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和记怡情|斯坦福大学AI100报告:“人工智能+医疗”五大场景,人机协作是大范围应用前提

发布时间:2020-11-27    来源:和记国际31531

2014年,斯坦福大学启动了一个名为“人工智能百年研究”的“AI100”项目。 这个项目派遣了各领域的顶级研究者,目的是研究和预测人工智能如何发展,以及对人类和社会的影响。

“人工智能医疗”依然被认为是有发展潜力的新兴领域。 未来几年,基于人工智能的应用将提高数百万人的健康状况和生活质量,改良医务人员和患者之间的交流方式。

动脉网编译器编写了AI100报告的医疗相关部分,本文的主要内容是临床环境: AI助手协助问诊流程的自动化。 医疗分析:管理临床记录和患者数据、自动图像调试。

医疗机器人:人机工程学智能自动化; 数字医疗:利用生物认证技术获取个性化建议。 老年护理:许多创造技术为家庭生活提供了方便。 “AI医疗”的主要应用领域还包括反对临床决策、监视和指导患者、辅助手术、患者护理自动化设备以及医疗系统的管理等。

例如,利用社交媒体估计可能不存在的健康风险,利用机器学习预测疾病,利用机器人支持手术。 但是,如何提供医生、护士、患者的信任,如何避免政策、法规、商业上的干扰,是必须解决的问题。 和其他领域一样,数据是重要的推动者。 从个人监视设备、移动应用、临床环境中的EHR (EHR )到医疗机器人,研究者在不断创新、收集简单的医疗数据方面取得了很大进步。

但是,相关人员证实了利用这些数据对各个患者和患者群体很难得到更正确的临床和化疗。 旧式的规章制度和激励机制妨碍了产品的开发和上市。 在相当简单的医疗系统中,嵌入式方式不完全,技术应用没有困难和风险,挑战人工智能在医疗领域的应用。 增加或避免这些干扰,进一步扩大想法,可提高数百万人的健康状况。

临床环境: AI助理协助问诊流程自动化几十年来,人工智能驱动的临床医生助理这一概念被大大驳回。 虽然一些“AI医疗”的试点项目进展顺利,但是现在的医疗系统依然无法在结构上适应环境这一技术。 低价医疗法案中的激励措施加快了电子身体健康记录(EHR )在临床实践中的应用,但执行效果不好,也使临床医生批评其有效性。 其中不存在的问题是一些公司控制着EHR市场,一般认为用户界面不符合标准,例如医生一般不忽视的插入窗口。

由于以上问题和监督方面的拒绝,相当没有构筑通过人工智能利用EHR数据展开分析的设想。 今后15年,如果人工智能迅速发展,追加充分的数据和适当的系统,将来临床医生的生产率会提高吧。 现在同样的趋势,患者不能口头叙述症状,医生们不能把症状和未知疾病的临床表现联系起来。 如果以上过程自动化,医生可以监督问诊过程,用经验和直觉指导输出过程,评价机器的智能输入。

医生“实践中”的经验依然重要。 其中,下一个挑战是如何融合人性化护理和自动推理小说的过程。

为了达到最好的效果,临床医生必须从头参加,保证系统的长时间运作。 现在,新一代医生精通这些技术,在移动设备上使用专用的应用程序。 与此同时,初级保健医生的工作量不会大幅减少。

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但是,如果解决问题的监督管理、法律、社会问题,可以大幅度提高临床分析,包括开发新的自学方法、通过科学文献的自动分析制作结构化推理小说模型、以权利对话的形式制作理解助手等。 医疗分析:管理临床记录和患者数据,自动图像调试人工智能分析数百万患者的临床记录,可以构建更准确、更个性化的临床和化疗。 随着只有基因组测序成为患者的常规检查,基因型表型的相关分析也成为可能。

例如,像小组分析那样寻找“亲近的患者”,可以要求化疗程序。 通过社交平台和传统或非传统医疗数据,要求对患者进行分组。 每个组都有专业的系统部署管理,系统由医疗服务提供商和自动介绍监视系统组成。

如果将这项技术应用于数亿人的临床记录,有可能彻底提高医疗服务。 另外,人工智能技术还可以获得个性化的医疗服务。 例如,通过可穿戴的设备自动提供个人环境数据,生成个性化分析和建议。

现在,ShareCare等公司将这种技术应用于医疗场景。 但是,为了构筑缓慢的想法,依然必须解决很多困难。 FDA在批准后的创意临床软件方面进展缓慢。 HIPAA法(健康保险的载入和责任法)拒绝维护患者的隐私,为通过人工智能技术用于患者数据设置了法律障碍。

批准的药物或产品经常受到意想不到的负面影响,例如用于分析药物交互的移动应用程序不禁止从患者的记录中提取适当的信息。 总的来说,由于缺乏普遍的隐私维持方法和标准,妨碍了医疗领域的人工智能研究和创造性。 FDA在未按时批准后创新软件。 有些理由是无法比较这些系统的成本和效益。

如果监督机构(主要是FDA )认识到上市后的报告书可以有效地防范特定的安全风险,它们可能会更晚地批准今后的新化疗方式和干预措施。 几十年来,自动图像调试仍然是非常有发展潜力的领域。

这个领域的进展,从网络取来的大型照片等,大量调试标记强的图像等,引起了很大的关注。 到目前为止,医疗图像调试没有取得那么大的进展。 许多医学光学方式(CT、MR、成像)本质上是数字化的,因此图像全部展开复印,而且西门子、飞利浦、通用电气等大型技术成熟期的公司专门从事光学研究。

但是,迄今为止,不存在一些障碍,允许了这个领域的发展。 大多数医院的图像文件在过去十年里都是数字化的。 更重要的是解决问题医学问题,在一定程度上认识图像中的东西,正确地判别它。

这些高风险的判别会受到严格的监督。 即使有最先进的设备技术,放射线科医生也有可能必须调查图像,因此其判断结果没有说服力。

另外,医疗法规的禁令横跨组织的数据共享。 因此,只有像KaiserPermanente这样的大型综合医疗机构才能解决问题以上的问题。

尽管如此,自动/增强图像调试领域仍在迅速发和记国际展。 今后15年,可能会经常出现自动化的放射学,但是对于图像的“分流”和二次检查的可行性的尝试,将来会提高医学光学的速度和成本效率吧。 融合电子病历系统,机器学习技术可大规模应用于医学图像数据。

例如,一些大型医疗系统有数百万患者的文件,每个文件都有放射学数据。 另一方面,相关文献表明,深度神经网络可以通过训练分析放射学数据,具有很高的可靠性。

|和记国际。

本文来源:和记国际-www.axaladies.com

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