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“人工智能医生”来了

2019-03-24 11:45:49     来源:中新网     责任编辑:刘欣

 
会“看”影像,会“读”病历,会“动”手术,会“做”检查  
“人工智能医生”来了  
 

“人工智能医生”来了

近日,门诊导诊机器人“小医”在河北省邯郸市中心医院东区门诊大厅正式上岗,呆萌外表和有趣互动吸引不少患者围观。

郝群英摄

“人工智能医生”来了

制图:蔡华伟

如今,人工智能早已不再是科幻小说中的专有名词,它已经突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点,进入了爆发式增长的时期。在医疗领域,人工智能已可以快速诊断疾病、做手术、开展健康监测等。2018年4月,国务院办公厅发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,明确提出推进“互联网+”人工智能应用服务。这意味着“人工智能+医疗”将实质性地改变人们的就医模式,助力健康中国建设。

——编 者

“医术”超过年轻医生

经过不断训练的“人工智能医生”,“眼睛”“耳朵”“大脑”日益发达,涉及病种越来越多、领域越来越宽

会“看”影像,会“读”病历,会“动”手术,会“做”检查,还会给出临床诊断建议;“医术”超过年轻医生,一些领域能与资深医生比肩。它,就是“人工智能医生”。

跟人类医生一样,“人工智能医生”也是通过望、闻、听等手段看病。

以肺部结节为例,小到1毫米的病灶,阅片医生需要一张张看CT影像图片来找,并推断出大小、密度。资深阅片医生平均10分钟读1张,大型医院每天片子超过10万张,阅片医生的工作紧张而繁重。如今,一些医院开始引入人工智能系统筛查,阅片时间降至1分半。

“人工智能医生”不仅效率很高,在诊病方面更加精细、全面。在华中科技大学同济医学院附属协和医院,由依图医疗开发的人工智能系统不仅可以检测肺结节病灶,还能对病灶性状进行多维度描述,包括大小、体积、密度、CT值,结节表征可涵盖6种常见的良恶性征象——分叶、毛刺、胸膜凹陷、空洞、空泡、钙化。阿里健康开发的系统则将周边病症一起筛查,包括肺道泡、动脉硬化、淋巴带化、肺密度增高、索条等。

人工智能装上“眼睛”,可以阅读标准化的图像,筛查出病灶。华中科技大学同济医学院附属协和医院临床考验了这名“人工智能医生”,发现其检出率达95.78%,误报率却仅有2.63%。2018年,该院60名影像科医生通过AI系统判读影像病例超过了15万份。

除此之外,“人工智能医生”还能查食管癌、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌等疾病,甚至还可以查儿童骨龄,技术水平不亚于资深医生。

人工智能还有灵敏的“耳朵”。在安徽省合肥市庐阳区,科大讯飞智医助理已于2018年在社区卫生服务机构上岗,在医患交流过程中,智医助理通过大数据和智能语音技术,生成并自动提取病历,医生还可查询相似病例、临床指南以及对症药品。目前,该系统已完成7000余人次的辅助诊断建议。

最近,“人工智能医生”还装上了“大脑”。在广州妇儿中心,人工智能系统学会“读懂”病历,然后像人类医生一样,给出诊断。医生将患者主诉、症状、个人疾病史、检查检验结果、影像学检查结果、用药情况等信息输入病历文本,系统自动将自由病历文本转换成规范化、标准化和结构化的数据。人工智能系统“读懂”病历后,再给出诊断结果。

“人工智能医生”诊断准确率高吗?以呼吸系统疾病为例,该人工智能对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%,对不同类型哮喘的诊断准确率在83%到97%之间。

经过不断训练的“人工智能医生”,“眼睛”“耳朵”“大脑”日益发达,涉及病种越来越多、领域越来越宽,包括临床助理、辅助诊疗、医学影像、基因检测、健康管理等。

人工智能靠海量数据

各个学科数据的标准化程度,影响着人工智能的应用程度。各个医院设备不一样,数据维度也不一样

医生长本事,一靠医学专业院校学习,二靠临床经验积累。“人工智能医生”靠什么?靠海量数据、云计算能力。“吃”完数据之后,经过不断训练临床思维,系统就可以像人类医生一样看病了。

“吃”了海量数据后,机器不仅可以当医生,而且可以做科研、教学、管理等,帮助医生和医院提升科研水平,提高诊疗能力。

在四川大学华西医院,依图医疗纳入该院2009年至今收治的肺癌患者的全维度脱敏临床数据,打通临床门诊、住院、病历、病理等多个系统数据,建立了国内首个肺癌临床科研智能病种库。有了这个病种库,医院多个与肺癌诊疗相关的科室研究能力大大提升,其他医联体机构也受益匪浅。

阿里健康人工智能医疗升级到了2.0版本,除了临床,还有文本科研、影像科研平台功能,提供虚拟病人、VR模拟手术用于教学。

在河南郏县任庄村卫生室,记者看到了微医人工智能辅诊系统——全科辅助诊疗系统、悬壶台中医智能诊疗系统。村医张巧芬简单输入患者的基本症状、病史等,马上就能看到相关危重病、常见病可能提示。“我们平时很少接触到危重病,但心里还是担心万一误诊了,会耽误村民治疗。”

据介绍,这一全科辅助诊疗系统通过学习超过500万份文献、千万份病历和健康档案,目前已覆盖2000多个病种、5000多个症状,命中率达到90%。悬壶台中医智能诊疗系统累计辅助开方量已超过200万张。

“基层医生服务能力不强,人工智能辅助诊疗能弥补资源不足的问题,提升医生服务水平。”中国社科院人口与劳动经济研究所社会保障研究室主任陈秋霖认为,医疗人工智能可以提高医疗诊断的精准程度,也可以替代一些高精尖手术中的操作,还可以在一些医疗服务中替代部分人力资源,从而降低医疗费用。

人工智能学习的数据从临床来,还得转换成结构化格式,然后做出模型,按照临床诊疗思维训练、学习,算出结果。数据是关键,各个学科数据的标准化程度,影响着人工智能的应用程度。

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