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世界人工智能大会建立医疗AI标准数据集,AI发展仍需解决数据问题

2020-07-13 08:47
动脉网
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百家争鸣,AI落地医疗全场景

作为推动人工智能发展的主力军,各家医疗人工智能企业也参与其中,并进行了令人深思的发言。动脉网选取了其中的4个方向,并提取了其中的核心观点。

一、AI+互联网

东软医疗人工智能与临床创新研究院院长黄峰:人工智能与互联网的结合是为了解决现有医疗领域中的痛点,即包括医疗资源不足,分布不均匀,也包括高水平的人才不足,运营成本高等问题。针对这些问题,政府给出了强基层与分级诊疗作为答案,而解法便是“AI+互联网医疗”。

从技术本身来看,最需要AI帮助的是诊疗能力不足的基层诊疗机构。然而,现阶段优秀的AI软件和工作站,动辄几百万元,这一价格是基层医疗结构不能承受的,因此人工智能直接下沉到基层是存在困难的。而互联网医院提供新型商业模式,可以将人工智能的作用放大,通过医联体的方式降低区域医疗部署费用。

从另一个角度看,互联网连接了上下医疗机构,但互联网没法实现每时每刻的服务,医生仍需要休息。这一现实下,我们便需要AI支持的7?24小时在云端值守的智能化应用软件,帮助医生进行智能辅助诊断与分析。

综上所述,互联网与AI是相互促进,相互补充的两种技术,协同之下,两项技术才能更好服务医疗。

二、AI与5G

安德医智董事长梁伟民:AI+5G对于医疗的改变主要在于三个方面。第一,以医院会诊为方向的优质医疗资源下沉。第二,推进智慧医院建设,通过远程教学等方式推动基层医生教育;第三,公共卫生预防预警系统能够与“AI+5G”进行天然的结合,我们应当推动人工智能预警平台建立,增强早期传染性疾病监测预警能力。

深睿医疗CEO乔昕:当牡丹江边境口岸疫情大爆发时,深睿医疗去到了前线,与黑龙江联通联手在黑龙江口岸城市部署5G医疗专网,实现与当地医院的信息互通,智慧化医院的建设及远程会诊等多项智慧医疗服务。回忆起来,若是黑龙江口岸城市没有5G的基础设施,这次合作也就无从谈起。从这个角度来看,5G与AI可以协同作战,但并不意味着两者可以在当前可以产生颠覆医疗的变量,5G与AI都拥有各自发展的路径。

三、AI与智慧医院

GE医疗首先创新官戴鹰:突发的疫情引起了短暂的混乱,也推进的技术的发展。在这个过程中,我们发现人工智能在医疗之中的作用还有发展的空间,这些发展主要可分为三个方向。

一是推动智慧医院建设。在接下来,医院里的传统设备将会向智能设备转变。更多AI将植入其中,帮助设备进行采集数据、影像扫描时更加精准、更加高效。

二是医院智能运营。中国优质医院中的患者往往人满为患,合理的运营对于医院管理者而言是一个非常大的挑战。而人工智能能够对医院运营大数据进行分析,推动更有效的设备协同管理,人员流动的管理以及科室的管理。

三是辅助诊疗。从智能医疗的概念来看,整个疾病筛查、诊断、治疗、到后续疗效评估以及随访,人工智能应用均可介入其中,帮助我们实现效率的提升,医疗可及性的改善,以及精准医疗。

这三个方向也是GE医疗奋斗的方向,疫情之后,新一代AI医疗体系的建设刻不容缓。

数坤科技董事长毛新生: AI对于医疗质量的提升效应已经毋庸置疑,甚至能够进行一些颠覆性的革新。在抗疫之中,我们能够隐隐看到AI的潜力。

当疫情发生的时候,武汉市中心医院有将近三千人等待影像扫描、诊断和获取结果,但没有足够的医生资源来完成如此海量的工作,AI便在此之中起到了三个重要作用。

首先,若一个病人呈现发烧、咳嗽症状,那么我们如何判断他是否患有新冠肺炎?若由医生进行影像学判断可能要花好几分钟,但AI十秒就能计算出来,结合流行病学与核酸检测结果能够迅速判断患者病情。

其次,一个确诊的新冠肺炎病人,我们应该采用怎样的治疗方式?如何判断治疗的有效与否?通常而言,医生需要去对比前一次和后一次病灶的变化,这对于医生而言存在一定难度,而AI可以给出定量的信息。

最后,如何判断患者是否可以出院?这同样依赖于AI在随访过程中进行的定量数据分析。

通过以上三个作用,数坤科技在疫情之中帮助武汉市中心医院分担了许多压力,但这并非终点,我们希望通过AI让医院更多的场景变得智慧起来,我们离AI的天花板还有很远的距离。

依图医疗副总裁苏晓鸣:从我们目前看到的情况来讲,所有人工智能产品的落地一定要遵循客户价值,一定要遵循场景化的需求,一定要为客户创造增值,它才有生命力。基于此我们看到了三个明确的发展趋势。

第一个趋势是从单点任务到场景闭环。最开始的人工智能只能进行单点任务。比方说肺结节的检出,比方说骨龄的判读,但是这种单点式任务的应用场景不能满足临床闭环应用的需求。所以,我们看到了人工智能从单任务走向了多任务,走向了闭环场景。

第二个趋势是从顶级医院走向基层。最早的时候,人工智能的诞生是与顶级医院的专家结合。但是,人工智能最大的落地应用场景不是在顶级医院,而是在基层,也就是帮助那些缺乏诊断能力、诊断能力不够强的基层医生达到均制化的诊断水平。

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