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從“望聞問(wèn)切”到人工智能,醫(yī)療AI仍有四大難點(diǎn)

倩倩 ? 來(lái)源:雷鋒網(wǎng) ? 2020-07-21 16:26 ? 次閱讀
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7月10-11日,2020世界人工智能健康云峰會(huì)召開(kāi)。作為世界人工智能大會(huì)云端峰會(huì)的主題論壇之一,健康云峰會(huì)以“智聯(lián)世界·共享健康”為主題,由“1個(gè)開(kāi)幕式+3場(chǎng)專(zhuān)題論壇+1場(chǎng)特色會(huì)議”構(gòu)成,聚焦“AI+健康”“AI+公共衛(wèi)生”“AI+醫(yī)療服務(wù)”“AI+生物醫(yī)藥”“AI+醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范”等熱點(diǎn)話(huà)題。

在“AI+醫(yī)療服務(wù)”專(zhuān)場(chǎng)上,中國(guó)科學(xué)院院士、復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院心內(nèi)科主任葛均波發(fā)表了主題為《AI引領(lǐng)醫(yī)療創(chuàng)新場(chǎng)景建設(shè)》的演講。

作為上海科創(chuàng)中心建設(shè)的重要承載區(qū)和國(guó)家雙創(chuàng)示范基地,徐匯區(qū)正在推進(jìn)智慧醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景的建設(shè)。復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院、徐匯中心醫(yī)院、徐匯區(qū)衛(wèi)生事業(yè)管理發(fā)展中心等11個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景先后被上海市經(jīng)信委列入第一批和第二批人工智能應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)試點(diǎn)。

葛均波院士在演講中表示,復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院和徐匯區(qū)中心醫(yī)院在過(guò)去幾年里,在人工智能場(chǎng)景建設(shè)方面已經(jīng)做了一些初步工作,從數(shù)據(jù)的分析到數(shù)據(jù)的整合以及數(shù)據(jù)的收集,把心血管大數(shù)據(jù)整合到人工智能的應(yīng)用平臺(tái),打通了三級(jí)醫(yī)院、二級(jí)醫(yī)院和社區(qū)衛(wèi)生中心的數(shù)據(jù)。

與此同時(shí),他還對(duì)目前人工智能在醫(yī)療行業(yè)運(yùn)用中存在的短板也做了分析:

首先,通訊網(wǎng)絡(luò)還不是非常穩(wěn)定,專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)等信息化方面的建設(shè)還存在一些不足;其次,是醫(yī)療大數(shù)據(jù),20億的就診數(shù)據(jù)大而混亂,缺少統(tǒng)一的標(biāo)注、治理標(biāo)準(zhǔn);再次,是各個(gè)醫(yī)院管理者有時(shí)會(huì)形成數(shù)據(jù)壁壘,不能夠達(dá)到數(shù)據(jù)共享,造成信息孤島。同時(shí),也缺少有基層醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)又擅長(zhǎng)人工智能的交叉人才。

以下為葛均波院士的現(xiàn)場(chǎng)演講內(nèi)容:

葛均波:各位專(zhuān)家好,非常高興收到邀請(qǐng),跟大家一起學(xué)習(xí)人工智能在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用。

我是一名心血管臨床大夫。怎么把人工智能應(yīng)用到心血管疾病的早篩、預(yù)防、診療,以及分級(jí)診療當(dāng)中,復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院跟徐匯中心醫(yī)院做了一些前期的工作。

我跟大家匯報(bào)一下我們目前做的進(jìn)展,主要是關(guān)于AI在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用、人工智能醫(yī)療場(chǎng)景建設(shè)的實(shí)施以及對(duì)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的展望。

作為臨床大夫,我們通過(guò)望聞問(wèn)切的方式,根據(jù)病人的主訴結(jié)合臨床檢查,給別人進(jìn)行一個(gè)準(zhǔn)確的診斷。但是我們知道,人是一個(gè)非常復(fù)雜的機(jī)器。光憑病人的主訴,光憑望聞問(wèn)切,對(duì)疾病的認(rèn)識(shí)不是那么全面。

今天提到大數(shù)據(jù)跟人工智能,我們?nèi)梭w可以通過(guò)本身的主訴、可穿戴設(shè)備,根據(jù)人口學(xué)的特點(diǎn)以及影像學(xué)檢查等等可以提供更精確的診斷。

