人工智能醫(yī)療應(yīng)用價(jià)值幾何?三大難題有待突破

時(shí)間:2019-03-07

來源: 智能制造網(wǎng)

導(dǎo)語:目前,人工智能技術(shù)愈發(fā)火熱,在醫(yī)療、教育、交通、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)深入。從破解醫(yī)療資源分布不均、整體較為匱乏等難題出發(fā),積極推進(jìn)人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域的進(jìn)一步融合,提高人工智能醫(yī)療落地速度,頗為符合業(yè)內(nèi)與患者的需求。專家也表示,人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,不僅可以助力醫(yī)療資源的均衡分配,而且也能幫助醫(yī)務(wù)工作者解放更多時(shí)間,用于更加緊要的工作中去。

近些年來,隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)建設(shè)不斷加快,我國(guó)人民收入水平日益上升,對(duì)于醫(yī)療健康問題越發(fā)關(guān)注。在城市化趨勢(shì)影響下,我國(guó)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源大多集中于中東部主要城市,特別是北上廣深等一線城市,一些邊遠(yuǎn)地區(qū)和基層地方則相對(duì)缺乏。因而,推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)新變革,促進(jìn)醫(yī)療科技加快發(fā)展,成為突破現(xiàn)有困局的關(guān)鍵。

目前,人工智能技術(shù)愈發(fā)火熱,在醫(yī)療、教育、交通、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)深入。從破解醫(yī)療資源分布不均、整體較為匱乏等難題出發(fā),積極推進(jìn)人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域的進(jìn)一步融合,提高人工智能醫(yī)療落地速度,頗為符合業(yè)內(nèi)與患者的需求。專家也表示,人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,不僅可以助力醫(yī)療資源的均衡分配,而且也能幫助醫(yī)務(wù)工作者解放更多時(shí)間,用于更加緊要的工作中去。

人工智能凸顯重要價(jià)值

隨著人工智能與醫(yī)療的結(jié)合,人工智能醫(yī)療正加速走向?qū)嶋H應(yīng)用。目前,人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)張,無論是在病癥篩查、診斷、治療,還是在藥物研發(fā)、導(dǎo)診、手術(shù)等方面,都有著不錯(cuò)的表現(xiàn),能夠有效提高醫(yī)務(wù)人員的工作效率,減輕他們的負(fù)擔(dān),也為患者帶來了更大福音。

例如在眼科領(lǐng)域,人工智能的作用就十分凸顯。一方面,借助人工智能技術(shù),能夠幫助醫(yī)生對(duì)患者進(jìn)行前期篩查,特別是面對(duì)近視普查等特殊情況,人工智能可以快速對(duì)海量人員進(jìn)行快速識(shí)別,并分析、歸納相關(guān)數(shù)據(jù)。

在篩查出潛在高危人群后,還能夠利用人工智能可穿戴設(shè)備,對(duì)相關(guān)人員或患者進(jìn)行關(guān)鍵數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè),如每日用眼時(shí)長(zhǎng)、近距離用眼次數(shù)、看手機(jī)和電腦的市場(chǎng)等。通過這些數(shù)據(jù),醫(yī)務(wù)人員能夠制定合理的干預(yù)措施,引導(dǎo)相關(guān)人員或患者加強(qiáng)戶外運(yùn)動(dòng)、減少用眼時(shí)間、避免錯(cuò)誤用眼方式。

在影像科領(lǐng)域,人工智能也展現(xiàn)出巨大潛力。以往,影像科醫(yī)生的工作壓力都非常大,不僅每天要做大量檢查,還要看片子,還需要保持高度專心,在影像資料中辨識(shí)可能存在的病癥信息。在有了人工智能技術(shù)后,醫(yī)生的工作效率則可以大大提高?,F(xiàn)在,如騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和很多人工智能醫(yī)療公司都將智能影像輔助系統(tǒng)作為重點(diǎn)突破方向,未來發(fā)展前景值得期待。

距離成熟尚有一段路要走

雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)廣泛、深入,但是從目前來看,人工智能技術(shù)應(yīng)用于臨床,在穩(wěn)定性、實(shí)效性等方面還存在不足。然而,對(duì)于醫(yī)療行業(yè)而言,安全和質(zhì)量是必須遵守的紅線,人工智能技術(shù)的應(yīng)用決不能出任何差錯(cuò),需要秉持謹(jǐn)慎的態(tài)度。眼下,人工智能醫(yī)療離成熟還有一段距離,主要是有三個(gè)方面的原因。

一是醫(yī)療健康行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域眾多,想要收集足夠全面的數(shù)據(jù),來提供給人工智能“學(xué)習(xí)”、訓(xùn)練比較困難。而且,當(dāng)下醫(yī)療大數(shù)據(jù)的“孤島”現(xiàn)象仍然存在,數(shù)據(jù)交流有待進(jìn)一步開放,這樣才能為人工智能醫(yī)療的發(fā)展與應(yīng)用提供多元、豐富的數(shù)據(jù)“食糧”。

二是不同層級(jí)、不同區(qū)域、不同專業(yè)之間的醫(yī)院在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面參差不齊,如果不經(jīng)過整理、分析,直接應(yīng)用于人工智能會(huì)存在一定隱患。而且各個(gè)醫(yī)院在人工智能醫(yī)療的投入方面也有所差別,人才培養(yǎng)能不能跟上設(shè)備引入也是一個(gè)不容忽視的問題。

三是人工智能技術(shù)尚未發(fā)展成熟,人工智能醫(yī)療還處于落地初期,未經(jīng)過長(zhǎng)期、大量的臨床驗(yàn)證,工智能產(chǎn)品在實(shí)操中只是作為輔助診斷工具。因而,不管是人工智能技術(shù)、設(shè)備還是醫(yī)務(wù)人員,都有待完善相關(guān)研發(fā)、使用標(biāo)準(zhǔn),積累運(yùn)用經(jīng)驗(yàn),這樣才能持續(xù)提升人工智能醫(yī)療產(chǎn)品的安全性與穩(wěn)定性。

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