从医疗数据中GET新技能,还需跨越几道坎?

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任何一次技术的变革都是在需求的驱动下进行的,人工智能与医疗的融合自然也不例外。人口老龄化、医疗资源供需严重失衡且分配不均等问题,催生了医疗对人工智能的巨大需求;同时,我国人口基数大、市场应用规模广等特点,又为人工智能的发展提供了良好的发展基础。AI技术帮助医疗行业逐渐打破“被动迎战疾病”的局面,在临床辅助决策、疾病预测模型、患者服务体验、个性化疾病治疗等多个医疗服务领域发挥出巨大作用。

基于这些现状,发展医疗人工智能的意义不言而喻,各方专家都在不断探索和解锁基于新兴技术的“新玩儿法”,试图开启医疗健康领域新世界的大门。

大咖说:解锁AI“花式玩儿法”,新医疗就要“求突破、敢创新”

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上海儿童医院院长 于广军

“从临床角度来看,儿童骨龄检测对于AI技术融合的需求非常强烈。人工智能骨龄检测能有效提升诊断效率,还能够避免因医生水平差异等因素导致的诊断结果不精准等问题。数据质量是人工智能在医疗领域发展的基础前提,虽然在医疗大数据研究的过程中,有一些应用场景对于数据质量的要求没有那么高,但是用于机器学习模型训练的数据集质量必须要过关。就拿AI骨龄检测为例——它的数据来源必须是医院影像库里所提取出的一些质量较好、同时经由专家标注过的数据。只有用这样的数据作为机器学习的训练基础,才能让人工智能诊断更精准。”

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厦门市第二医院医学影像科主任 郭岗

“现阶段,医学影像是AI“破冰”医疗的突破点,导致该现象的原因主要有二:第一,海量的影像数据绝大部分是常见病和多发病,有比较典型的影像表现和规律性,诊断难度相对较低,为人工智能的介入打下良好基础;第二,鉴于影像科医生巨大的工作负担,如何把医生从繁重甚至简单重复的工作中解脱出来,有更多的时间进行精准医疗和教学研究也成为一个必要的需求。人工智能与医疗融合,并不是为了取代医生,而是帮助医生提升工作效率,让医生在有限的工作时间里做更多更有意义的事。”

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复旦大学附属肿瘤医院信息中心主任 王奕

“有限专家号源却有众多求医患者、紧急病情不容耽搁却遭遇一号难求、专家超负荷工作却依然无法提升效率......在深化改造就医流程、建设互联网服务的过程中,我们不断挖掘着患者需求和医生痛点。如何让有限的医疗资源发挥最大效用和价值?利用AI手段提高医疗效率和质量成为有力方式。基于AI技术的精准预约平台极大提升门诊效率和医疗资源的匹配效率,准确率高达到99.2%。这种以病情优先的智慧化就医服务,不但让患者对智慧医疗触手可及,还能减少医疗资源错配率,实现‘专症找专家,专家看专病’,使患者服务从简单化迈入精准化。”

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汇医慧影CEO 柴象飞

“目前,医学影像的研究可以分为两个方面:一是影像表现的诊断意见;二则是疾病的预后预测。虽然目前AI与行业的融合主要集中在诊断方面,但随着技术的不断发展,预后预测方面会出现更多可能性。所谓疾病预后,就是指预测疾病的可能病程和结局,它既包括判断疾病的特定后果,如康复,某种症状、体征和并发症等其它异常的出现或消失及死亡。事实证明,在一个定义非常明确的问题上,通过向病理学家不断学习,机器学习可以交付足够好的表现。借助AI的优势为疾病的诊断、治疗及预后判断提供更多依据指日可待。”

本文内容:转自HC3i中国数字医疗网,侵删

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