人工智能在以下四個(gè)方面可以提供幫助:疾病診斷、疾病診療、健康管理以及人工智能在醫(yī)院管理、耗材、人力成本的計(jì)算等。

這些年,人工智能在醫(yī)學(xué)界是非常熱的話(huà)題。在醫(yī)學(xué)三大雜志——新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志、柳葉刀、JAMA上,對(duì)人工智能以及深度學(xué)習(xí)做了一些闡述,同時(shí)在基礎(chǔ)研究方面也做了相關(guān)的論述。

但是,人工智能真正在現(xiàn)實(shí)當(dāng)中應(yīng)用,并不是非常完善,為什么這樣講?

人工智能有時(shí)候可能比醫(yī)生得出的診斷更準(zhǔn)確,前提條件是給它的數(shù)據(jù)必須是準(zhǔn)確的。

在前不久發(fā)表的一篇文章中,提到了谷歌AI可以比眼科醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地得出診斷,但是應(yīng)用到臨床學(xué)以后發(fā)現(xiàn)并不是這么回事,為什么呢?

2018年發(fā)表的這篇文章中,谷歌人工智能在真正的應(yīng)用當(dāng)中沒(méi)有達(dá)到我們的期望值,當(dāng)時(shí)護(hù)士在拍照片的時(shí)候光線(xiàn)不好,錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)輸不進(jìn)去,人工智能程序就拒絕接受這個(gè)照片,反而得出了一些誤診數(shù)據(jù)。

為什么會(huì)發(fā)生這樣的情況?剛才提到,你給它的數(shù)據(jù)必須得精確,而且是清晰的。

怎么能實(shí)現(xiàn)人工智能從實(shí)驗(yàn)室到臨床的轉(zhuǎn)化,或者人工智能在臨床上給我們一些輔助,我提一提目前徐匯區(qū)關(guān)于人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景建設(shè)方面的實(shí)施工作。

首先,場(chǎng)景是連接人工智能供應(yīng)和需求,研發(fā)到產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié),沒(méi)有場(chǎng)景的話(huà)一切都是白搭。

再者,上海探索出一條以應(yīng)用為牽引的人工智能發(fā)展道路。從政策扶持、資金投入、推動(dòng)建設(shè)、宣傳引導(dǎo)、閉環(huán)管理、全程跟蹤、嚴(yán)格驗(yàn)收方面,進(jìn)行人工智能場(chǎng)景的搭建,打造徐匯區(qū)人工智能醫(yī)療的服務(wù)高地。

在過(guò)去幾年里,復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院和徐匯區(qū)中心醫(yī)院在人工智能場(chǎng)景建設(shè)方面已經(jīng)做了一些初步工作。從數(shù)據(jù)的分析到數(shù)據(jù)的整合以及數(shù)據(jù)的收集,把心血管大數(shù)據(jù)整合到人工智能的應(yīng)用平臺(tái),打通了三級(jí)醫(yī)院、二級(jí)醫(yī)院和社區(qū)衛(wèi)生中心的數(shù)據(jù)。

最主要的是,我們?cè)谌粘I罹用穸艘沧隽艘恍┕ぷ?,希望從疾病篩查、預(yù)防、診療跟康復(fù)幾個(gè)方面進(jìn)行綜合分析。

剛才提到,從復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院、附屬徐匯醫(yī)院或者是徐匯區(qū)中心醫(yī)院,我們分管了幾個(gè)社區(qū)衛(wèi)生中心。截止去年的七月份,我們收集了80萬(wàn)人的9.5個(gè)TB數(shù)據(jù),這里面包括了20億條病人的就診記錄,我們通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析得出以下五個(gè)方面結(jié)論。

一方面,是居民端跟醫(yī)生端。從疾病的精準(zhǔn)早篩,到疾病的智能預(yù)防、輔助診療、智能隨訪(fǎng)再到分級(jí)轉(zhuǎn)診,診斷出哪些疾病可以在社區(qū)衛(wèi)生中心解決,哪些疾病必須要三級(jí)醫(yī)院進(jìn)行復(fù)雜的手術(shù)或者治療。

