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智能医疗需要原始创新与突破
“大家知道吗,以沃森为代表的美国智能医疗已经广泛应用。这方面,我国还大量依赖进口,并缺乏原始创新与突破。”日前,中国工程院院士、浙江大学附属第一医院传染病学专家李兰娟在第二届浙江国际健康产业博览会上说。
这款由美国IBM公司在2007年研发的沃森智能系统,能够听懂医生的自然语言,快速地搜索数百万医疗记录、期刊文件以及医学研究成果,分析海量的非结构化数据对患者进行智能诊断医疗研究,得出用户需要的结果。
在医疗图像分析方面,美国Enlitic基于云技术的分析平台,通过整合、建模、分析以及可视化、医生可标注图像功能,把看着不相关的数据集中起来,帮助医疗机构进行疾病判断。有些病人服药需要人盯人,但是有了Aicure系统实时成像,智能手机就可以自动观察病人服药的行为,提高服药依从性等。
这也激励着中国科技人员在智能医疗研发方面深入研究与创新。中国工程院院士、浙江大学附属第一医院肝胆外科专家郑树森,制作了一台利用效率高的机器人,提高了手术的精准性,减少创伤。
李兰娟院士领衔研发的黄疸智能诊断系统,把国内大量已经诊断的黄疸数据与病人主述结合起来,诊断符合率达到99%。今后,可以将知名专家、医生头脑里的知识、经验数字化,利用智能诊断系统提高基层医生的诊疗水平。
国家卫计委统计信息中心主任孟群透露,该中心正在牵头国内14个省份创建重大传染病信息云。李兰娟说,浙江省数字医疗卫生技术研究院通过对4000多万的数据匹配发现,乙肝、结核传染病发病率明显下降。
浙江通过对“人人健康体检”数据分析发现,由于1992年我国把乙肝疫苗纳入计划免疫管理,并出台了儿童计划免疫政策,1992年以后出生的人乙肝感染率不到1.5%;而此前出生者,乙肝感染率高达8%~10%。
对于国内智能医疗研发方面,现场的院士、专家普遍认为面临一些挑战。
比如,各种医疗设备的集成问题,需要从事设备的研发人员和医务人员共同研发一些可移动的小型检验检测设备供智能医疗使用;需要通过医院病人诊疗和行政管理信息系统(HIS)、影像归档和通信系统(PACS)等各种医疗健康大数据的整合,才能更好地进行数据挖掘,降低成本提高效率和准确性等需要共同努力解决。
对此,在场的院士和专家学者开出“药方”说,我国应制订医疗健康领域人工智能中长期规划与战略,整合医疗、检验、健康行为和医学文件各类健康数据,进行智能挖掘与分析;突破智能感知认知、知识引擎与知识服务、机器学习的技术理论等。同时,创建疾病的智能预警、预测与干预系统,开发机器人医生,研发智能可视化平台。
李兰娟院士认为,这些需要法律制度的建设,要有伦理安全的保证、体制机制的保障、政策环境的优化、高等教育的改革等,才能在智能医疗领域培养一批专业技术人员,以及既懂医疗又懂机械,还会数学、计算、分析、建模的复合型人才。