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解密谷歌自動(dòng)診療智能系統(tǒng)

汽車玩家 ? 來(lái)源: 愛集微 ? 作者: 愛集微 ? 2020-03-29 13:56 ? 次閱讀
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【嘉德點(diǎn)評(píng)】盡管目前AI在各個(gè)領(lǐng)域的研究日趨成熟,但是業(yè)內(nèi)專家指出,AI在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用可能會(huì)率先落地,谷歌就針對(duì)于自動(dòng)診療所開發(fā)了一個(gè)智能系統(tǒng)。

集微網(wǎng)消息,“人工智能”四個(gè)字可以說(shuō)是近年來(lái)的一個(gè)代表詞,隨著IBM Waston和AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)等事件持續(xù)發(fā)酵,越來(lái)越多的人開始著眼于人工智能。盡管目前AI在各個(gè)領(lǐng)域的研究日趨成熟,但是業(yè)內(nèi)專家指出,AI在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用可能會(huì)率先落地。

作為人工智能巨頭的谷歌也開始融入到醫(yī)療領(lǐng)域,并且還共享過(guò)一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺模型。為了增強(qiáng)視覺模型。除此之外,谷歌還開發(fā)了一個(gè)AI視覺系統(tǒng),主要用于識(shí)別藥物中的蛋白質(zhì)晶體。

但是醫(yī)療用的診療系統(tǒng),其研發(fā)難度還是非一般團(tuán)隊(duì)所能駕馭的,傳統(tǒng)的診療系統(tǒng)包含這些內(nèi)容:當(dāng)患者帶著主訴到達(dá)時(shí),診斷過(guò)程就開始了。在看到患者之前,醫(yī)生首先在患者的病歷中搜索患者病史中的相關(guān)發(fā)現(xiàn)。根據(jù)這些發(fā)現(xiàn),他創(chuàng)建鑒別診斷,一個(gè)基于每種疾病流行程度排序的廣泛診斷列表。對(duì)于為發(fā)現(xiàn)而進(jìn)行試驗(yàn)(詢問(wèn)問(wèn)題、進(jìn)行檢查規(guī)程、訂購(gòu)診斷試驗(yàn)等)的決定是基于以下內(nèi)容的:

1)該發(fā)現(xiàn)在鑒別排序最高的診斷方面的有效性(取決于發(fā)現(xiàn)對(duì)于每種疾病的陽(yáng)性和陰性似然比(LR));

2)該發(fā)現(xiàn)排除緊急疾病的能力(例如,雖然罕見,但是胸痛患者應(yīng)當(dāng)用心電圖排除心肌梗死);

3)獲得該發(fā)現(xiàn)的成本(醫(yī)源性風(fēng)險(xiǎn)、資源可用性、及時(shí)性等)。

醫(yī)生在患者病史的背景下解釋每個(gè)新獲取的發(fā)現(xiàn),這改變了每種可能診斷的概率。這個(gè)過(guò)程發(fā)生在每個(gè)臨床決定之后。一旦有足夠的發(fā)現(xiàn)來(lái)支持確定性的診斷(具有低概率替代方案的高概率診斷),就做出診斷并開始治療。

由于各種原因,上述過(guò)程可以是低效的并且不是成本有效的。一方面,醫(yī)生可能沒有時(shí)間在病歷中搜索患者病史中的所有相關(guān)發(fā)現(xiàn),特別是在患者具有廣泛或復(fù)雜的病史的情況下。此外,醫(yī)生可能難以客觀地解釋每個(gè)診斷的發(fā)現(xiàn)的相關(guān)性。難以快速做出成本有效的、基于證據(jù)的決定,尤其是在患者具有復(fù)雜的病史或不能輕而易舉地獲得關(guān)于不同潛在試驗(yàn)的成本的信息的情況下。此外,醫(yī)生常常沒有時(shí)間記錄關(guān)于發(fā)生的診斷過(guò)程的高質(zhì)量記錄,尤其是在繁忙的臨床實(shí)踐或醫(yī)院情況下。

為了解決這些問(wèn)題,谷歌在18年8月23日申請(qǐng)了一項(xiàng)名為“診斷有效工具”的發(fā)明專利(申請(qǐng)?zhí)枺?01810965569.X),申請(qǐng)人為谷歌有限責(zé)任公司。

根據(jù)目前公開的專利資料,讓我們一起來(lái)看看這個(gè)診斷工具吧。

解密谷歌自動(dòng)診療智能系統(tǒng)

如圖所示為用于根據(jù)關(guān)于患者的已知發(fā)現(xiàn)的集合評(píng)估一個(gè)或多個(gè)試驗(yàn)或附加發(fā)現(xiàn)的診斷有效性的系統(tǒng),該系統(tǒng)為包含軟件應(yīng)用的計(jì)算設(shè)備12(其可以采用平板電腦、智能電話或臺(tái)式計(jì)算機(jī)或工作站的形式)生成數(shù)據(jù),該軟件應(yīng)用被健康護(hù)理提供者用于查看患者的病史并輸入關(guān)于患者的病情或癥狀的發(fā)現(xiàn)。

該計(jì)算機(jī)為具有輔助存儲(chǔ)器的計(jì)算機(jī),或計(jì)算機(jī)復(fù)合體的系統(tǒng)14存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)證的概率健康模型16,以及從匯集的電子病歷或其它醫(yī)療知識(shí)源獲知的醫(yī)療知識(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)18。匯集的電子病歷可以來(lái)自一個(gè)機(jī)構(gòu)或多個(gè)機(jī)構(gòu),也可以來(lái)自借助于20指示的數(shù)據(jù)流反饋到系統(tǒng)中的電子病歷。

