進(jìn)口elisa試劑盒在當(dāng)前中國的醫(yī)療市場(chǎng)中,國家投入巨大,但醫(yī)療資源分配矛盾依舊突出。據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示,龐大的醫(yī)療機(jī)構(gòu)體系中,擁有醫(yī)療資源的醫(yī)院僅占*醫(yī)療總數(shù)的0.1%。
“國內(nèi)的主要醫(yī)療資源基本都集中在大城市的*醫(yī)院中,*醫(yī)院在專家數(shù)量,醫(yī)療營收、高性能設(shè)備、科研成果等方面遙遙先于其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)。”百世伽科技CDO魏洪指出,這就造成了病人一窩蜂地集中在*醫(yī)院,某些大醫(yī)院的重點(diǎn)科室更是一號(hào)難求,因而導(dǎo)致看病難、看病貴,出現(xiàn)醫(yī)生工作量大、床位數(shù)不夠、病人滿意度低、醫(yī)患矛盾激烈等一系列問題。
另一方面,其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)生空閑度高,業(yè)務(wù)提升機(jī)會(huì)有限,就診人數(shù)少,造成了大量醫(yī)療資源的浪費(fèi)。
“百世伽建立臨床醫(yī)療診斷輔助決策平臺(tái)的主要目的之一,就是提高地方醫(yī)療的安全性和診療質(zhì)量,減少醫(yī)療差錯(cuò),增加病人的就診體驗(yàn)。”魏洪說。
“醫(yī)生花了大量的時(shí)間回復(fù)患者常見、重復(fù)的問題,例如手術(shù)費(fèi)用、如何預(yù)約、如何吃藥等。”微軟亞洲研究院研究員閆駿說,“如果這些常見的問題有人代為回答,就節(jié)省了醫(yī)生的很多精力。”
然而,專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫的建立與基于自然語言理解的自動(dòng)問答兩個(gè)方面都面臨很多技術(shù)挑戰(zhàn)。“首先要提高問題與標(biāo)準(zhǔn)答案的匹配度”。原來,真實(shí)患者的提問與編輯的標(biāo)準(zhǔn)問題差別很大,如果單純通過關(guān)鍵詞搜索很難找到對(duì)應(yīng)的答案。
“為了建立一個(gè)好的知識(shí)庫,必須將所有問題進(jìn)行歸類,并與從文獻(xiàn)中找到的答案映射成不同的向量,再通過計(jì)算進(jìn)行匹配。”閆駿說。這也是目前微軟亞洲研究院在人工智能+醫(yī)療領(lǐng)域的投入項(xiàng)目。
在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)催生了影像組學(xué)概念,其通過融合影像、基因、臨床等多元信息進(jìn)行疾病的診斷、療效評(píng)估和預(yù)后判斷,已經(jīng)被成功應(yīng)用于皮膚癌鑒別、糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)、腦膠質(zhì)瘤癌影像基因關(guān)聯(lián)、結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)等領(lǐng)域,“人工智能應(yīng)用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)有著先天優(yōu)勢(shì)”。
“我們目前做的就是眼底疾病的醫(yī)療影像組學(xué)。”哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授鄔向前坦言,我國是*盲人zui多的國家,糖尿病視網(wǎng)膜病變、老年黃斑變性和青光眼等眼底疾病是導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)性失明的主要原因。這些眼底疾病的潛在時(shí)間長(zhǎng),早期癥狀不明顯,很難為患者所察覺,因此醫(yī)學(xué)上要求潛在患者(如糖尿病患者和老年人等)需要一年一到兩次檢查眼底是否出現(xiàn)病變,“我國光糖尿病患者就有一億人,而眼科醫(yī)生不到4萬人,所以導(dǎo)致很多潛在患者得不到早期的診斷和治療,從而導(dǎo)致視力受損或失明"。
“而進(jìn)口elisa試劑盒利用人工智能技術(shù),計(jì)算機(jī)就可以自動(dòng)篩查眼底病變,這樣通過眼科檢測(cè)設(shè)備,上傳眼底圖片到服務(wù)器就可以篩查患者人群了。”鄔向前說。無論病人在哪兒,就算在鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)院做檢查也能獲得與大醫(yī)院一樣的檢查結(jié)果,這樣看來,人工智能技術(shù)會(huì)帶來醫(yī)療方法的改進(jìn)。
但我們也要認(rèn)識(shí)到,人工智能在具體應(yīng)用當(dāng)中還有很長(zhǎng)的路要走。“人工智能概念雖然火熱,該領(lǐng)域獲得投資的資金也比較多,但真正從市場(chǎng)應(yīng)用的角度來看,從嘗試中獲得反饋、收集數(shù)據(jù)同樣重要。”閆駿說。
人工智能這項(xiàng)技術(shù),其zui大的能力在于整合已有的海量信息,并不能直接實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造一個(gè)新的事物。也就是說,人工智能的意義在于幫助我們提高整個(gè)社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率,對(duì)人類面臨的問題尋求化的解決方案。對(duì)于醫(yī)學(xué)來說,也就是盡快實(shí)現(xiàn)“醫(yī)療”。
醫(yī)療,基于大量的數(shù)據(jù)分析之上,曾經(jīng)就職于IBM公司的魏洪認(rèn)為,囿于隱私權(quán)保護(hù),該公司的沃森醫(yī)療機(jī)器人只有20萬例患者信息,“樣本量太少,我國一家大型醫(yī)院科室日門診量都在三千左右”。
百世伽2016年與西京醫(yī)院合作部署了心理健康篩查平臺(tái),通過篩查平臺(tái)篩查16項(xiàng)心理障礙。以抑郁癥為例,經(jīng)臨床經(jīng)驗(yàn)?zāi)P团c后臺(tái)的模型對(duì)比,將醫(yī)學(xué)的非線性問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)的線性問題,推薦幾種不同的治療方式。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的形成是人工智能的基礎(chǔ)。AI+醫(yī)療已經(jīng)成為人工智能的爆發(fā)點(diǎn),不僅因?yàn)獒t(yī)療資源短缺不可忽視,同樣也是人工智能在云計(jì)算基礎(chǔ)上迅速發(fā)展的必然。此外,人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的技術(shù)突破更加快了AI醫(yī)療的落地,成為人工智能應(yīng)用于人類智慧生活邁出的重要一步。
人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中發(fā)揮的作用受限于人類的醫(yī)學(xué)研究水平,人類的醫(yī)學(xué)水平有多高,人工智能的有效性就會(huì)有多高。“進(jìn)口elisa試劑盒zui讓人驚艷的是能夠?qū)⑷祟愥t(yī)學(xué)研究成果zui大程度地利用起來,實(shí)現(xiàn)其價(jià)值z(mì)ui大化。”