這里面的分類(lèi)治療分為兩端,一個(gè)是居民端,一個(gè)是在醫(yī)生端。

在居民端,基層可以通過(guò)心血管的檔案、人口學(xué)特征、年齡、發(fā)病危險(xiǎn)因素等等,借助區(qū)域衛(wèi)生中心提供的影像學(xué)資料,到醫(yī)生端進(jìn)行輔助診斷和輔助診療,決定這個(gè)病人需不需要轉(zhuǎn)到三級(jí)醫(yī)院。

場(chǎng)景的建設(shè)目標(biāo),除了我剛才提的五個(gè)場(chǎng)景已實(shí)現(xiàn)以外,我們基本上還實(shí)現(xiàn)了心血管專(zhuān)家?guī)斓墓蚕怼?/p>

另外,我們完善了模型,同時(shí)初步形成了科研創(chuàng)新以及模型孵化的一個(gè)生態(tài)框架,最后形成資源共享的管控框架。

當(dāng)然,人工智能在實(shí)際建立過(guò)程中還存在著一些難點(diǎn)或者目前還難以跨越的一些障礙。

第一個(gè)是網(wǎng)絡(luò)。我們的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在還不是非常的穩(wěn)定,在通訊、專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)等信息化方面還存在一些不足。

第二個(gè)是醫(yī)療大數(shù)據(jù),20億的就診數(shù)據(jù)大而混亂。大數(shù)據(jù)并不代表著數(shù)據(jù)大,有時(shí)候收集的很多信息對(duì)疾病診療是沒(méi)有用的,怎么才能甄別出來(lái)?缺少統(tǒng)一的標(biāo)注、治理標(biāo)準(zhǔn)。

第三個(gè)是各個(gè)醫(yī)院管理者有時(shí)會(huì)形成數(shù)據(jù)壁壘。我們?cè)谛畔⒔涣鬟^(guò)程當(dāng)中,目前可以做到徐匯區(qū)共享,但與其他的醫(yī)院和醫(yī)療還不能夠達(dá)到數(shù)據(jù)共享,造成信息孤島。同時(shí),我們也缺少有基層醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)又擅長(zhǎng)人工智能的交叉人才。

另外,還有我們對(duì)人工智能的了解不夠深刻,以為遠(yuǎn)程會(huì)診就是人工智能,實(shí)際上遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是這樣的。我們的醫(yī)護(hù)人員雖然感興趣,但是又不能完全參與到人工智能的實(shí)施和過(guò)程當(dāng)中。

展望一下人工智能應(yīng)用醫(yī)療場(chǎng)景,未來(lái)我們往哪個(gè)方面發(fā)展?

上一個(gè)演講者提到2020年年初的新冠肺炎,在疾病爆發(fā)期間好多慢性病人不能到醫(yī)院就診,好多病人有高血壓、心臟衰竭,服用抗磷藥物等等,這些病人怎么辦?

在徐匯區(qū),首先在行業(yè)之間先倡導(dǎo)遠(yuǎn)程會(huì)診,我們開(kāi)通了E型門(mén)診,通過(guò)我們的APP使原來(lái)每個(gè)星期來(lái)門(mén)診就診隨訪(fǎng)的病人可以在線(xiàn)上得到及時(shí)的診療。

再看看我們現(xiàn)在得到的數(shù)據(jù),在新冠肺炎期間,平安好醫(yī)生新的用戶(hù)以及在線(xiàn)患者增加百分之八九百,這就告訴我們,市場(chǎng)或者是需求驅(qū)動(dòng)了人工智能和遠(yuǎn)程醫(yī)療的發(fā)展。遠(yuǎn)程醫(yī)療拉近了病人跟醫(yī)生之間的距離。

另外,遠(yuǎn)程醫(yī)療可以非常及時(shí)把信息傳遞給醫(yī)療機(jī)構(gòu),還可以降低醫(yī)療費(fèi)用。

遠(yuǎn)程醫(yī)療或者遠(yuǎn)程診療不只是一個(gè)視頻通話(huà),或者打個(gè)電話(huà)問(wèn)問(wèn)吃什么藥就可以的,實(shí)際是非常復(fù)雜。剛才提到血液動(dòng)力學(xué)、人口學(xué)特征,是把實(shí)驗(yàn)室檢查,以及影像學(xué)整合到一起的復(fù)雜工程。

