已經(jīng)在醫(yī)院運(yùn)行良好;再次,智能化的引導(dǎo)。現(xiàn)在已經(jīng)有 APP室內(nèi)定位等多種引導(dǎo)方向,未來(lái)的智能服務(wù)機(jī)器人引導(dǎo)可能不是單純的診室導(dǎo)航,而是全程從到入院開(kāi)始或之前就可以像護(hù)士陪同一樣,進(jìn)行病情的分類(lèi)、分診,然后引導(dǎo)最優(yōu)路徑,讓患者有很好的就醫(yī)體驗(yàn);最后,在就醫(yī)過(guò)程中涉及的檢查或取藥的行為,比如自動(dòng)發(fā)藥機(jī)已經(jīng)在一些醫(yī)院開(kāi)始大規(guī)模的應(yīng)用?,F(xiàn)在自動(dòng)發(fā)藥機(jī)還需要醫(yī)務(wù)人員在發(fā)藥后進(jìn)行藥品的核對(duì),之后再交給患者,未來(lái)將像自助銀行一樣直接為患者提供取藥或檢查。

診間:現(xiàn)在醫(yī)患的溝通非常短暫,特別是大型三甲醫(yī)院,醫(yī)生的診療任務(wù)非常繁重。未來(lái),通過(guò)大數(shù)據(jù)、大屏互動(dòng)等技術(shù),把患者生命體征數(shù)據(jù)、歷史診療數(shù)據(jù)等提前告知醫(yī)生,患者到診間后就可以在屏幕前進(jìn)行良好的溝通,從而提高溝通率,也提高患者的滿(mǎn)意率。

診后:當(dāng)診療結(jié)束后,患者大部分時(shí)間是在家里進(jìn)行健康管理,未來(lái)人工智能在這個(gè)領(lǐng)域也有很好的應(yīng)用。雖然醫(yī)院提倡全程診療,但由于醫(yī)患比例嚴(yán)重失衡,并沒(méi)有時(shí)間一對(duì)一進(jìn)行個(gè)性化看護(hù),這就給了智能化很大的空間??纱┐髟O(shè)備已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了血糖檢測(cè)、心電監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)、飲食種類(lèi)和熱量的監(jiān)測(cè),未來(lái)如果把已經(jīng)制定好的飲食處方、運(yùn)動(dòng)處方等通過(guò)可穿戴設(shè)備在院外的患者進(jìn)行有效的干預(yù)或健康生活方式的引導(dǎo),將對(duì)慢性病人起很大的作用。

病房:患者住院的過(guò)程中,怎樣有效、實(shí)時(shí)地收集患者的生命體征數(shù)據(jù)?怎樣對(duì)患者進(jìn)行有效、及時(shí)的治療干預(yù)?怎樣對(duì)患者進(jìn)行有利健康的宣教?由于醫(yī)護(hù)與患者比例嚴(yán)重失衡,需要人工智能技術(shù)來(lái)輔助醫(yī)護(hù)人員高效地完成工作,同時(shí)又讓患者感受到溫暖,這是未來(lái)智慧病房中人工智能技術(shù)和生物技術(shù)的應(yīng)用方向。

日常診療:查房和電子病歷等工作戰(zhàn)勝了醫(yī)生的大量精力,現(xiàn)在用機(jī)器人查房可以來(lái)幫助醫(yī)護(hù)減輕工作量,通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)自動(dòng)形成電子病歷,讓醫(yī)生省去鍵盤(pán)輸入的過(guò)程。

護(hù)士站:護(hù)士在執(zhí)行醫(yī)囑時(shí),有大量的護(hù)理工作要做,包括醫(yī)囑的核對(duì)、藥品的發(fā)放、生命體征的采集等等,而通過(guò)智能化的配置或物流,能幫助護(hù)士更高效、更標(biāo)準(zhǔn)化地為患者提供服務(wù),且防止出錯(cuò)。

對(duì)外開(kāi)放:教學(xué)型醫(yī)院、科研型醫(yī)院或多或少會(huì)有對(duì)外開(kāi)放的需求,人工智能在展廳的打造、來(lái)訪(fǎng)預(yù)約、參觀(guān)者身份識(shí)別、滿(mǎn)意度跟蹤等方面都有很好的應(yīng)用。

自動(dòng)化可追溯物流:把流程按醫(yī)院所需進(jìn)行改造后,物流企業(yè)就可以快速進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域,為各大醫(yī)院提供相應(yīng)的服務(wù)?,F(xiàn)階段軌道傳輸體系、氣動(dòng)傳輸體系、機(jī)器人傳輸體系等已經(jīng)在一些醫(yī)院應(yīng)用,還有一些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域仍在做新的探索,比如樣本傳輸體系有全管道低溫保存的要求。

智能大樓:現(xiàn)在智能大樓的建設(shè)中,與智慧醫(yī)療之間相應(yīng)的銜接非常少,未來(lái)把這兩項(xiàng)技術(shù)相銜接會(huì)有非常好的發(fā)展空間。

管理倉(cāng):醫(yī)院從醫(yī)療到管理、從物流到后勤保障都智能化之后,很難通過(guò)直觀(guān)方式了解到運(yùn)行的情況或規(guī)律,需要有類(lèi)似駕駛艙的全局管理艙,讓管理者在駕駛艙了解醫(yī)院運(yùn)行的情況。


