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從四大應用場景揭秘AI+醫療何去何從

2019-05-05 11:35

醫學是一門靠歸納邏輯、經驗學習、循證運用的學科，人工智能在這個行業可以發揮重要作用，例如僅憑觀察無法了解病人的情況，通過醫學影像有助于病灶的檢出和診斷。隨著AI＋醫療的進一步融合、深入，政策和資金層面的大規模投入，AI輔助技術也在多個醫療細分領域提供了幫助。

醫學影像識別：一秒萬片的速度

AI+醫療何去何從？從四大應用場景揭秘

影像是輔助醫生診斷的工具，有數據顯示，70％的臨床診斷需要借助專業的醫學影像。影像醫生在人手緊張，同時又要面對大量復雜的影像情況下，難免漏診誤診。而人工智能可以把影像診斷結果量化、標準化，提高醫生的效率，降低誤診、漏診率，并為臨床提供指導。

近期，英國倫敦大學學院研究人員發布了一個基于云計算的人工智能系統，可快速分析實時傳輸的腸鏡圖像，識別其中哪些腸息肉有可能癌變，幫助醫生更好地制定治療方案，提升療效。引入衛星技術后不同地方的醫院和診所都可以接入云計算平臺，這意味著新開發的人工智能系統即便在偏遠的鄉村等地區也可高效部署。

目前這個項目已獲得英國政府的資助。英國政府一個重要目標是到2033年，通過該技術創新每年避免超過2萬例癌癥相關死亡病例的發生。

目前我國醫學影像數據的年增長率約為30％，而放射科醫師數量的年增長率為4．1％，其間的差距是25．9％，放射科醫師的數量增長遠不及影像數據的增長。通過AI的方式輔助影像科醫師進行診斷將滿足市場剛需。

智能診療：拒絕誤診

AI+醫療何去何從？從四大應用場景揭秘

人工智能具有模擬醫生的診治思維和推理過程的能力，并且在記憶力、運算速度和精度上都可以優于人類。人類大概有七八萬種疾病，一個醫生擅長的領域可能只有幾十種，而機器能夠不斷地閱讀文獻，在里面找規律。基于人工智能開發的智能診療系統能為醫生提供實效、實時的決策支持，可以提高廣大經驗不足的醫療工作者的工作能力。

以往，緊缺優質醫療資源與疑難雜癥如何匹配，這一問題很難求解。將頂尖醫學專家的知識和診治經驗進行快速復制，設計創造岀模擬專家診治思維的“智能診療系統”對于基層醫生來說幫助巨大，輔助基層醫生進行臨床的診斷和治療，起到“醫生助手”的作用。

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