前年在美國(guó),TCT就做了一個(gè)32公里以外的遠(yuǎn)程醫(yī)療案例。這個(gè)病人是一個(gè)冠狀動(dòng)脈狹窄的病例,醫(yī)生通過(guò)遠(yuǎn)程手術(shù)可以直接把支架放進(jìn)去進(jìn)行擴(kuò)張。這是手術(shù)后的情況,好多醫(yī)生不需要在手術(shù)室里面背著這么重的鉗衣,就可以進(jìn)行最好的治療。

另一個(gè)案例是,在美國(guó)的一個(gè)印度醫(yī)生,可以把所有的影像學(xué)資料通過(guò)虛擬方式來(lái)操作,可以通過(guò)語(yǔ)音命令,把圖象放大、縮小、旋轉(zhuǎn),同時(shí)還可以通過(guò)語(yǔ)音控制把圖像變大、變小,從而更清楚地識(shí)別疾病的位置、狹窄程度、血管走形等等情況。

我自己的個(gè)人設(shè)想是,未來(lái)AI可以賦能冠心病等醫(yī)療場(chǎng)景。最左上邊是我們的CTA,通過(guò)無(wú)創(chuàng)檢查獲得血管冠狀動(dòng)脈的狹窄情況。通過(guò)血管模型和功能計(jì)算,看看這個(gè)狹窄是不是導(dǎo)致心肌缺血的靶血管,如果三個(gè)血管都生病,告訴我哪個(gè)血管是要干預(yù)的血管。

同時(shí)根據(jù)多模態(tài)智能分析,看這個(gè)地方缺血到底心肌是不是能夠存活,還可以根據(jù)病例分析,語(yǔ)音反饋給醫(yī)生來(lái)決定是藥物干預(yù)還是進(jìn)行介入治療。介入治療以后,我可以在外面邊喝咖啡邊操作,操作完以后對(duì)這個(gè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

最后,做一個(gè)小結(jié)。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用目前處于初步的探索階段,未來(lái)的人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只可以幫助我們做決斷,還可以在很多復(fù)雜的操作方面幫助我們進(jìn)行更精確的治療。

人工智能執(zhí)行某一特定的任務(wù)可以達(dá)到專(zhuān)家甚至比專(zhuān)家更高的水平,但并不是達(dá)到全面的智能。人工智能加上人類(lèi)專(zhuān)家一起的診療模式會(huì)超越目前我們傳統(tǒng)的對(duì)疾病的診療模式。

我個(gè)人認(rèn)為,人工智能有非常廣闊的應(yīng)用前景,期待能參與到我們醫(yī)生的部分工作中,尤其是針對(duì)慢性病管理,病人隨訪(fǎng)等等情況。同時(shí),人工智能提高了我們對(duì)疾病的認(rèn)知,改變了我們對(duì)疾病的診療、隨訪(fǎng)和慢性病的管理模式。

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    目前人工智能在繪畫(huà)對(duì)話(huà)等大模型領(lǐng)域應(yīng)用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個(gè)需要研究的課題,本書(shū)對(duì)ai4s基本原理和原則,方法進(jìn)行描訴,有利于總結(jié)經(jīng)驗(yàn),擬
    發(fā)表于 09-09 15:36

    名單公布!【書(shū)籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新

    大力發(fā)展AI for Science的原因。 第2章科學(xué)研究底層的理論模式與主要困境,以及人工智能三要素(數(shù)據(jù)、算法、算力)出發(fā),對(duì)AI for Science的技術(shù)支撐進(jìn)行解讀。
    發(fā)表于 09-09 13:54

    報(bào)名開(kāi)啟!深圳(國(guó)際)通用人工智能大會(huì)將啟幕,國(guó)內(nèi)外大咖齊聚話(huà)AI

    8月28日至30日,2024深圳(國(guó)際)通用人工智能大會(huì)暨深圳(國(guó)際)通用人工智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)將在深圳國(guó)際會(huì)展中心(寶安)舉辦。大會(huì)以“魅力AI·無(wú)限未來(lái)”為主題,致力于打造全球通用人工智能
    發(fā)表于 08-22 15:00