醫(yī)療人工智能困局:技術(shù)日趨成熟,但還缺乏立法

時間:2017-04-01

來源:網(wǎng)絡轉(zhuǎn)載

導語:醫(yī)療資源分布失衡的問題一直困擾著我國,看病難,看病貴的問題雖然已經(jīng)較過去大為緩解,但依然存在著“全國人民上協(xié)和”的問題。

時告訴記者,在過去的診斷過程中,對肺部結(jié)節(jié)性質(zhì)的判斷往往需要由經(jīng)驗豐富的專家進行。肺部結(jié)節(jié)的形態(tài)多樣,分布的密度、形狀是毛刺或光滑,以及具體位置都會影響到醫(yī)生對結(jié)節(jié)性質(zhì)的判斷。經(jīng)驗豐富的醫(yī)師對惡性結(jié)節(jié)的確診率高達90%以上,而缺乏相關經(jīng)驗的醫(yī)師卻常常對此一籌莫展。

醫(yī)療資源分布失衡的問題一直困擾著我國,看病難,看病貴的問題雖然已經(jīng)較過去大為緩解,但依然存在著“全國人民上協(xié)和”的問題。我國幅員遼闊,人口眾多,基層醫(yī)院無法解決的問題常常需要在大城市三甲醫(yī)院進行診療。肺部結(jié)節(jié)的診斷費時費力,讓患者和醫(yī)生都處在焦頭爛額的困境中。

醫(yī)療人工智能

在科技飛速發(fā)展的今天,技術(shù)可以極大抹平認知和經(jīng)驗方面的差距,尤其是在醫(yī)學影像分析方面。

3月29日,阿里在云棲大會深圳峰會上展示了基于阿里云服務的超聲甲狀腺結(jié)節(jié)智能診斷系統(tǒng)的實際應用情況。這套系統(tǒng)利用機器學習和人工智能,將甲狀腺結(jié)節(jié)診斷的準確率從60%-70%提高到了85%。在會上,廣州醫(yī)學院第一醫(yī)院院長何健行說,“我們的診斷需要人工智能的輔助,使得檢查讓病患更有信心,降低漏診和誤診率。“

隨后,阿里云與英特爾、零氪科技聯(lián)合宣布啟動天池醫(yī)療AI大賽。大賽第一季將向早期肺癌診斷發(fā)起挑戰(zhàn)。天池是全球規(guī)模最大的眾智平臺,匯聚了6萬多名AI算法科學家。醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺零氪科技為大賽提供經(jīng)脫敏處理并由專家標注的高清胸部CT掃描影像數(shù)據(jù)。選手需要通過原始CT影像圖片訓練模型算法得到結(jié)節(jié)特征,最終實現(xiàn)對影像圖片結(jié)節(jié)區(qū)域的智能化判斷。

大數(shù)據(jù)和人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用覆蓋風險管理、健康管理、生物科技、醫(yī)學影像、藥物挖掘、急救室監(jiān)控、精神健康、可穿戴設備、虛擬護士助理、營養(yǎng)和病理等多個領域,阿里向外界展示的僅僅是在醫(yī)學影像方面的應用。張遜認為,醫(yī)學影像和病理診斷是人工智能最能夠發(fā)揮其價值的領域。

實事上,在ET醫(yī)療大腦之前阿里云已經(jīng)開始在醫(yī)療領域進行探索。去年,上海華山醫(yī)院借助阿里云的計算能力,用數(shù)字化模型代替部分臨床實驗,以及模擬小白鼠的活體實驗,用于加快特效藥研發(fā)。

同樣是在去年,華大基因、阿里云和安徽醫(yī)科大學曾共同宣布,在21小時47分12秒內(nèi)完成了1000例人類全外顯子組數(shù)據(jù)的分析。40年前,人類若想對埃希氏大腸桿菌進行全基因組測序,需要1000年的時間。

張遜甚至認為,人工智能在醫(yī)療行業(yè)的大規(guī)模應用甚至可以改善困擾我國多年的醫(yī)療資源分配失衡問題:“普通醫(yī)院的醫(yī)生同樣可以利用人工智能診斷各種疑難雜癥,這將大大降低對專家醫(yī)師的需求,專家號也將不再一號難求。”

實際上,醫(yī)療人工智能技術(shù)已經(jīng)日趨成熟,以上這些事例都清楚的表明了這一點。那么為什么我們還是很難在實際操作中見到醫(yī)療人工智能的身影呢?

張遜認為,造成目前技術(shù)雖然已經(jīng)成熟但難以實際推廣應用的原因在于我國對于數(shù)據(jù)的法律仍然不夠健全。

本次阿里云與英特爾、零氪科技聯(lián)合舉辦的天池醫(yī)療AI大賽中使用的影像數(shù)據(jù)是來自全國各大醫(yī)院、經(jīng)過脫敏處理的,所以不存在侵權(quán)的問題。但在產(chǎn)業(yè)化的過程當中,病人的病歷數(shù)據(jù)由各大醫(yī)院保存,是涉及到病人本身、非常隱私的數(shù)據(jù)。目前,各大醫(yī)院均出于安全考慮,拒絕為第三方提供這些病例數(shù)據(jù)。隱私泄露怎么辦?數(shù)據(jù)丟失怎么辦?違規(guī)使用怎么辦?這些都是擺在醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)化必經(jīng)之路上的問題。如果沒有完善的法律保障和規(guī)范,對病例數(shù)據(jù)的深度挖掘就只能是紙上談兵。

美國目前對病例數(shù)據(jù)的利用由《健康保險隱私及責任法案》(HealthInsurancePortabilityandAccountabilityAct,簡稱HIPPA)規(guī)范,其中規(guī)定,進行脫敏處理后的病歷數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療研究和商用。HIPAA確立了一些強制條例,要求大力改變醫(yī)療服務提供者的從業(yè)方法,其中包括確立電子數(shù)據(jù)交換(EDI)、安全及所有醫(yī)療保健相關數(shù)據(jù)保密性的標準化機制。法案規(guī)定:病人的健康記錄、管理記錄和財務數(shù)據(jù)均采用標準化格式;每個醫(yī)療保健實體(包括個人、雇主、醫(yī)療計劃和醫(yī)療服務提供者)均采用唯一認證碼(IDnumber);運用安全機制確保識別每一個體的信息數(shù)據(jù)具有保密性和完整性。

目前我國在此方面的法律依然處于缺失狀態(tài),甚至可以說是醫(yī)療人工智能發(fā)展的最大障礙。實際上,不僅僅是在醫(yī)療行業(yè),在整個數(shù)據(jù)行業(yè)中都存在這樣的問題。眾多有識之士已經(jīng)在呼吁立法,建立數(shù)據(jù)開放標準、界定數(shù)據(jù)開放邊界,在應用推廣上采用循序漸進的開放原則,讓我國把握機遇,做好數(shù)據(jù)開放與共享,打造全球科技競爭新優(yōu)勢。

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