系統(tǒng)還包括基于醫(yī)療知識(shí)的推理引擎24,其根據(jù)患者的病史和發(fā)現(xiàn)和經(jīng)驗(yàn)證的概率健康模型16進(jìn)行操作。該引擎被編程以執(zhí)行若干任務(wù),包括:

1)確定患者的最可能疾病的集合;

2)建議鑒別最可能疾病的集合的一個(gè)或多個(gè)試驗(yàn)或附加發(fā)現(xiàn)的集合;

3)生成指示一個(gè)或多個(gè)試驗(yàn)或附加發(fā)現(xiàn)的有效性或相關(guān)性的標(biāo)記,諸如統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、文本;

反映這些任務(wù)的結(jié)果的數(shù)據(jù)被從引擎發(fā)送到電子設(shè)備12,以幫助健康護(hù)理提供者更高效地管理和規(guī)劃患者的護(hù)理。此外,該系統(tǒng)還支持基于web的患者界面50,其向患者提供他們可以從他們自己的電子設(shè)備訪問(wèn)的診斷有效性信息。

如下圖為具體的醫(yī)生操作界面圖示,可以直觀的看到系統(tǒng)的功能展示。

解密谷歌自動(dòng)診療智能系統(tǒng)

界面40被設(shè)計(jì)為通過(guò)診斷過(guò)程幫助醫(yī)生并在過(guò)程發(fā)生時(shí)記錄過(guò)程,并提供用于評(píng)估所提出的附加發(fā)現(xiàn)或試驗(yàn)的醫(yī)療有效性的工具。界面允許醫(yī)生通過(guò)由醫(yī)療知識(shí)庫(kù)18和推理引擎24提供的幫助來(lái)查看患者的病史并輸入新的發(fā)現(xiàn)。

界面具有用于顯示醫(yī)生可以收集的關(guān)于患者的三種類型信息的區(qū)域:已知發(fā)現(xiàn)、在區(qū)域中提出的新發(fā)現(xiàn)以及鑒別診斷。

在已知發(fā)現(xiàn)部分中,系統(tǒng)根據(jù)患者的病史建議醫(yī)生用一次輕擊確認(rèn)或否認(rèn)的相關(guān)事實(shí);在新發(fā)現(xiàn)部分202中,系統(tǒng)建議未知的發(fā)現(xiàn),并且可以由醫(yī)生(通過(guò)詢問(wèn)、檢查或者下訂單并獲得結(jié)果)確認(rèn)或否認(rèn);在鑒別診斷部分中,系統(tǒng)示出具有給定的已知發(fā)現(xiàn)和新發(fā)現(xiàn)的鑒別診斷,按概率排序。

例如,醫(yī)生看到具有主訴“ 乳房腫塊”的患者。他將看到先前已經(jīng)記錄的相關(guān)發(fā)現(xiàn)202,諸如“ 乳腺癌家族史”,醫(yī)生可以用一次輕擊確認(rèn)這一發(fā)現(xiàn)并將其記錄,這將增加乳腺癌的可能性,因而在鑒別診斷中將其排序更高。

除了醫(yī)生操作界面之外,該系統(tǒng)還配備了為患者提供的健康分析結(jié)果。

解密谷歌自動(dòng)診療智能系統(tǒng)

如上圖所示為面向電子設(shè)備的界面的健康護(hù)理提供者的圖示,包括已知發(fā)現(xiàn)500的顯示、最可能診斷502的顯示、用于這些診斷的可能性數(shù)據(jù)504以及在一列506中建議的新發(fā)現(xiàn)或試驗(yàn)的顯示和對(duì)于每個(gè)提出的附加試驗(yàn)或發(fā)現(xiàn)的相關(guān)聯(lián)標(biāo)記508(諸如例如相關(guān)性得分、成本或發(fā)現(xiàn)的其它屬性)。

最后,我們?cè)賮?lái)看看系統(tǒng)中最重要的決策引擎是如何工作的。

解密谷歌自動(dòng)診療智能系統(tǒng)

上圖推理引擎如何工作的示例的圖示,引擎必須推斷出前兩種診斷(闌尾炎和憩室炎)之間最成本有效的試驗(yàn),為了達(dá)到這個(gè)目的,成本必須與有效性相權(quán)衡。

用于每個(gè)發(fā)現(xiàn)的試驗(yàn)首先按成本分類,然后按似然比分類,RLQ(右下腹部)可以通過(guò)訪談來(lái)確定,與確定白細(xì)胞增多所需的實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)相比。因此,引擎推斷RLQ疼痛是用來(lái)具體診斷的最佳方式。

以上就是谷歌針對(duì)于自動(dòng)診療所開發(fā)的系統(tǒng),醫(yī)療領(lǐng)域除了較高的入門門檻以外,還存在著巨大的商業(yè)價(jià)值,不可否認(rèn),這是國(guó)內(nèi)外巨頭紛紛入局醫(yī)療領(lǐng)域的重要原因。從醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看,巨頭們跨界醫(yī)療,并非壞事。有著強(qiáng)大的資金和科研實(shí)力的科技巨頭們?cè)跀噥y醫(yī)療這一池春水的同時(shí),也為醫(yī)療行業(yè)發(fā)展帶來(lái)了新思路!

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