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人工智能为儿科供需不平衡带来新解法

作者: bjrobot 时间:2019-10-08 来源:未知
摘要:曾经,中国儿科资源的稀缺,与日俱增的儿科门诊量,导致挂号时间长,候诊时间长,取药时间长,就诊时间短的现象严重。但近年来,随着我国的综合实力增长,医学、计算机领域的技术也取得了翻天覆地的提升。伴随技术的突破中国医院儿科正在智慧化,一种新的看病图

  曾经,中国儿科资源的稀缺,与日俱增的儿科门诊量,导致挂号时间长,候诊时间长,取药时间长,就诊时间短的现象严重。但近年来,随着我国的综合实力增长,医学、计算机领域的技术也取得了翻天覆地的提升。伴随技术的突破中国医院儿科正在智慧化,一种新的看病图景正在形成。
 
  一些医院门诊大厅正变得越来越安静,排队的患者和医护人员都在减少,取而代之的是屏幕不断闪动着的一台台预约挂号机器;挂号结束后,患者打开智能导诊系统,基于系统提示输入病史信息,系统对其病史进行智能采集;医生的工作系统中也安插了多种智能应用,作为诊治助手;三甲医院与基层医院之间通过远程医疗/智能技术频繁往来沟通……“旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”,智能技术正在渗透到医疗这个垂直专业的领域,成为与医生携手供给医疗服务的重要力量。

  在儿科领域,以互联网、
人工智能、大数据技术为代表的技术更是为其供需不足难题提供新解法。医疗行业突出的优质医疗资源不足问题在儿科领域更为尖锐。数据显示,我国儿科医师数量增至23万,每千名儿童拥有的儿科执业(助理)医师数为0.92名,儿童医疗供需矛盾有所缓解,但依旧不平衡,而医疗AI本质上是将人的能力工具化,将医疗服务的供给者从“医生”变成“医生+AI”。

  人工智能已上升为国家战略。在医疗领域,2018年4月28日,国务院办公厅正式发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,明确提出“研发基于
人工智能的临床诊疗决策支持系统,开展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用,提高医疗服务效率”。

  国家卫生健康委医政医管局副局长焦雅辉认为,总体而言,我国医疗服务发展正处在从“信息化”向“智慧化”过渡的关键阶段,为提升医疗质量和效率、优化区域间医疗资源配置、改善人民群众看病就医感受等方面具有积极意义。

  医疗行业的难题有了新解法

  当AI全面落地于临床真实场景中时,一些原先的难题有了新的可能性。

  从2016年人工智能元年至今,业内领先的AI医疗公司已经从最初的技术研究竞争、产品准确率竞争进阶到临床真实场景中价值的竞争,一些业内领先公司已经在具体细分场景中深耕,儿科便是其中之一。

  当前AI在医学领域的应用主要包括疾病风险预测、医疗影像、辅助诊疗、虚拟助手、健康管理、智能器械、医药研发、医院管理、病历/文献分析、医保控费等。

  在一些顶尖医院,人工智能程序已经深入到预防、治疗、诊断、预后等诊疗全流程,并智能优化流程。以上海医学中心为例,该院上线了由依图医疗打造的智慧儿童医院解决方案,该方案以依图医疗先进的人工智能技术为基础,将小依导诊、小依诊前检验、小依预问诊、儿童多学科智能诊断系统等多个AI应用融入诊疗全流程,与临床工作流无缝衔接。临床数据反馈,利用智能诊断系统的准确率高达90%;用“医生+AI”进行辅助诊疗,节省大量人力成本;利用患儿就诊过程中的碎片化时间将部分诊前工作提前,使等待及排队时间压缩至2小时内,医院门诊人流量下降至少30%。作为全国首家智慧儿童医院,上海儿童医学中心的智慧医疗解决方案成效显著。

  在此基础上,
人工智能嵌入医联体,价值得以进一步放大。上海医学中心同时是浦东儿科医疗联合体的龙头医院。据报道,在“浦东儿科联合体”规划蓝图上,将依托上海儿童医学中心,整合新区相关医疗机构儿科诊疗及儿童预防保健资源,形成不同级别医疗机构儿科诊疗和儿童预防保健的分工协作。浦东儿科医疗联合体的建设目标是经过5年左右时间,使浦东地区的儿科诊疗服务实现同质化,提升区域内各家成员单位儿科的临床服务能力。

  据上海儿童医学中心副院长赵列宾介绍,在AI赋能本院医生之后,下一步的目标是常见病赋能基层,让基层医生能用上AI系统。

  AI也让疾病诊疗过程精细化,同时更早发现疾病,减少后续的医疗费用支出,节约医保费用。长期以来,我国儿童及青少年生长发育测评长期依赖身高、体重、第二性征等浅层特征,发现时间较晚,干预率较低,治疗效果较差。以儿童肥胖症为例,仅有约8%的儿童肥胖得到了及时治疗,而性早熟的诊断更是长期依赖于第二性征等体表特征判断,干预时间节点大大滞后。依图医疗儿童生长发育测评智能一站式解决方案就能在5-10分钟内可完成“拍片-阅片-报告”全流程,并且系统的骨龄判读结果与高年资儿科内分泌医师绝对误差小于0.3年,达到资深专业医师水准。

  AI医疗行业的攻坚与未来

  目前,AI在医疗行业的应用仍处于初级阶段,“AI”、“医疗”关键词背后的IT领域和医疗领域这两个交叉学科未来还将会在方方面面进行融合。

  产品审批也是一道关隘。中国本土医疗AI产品的第一批“三类证”进入审批环节。医疗AI产品在审批过程中将所面临数据库、数据安全、软件更新、产品适用、云计算服务等问题尚需逐个探讨。让业内看到希望的是,政府相关部门一直在积极推动相关审批工作的开展。2018 年12月,国家药监局(NMPA)在北京举办了一场专项公益培训会,介绍了AI三类医疗器械的审批流程和审批要点,以及临床试验的要求建议等。今年2月1日,国家药监局医疗器械技术审评中心发布了《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点(征求意见稿)》并公开征求意见,这也意味着AI三类医疗器械的审评标准已离落地不远,产业发展的政策瓶颈有望被打破。

  数据安全也应是始终高悬于AI医疗公司头上的达摩克利斯剑。国家卫健委专门发文以引导医疗大数据规范应用。2018年9月13日,国家卫生健康委员会发布《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》(下称《试行办法》),涉及健康医疗大数据从标准管理、安全管理、服务管理、监督管理等诸方面。针对信息安全,方骢博士表示,在与医疗机构的合作过程中,厘定了几条红线:医疗数据属于医疗机构,严格脱敏、不泄露任何患者信息,且医疗数据不出院,并且所有的合作协议都会经过伦理委员会的严格审核。

  未来已来,国务院2016年发布的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》称,到2020年,健康医疗大数据相关政策法规、安全防护、应用标准体系不断完善。总体而言,我们正处于以AI、大数据为核心第四次工业革命——智能革命潮流当中。上述问题必将在实践落地过程中被攻克解决,技术创新能终能给人人都带来更好的医疗。


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