AI医生破解“看病难” 伟大临床需求推动AI医疗落地

admin 3个月前 (07-23) 科技 36 0

  河北滦州市人民医院的医生在“医共体”影像诊疗中心通过互联网与滦州市中医医院的医生一起为患者会诊。 新华社记者 杨世尧摄

  看病难、看病贵,一直是深受存眷的民生问题。人工智能(AI)能解决这个难题吗?在中国人工智能学会克日提倡主理的2019中国人工智能产业年会中,多位专家在智能医疗论坛上先容了AI医生的最新研究成就——AI医生医术是否精妙?尚有多久能普及?经济日报记者带您一探究竟。

  在北京的三甲医院看病有多灾?

  清华大学教授、国际核能院院士、中国人工智能学会会士张勤今年7月切身体验了一把。那天,他带93岁的父亲去北京人民医院看病,医院人满为患,没有床位,老人只能坐在急诊观察病室的椅子上输液9小时,一直熬到破晓1:30。

  而张勤坚信,如果自己团队研发的DUCG系统能尽快完善并应用于临床,将大大改善中国的看病难问题。而这个目标,距离实现已不太遥远。

  AI诊断:向顶尖医生看齐

  对于看病难的“痛点”,张勤表示,2018年,天下有医疗机构99.7万个,其中三甲医院仅1442个,94.6%都是下层医疗机构;而就诊总人次83.1亿,其中下层就诊人次44.1亿,仅占53%。下层医疗机构占绝大多数,却只负担了一半的就诊量,这就难怪三甲医院人满为患了。

  看病难、看病贵,很洪流平上是因为没有实现真正的分级诊疗。

  “我国分级诊疗要求实现‘90%大病不出县’,为什么做不到?主要问题是‘下层首诊’正确率低,下层医生水平不高。”张勤以为,解决方案在“智慧医疗”上,“我们要做一种全科疾病诊断智能系统,它在任何场景都能正确诊断,且有可表明性,还能动态天生个体优化临床搜查路径,实现精准诊断。”

  张勤早年做核电站的平安运维系统,核电站的故障诊断和医疗诊断有何相似之处?都是给一个伟大系统看病,都要求“险些100%的诊断正确率”。理论是相通的,差异的是知识库。张勤团队将原本用于核电站故障诊断的原创系统DUCG拿来做医疗临床诊断,起重要与专家级医生相助构建知识库。

  “我们以患者为中心,围绕患者的主诉症状构建知识库,包罗所有相关科室,免去挂错号的烦恼。好比病人的主要症状是腹痛,就可以问诊我们的‘腹痛’知识库。”张勤先容,团队正与北京协和医院、北京向阳医院等多家海内著名三甲医院约30位临床专家深度相助构建知识库。“知识库由各科临床履历富厚的医生加入构建,我们追求的是,让AI到达这些专家的水平。”

  这个目标一旦实现,下层医疗机构的医生行使DUCG系统的“AI医生”做辅助,就能获得与北京三甲医院资深医生同样的诊断功效,这将大大提高下层诊疗水平,缓解三甲医院就诊压力。

  理想很丰满,现实进度怎样?DUCG知识库目前开拓到什么水平了?

  目前,DUCG知识库已完成第三方病历测试的有枢纽痛、呼吸困难等13个知识库;基本完成开拓和内部测试的有胸痛、水肿等17个知识库;正在开拓的有不明缘故原由发烧、妇科等8个知识库。已经靠近笼罩所有临床主诉。

  AI诊断的便捷度怎样?

  “我们正在开展青岛胶州市和重庆忠县的临床应用试点。不管是镇医院的医生,照旧村卫生室的村医,有电脑或iPAD就可以通过云上DUCG系统开展诊断,并可一键天生切合类型的电子病历。”张勤说。

  AI诊断的正确率怎样?

  重庆6家三甲医院对DUCG系统的枢纽痛、腹痛、咳嗽咳痰、发烧伴皮疹、呼吸困难、鼻出血6个主诉知识库的第三方测试功效显示:除了22个有数病没有找到病历外,其余疾病的AI诊断正确率达100%,即AI诊断功效与三甲医院医生诊断功效一致。“我们的测试要领特别强调对有数病诊断的正确率,由于下层诊断错误主要发生在有数病。”张勤说。

  AI医生何时能进化玉成科医生并投入下层医院?

  “所有主诉知识库构建完成后,即可实现全科诊断。我们计划再用一年笼罩下层医院除普通外科外,也许碰着的所有主诉的临床诊断。”张勤表示。

  AI读片:要比人眼更锐利

,

欧博开户网址

欢迎进入欧博开户网址(Allbet Gaming):www.aLLbetgame.us,欧博网址开放会员注册、代理开户、电脑客户端下载、苹果安卓下载等业务。

皇冠体育声明:该文看法仅代表作者自己,与本平台无关。转载请注明:AI医生破解“看病难” 伟大临床需求推动AI医疗落地

网友评论

  • (*)

最新评论

文章归档

站点信息

  • 文章总数:632
  • 页面总数:0
  • 分类总数:8
  • 标签总数:973
  • 评论总数:201
  • 浏览总数:8646