醫(yī)療人工智能面臨的挑戰(zhàn)

在醫(yī)院全面普及醫(yī)療人工智能,一個(gè)比較大的挑戰(zhàn)是醫(yī)院的接受程度。但經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的洗禮,大多數(shù)醫(yī)院也在嘗試擁抱技術(shù)。除此之外,還面臨著幾個(gè)挑戰(zhàn):

第一,人才。美國(guó)人工智能人才數(shù)量近85萬(wàn)人,中國(guó)僅有5萬(wàn),人數(shù)相對(duì)較少,并且人工智能人才成本高昂;

第二,數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間是有壁壘的,各醫(yī)院和各專(zhuān)科之間的數(shù)據(jù)并不連通。如果要得到高質(zhì)量的數(shù)據(jù),首先要與一家或者多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)作,這非常困難,因?yàn)槿珖?guó)最優(yōu)質(zhì)的醫(yī)院和專(zhuān)科之間的協(xié)作是有限的。衛(wèi)計(jì)委等等組織和一些高校也在尋求突破,他們希望通過(guò)行政力量把醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)組織在一起,形成一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),用沙盒技術(shù)為未來(lái)的人工智能企業(yè)提供“養(yǎng)料”或?qū)W習(xí)資料,但推進(jìn)的速度并不是那么快。除此之外,還有數(shù)據(jù)歸屬不明確、數(shù)據(jù)安全要求高、數(shù)據(jù)開(kāi)放受限制、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)倫理存爭(zhēng)議、數(shù)據(jù)成本代價(jià)高等問(wèn)題,這些都是制約人工智能醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要因素;

第三,審批。在A(yíng)I醫(yī)療器械審批方面,由于產(chǎn)品未獲得三類(lèi)醫(yī)療器械證書(shū)就無(wú)法上市,因此產(chǎn)品審批難以通過(guò)成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要掣肘?,F(xiàn)在人工智能診斷技術(shù)在飛速發(fā)展,很多企業(yè)或高校宣稱(chēng)在某些比賽中人工智能診斷能力已經(jīng)超過(guò)了人類(lèi)醫(yī)生,但在中國(guó)幾乎沒(méi)有通過(guò)了國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理局審批的人工智能診斷算法或應(yīng)用,在國(guó)外也是寥寥無(wú)幾。像診斷、治療方案等需要的智能和科技程度較高,需要得到相應(yīng)的審批才能進(jìn)入醫(yī)療市場(chǎng)。而一種新藥的審批可能長(zhǎng)達(dá)十年,一個(gè)新的醫(yī)療器械的審批也是要兩三年,在人工智能領(lǐng)域一項(xiàng)技術(shù)也要進(jìn)行臨床的諸多實(shí)驗(yàn)才可以在臨床上應(yīng)用。當(dāng)然,健康指導(dǎo)、宣教、問(wèn)診服務(wù)一類(lèi)的人工智能服務(wù),不涉及治療或者診斷過(guò)程,審批相對(duì)沒(méi)有那么嚴(yán)格;

第四,倫理?,F(xiàn)階段醫(yī)學(xué)人工智能診斷系統(tǒng)難以解釋診斷的原因,而一旦診斷結(jié)果出現(xiàn)問(wèn)題,也無(wú)法追根求源到底是人類(lèi)醫(yī)生、數(shù)據(jù)還是算法本身出現(xiàn)了問(wèn)題,因此仍存在“黑盒”風(fēng)險(xiǎn);

第五,盈利。在行業(yè)應(yīng)用方面,目前付費(fèi)方不清晰,買(mǎi)單方是醫(yī)院、患者、藥企、保險(xiǎn)公司還是政府,未來(lái)需要多方探索。

傳統(tǒng)醫(yī)療信息化體系在人工智能時(shí)代正在改變,也暴露出其薄弱之處。主要集中在三個(gè)方面:一是數(shù)據(jù)采集,二是數(shù)據(jù)采集的范圍、質(zhì)量,三是應(yīng)用的個(gè)性化與智能化的程度。

針對(duì)這些問(wèn)題,醫(yī)院信息化體系的建設(shè)還是要以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、技術(shù)為核心、服務(wù)為導(dǎo)向。

在未來(lái)智慧醫(yī)療希望能夠有兩個(gè)體系:一個(gè)是應(yīng)用體系,可通過(guò)將人工智能智慧應(yīng)用與現(xiàn)有應(yīng)用相互融合協(xié)作共同服務(wù)于醫(yī)療業(yè)務(wù)的形式,逐步由半智能化過(guò)渡到全智能化甚至是無(wú)人化,整個(gè)過(guò)程由各智慧應(yīng)用的部署形成“智能節(jié)點(diǎn)”,替換原有流程上的各個(gè)節(jié)點(diǎn),形成“智能單元”,最后由各單元鏈接形成“智能網(wǎng)絡(luò)”,最終形成完整的智慧醫(yī)院應(yīng)用體系;另一個(gè)是生態(tài)體系,通過(guò)智慧養(yǎng)老、智慧藥房、智慧醫(yī)療、智慧健康的醫(yī)聯(lián)體,體系化的建設(shè)醫(yī)療機(jī)構(gòu),為醫(yī)療提供更好的服務(wù)。



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