【医院智能建设系统】医院正式进入人工智能时代,首次应用落地为医疗患者双负

作者:安尼      发布时间:2021-04-21      浏览量:0
科技云报道原件。当人们怀疑人工智能什么时

科技云报道原件。

当人们怀疑人工智能什么时候能真正应用于生活时,最初的人工智能应用现在正式登陆医院场景,有助于提高医疗服务的准确性。据统计,到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元,其中医疗行业占市场规模的五分之一,中国已经迎来了医疗人工智能的风口。

随着人工智能领域,语音互动、计算机视觉和认知计算等技术逐渐成熟,人工智能的应用场景越来越丰富,技术也成为影响医疗行业发展、提高医疗服务水平的重要因素。

目前,人工智能技术在医疗领域的主要应用包括语音输入病历、医疗影像辅助诊断、药物开发、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

去年12月,上海首次公布了10个领域、19个积分的AI应用场景需求,面向世界征集解决方案。最终,12家公司被选为首个人工智能试验应用场景,应用领域包括医疗、教育、金融等。

近日,解决方案正式发布,医疗作为重点领域成为人工智能的主要应用场景,复旦大学附属肿瘤医院和上海市第十人民医院作为两大试点单位,开始将人工智能与医院的日常诊断和挂号流程相结合。

诊断疑难杂症的好帮手

视频辅助诊断为医生减负

目前,人工智能在医疗领域应用较为成熟的是医学视频。人工智能技术可以通过快速准确地标记特定的异常结构来提高图像分析的效率,供辐射科医生参考。

提高图像分析效率,可以给放射科医生更多的时间,关注需要更多解读和判断的内容,缓和放射科医生的供给差距。

上海市第十人民医院将人工智能技术应用于医疗影像辅助诊断,特别是对于不良判断的疾病,为医生提供了正确的诊断依据。

如诊断肺部结节,给辐射科医生的日常工作带来了巨大压力。

现在肺结节患者的数量越来越大,但并非所有结节都需要治疗,医生每天都需要花费大量的时间和精力在读书的过程中,医生毕竟不像机器那样正确,读书时不可避免地会发生错误。

尤其是肺癌,早期诊断和早期治疗非常重要。通过CT检查和其他筛查手段,可以发现肺结节,并及时采取干预手段。

围绕肺部结节等急诊常见疾病,利用人工智能技术,研发智能CT辅助视频诊断系统。通过学习机器,建立统一的阅读标准,缩短阅读时间,提高正确率。

AI影像辅助筛选系统发挥了质量管理的作用,不受疲劳、感情、经验等客观因素的影响,可以确保医生有效、正确地检测和诊断病灶。

医生只要简单的操作,机器就会代替人,读取所有问题的部分,医生必须在机器读取的基础上进一步确诊,但最终的诊断是医生的鉴别复盖棺材定论,这种人工智能的组合大大提高了诊断和治疗的准确性

现在人工智能在医疗中的使用还处于辅助阶段,虽然没有正式进入临床,但确实有助于医生节约劳动力,使医生能够更有效地与患者交流,了解患者的病情,实现更正确的治疗。

此外,人工智能还应用于电子病历,记录医生与患者的交流过程和病情发展状况的电子病情文件,包括病情主页、检查结果、住院记录、手术记录、医生指示等信息。

语音识别技术为医生写病历,为普通用户在医院指导诊察提供了极大的便利。通过语音识别、自然语言处理等技术,将患者的疾病说明与标准的医学指南进行比较,为用户提供医疗咨询、自我诊断、导游等服务。

正确匹配患者和医生

实现患者诊察按需就诊

面对来自全国各地的患者,如何提高专家号码的利用率,将优质医疗资源真正合理地分配给需要的患者,一直是医院的难题。

在患者登记前分析患者的病情,能否与相应的专家匹配,避免号码的浪费。

基于这样的思考,复旦大学附属肿瘤医院与相关企业合作,利用人工智能技术探索正确预约的预约挂号模式。

在该模式下,通过AI引擎模式的预设和完善,AI引擎具有诊断功能。患者按平台要求实名上传病史资料,AI引擎通过计算分析判断患者病情,将专家号码匹配给病情严重、需要专家诊疗的患者,同时智能为患者提供合理的医疗途径指导。

例如,通过分析病史资料,医生初步判断为需要手术治疗的甲状腺癌患者,比想做甲状腺体检的人更有可能与头颈外科的专家号码匹配,提高专家号码的利用效率。

复旦大学附属肿瘤医院共有11个外科室,每周共有875个专家访问正确的预约功能。仅2019年上半年,这项智能服务就为11万多名患者提供服务,为16000多名患者提供专家号码来源。

目前,医院正确预约服务复盖甲状腺癌、乳腺癌、胰腺癌等15种常见肿瘤疾病。在该服务下,为每位患者平均节省2.5小时的就诊时间,患者挂专家号的等待时间已平均减少7.4天,专家门诊效率平均提高了3.5倍左右。

从2016年开始,基于深入学习的AI技术成为创新各行业的重要工具,医疗是其中最热门的领域之一。

从替代医生到辅助医生,从单点突破到全病理念,仅仅3年,AI医疗就经历了急剧变化的过程。

2019年,成为AI医疗落地的关键一年,特别是在诊断、推理、管理、手术、护理、病历、训练等多个领域,人工智能完全可以成为医生的超级助手。

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