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行业观察|大数据与人工智能时代的智慧医疗发展趋势

      近年来,人工智能非常热门,人们一直在谈论无人驾驶、智能家居,而忽视了已经登陆大数据时代的智慧医疗。

      目前,大数据已应用于智能医疗体系,使患者更容易就医,更有效的诊断疾病,更准确的医疗信息。更快更准确的在医疗行业进行多点布局。

      大数据+时代的智慧医疗

      目前,国内智能医疗技术相对成熟。许多三甲医院都推出了“人工智能辅助诊断系统”。智能系统作为机器人医生呈现在公众面前。通过固定形式的问题和患者互动,根据症状发布检查表。测试结果出来后,系统自动发出诊断结论,一线临床医生确认结论。

      据了解,该机器人上周已与国内200多名医学专家进行了PK,在时效性方面取得了明显优势。工人们将100个病人的数据输入机器人,连接到现场的天河超级计算机,在4.8秒内完成。出乎意料的是,机器人的诊断与医生最初的诊断完全一致。

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      今年三月,谷歌的人工智能就在医学领域取得了显著的成果。该公司开发了一种人工智能算法,可用于诊断乳腺癌。人工智能和医疗专家已经被用来分析130个乳腺癌切片来发现肿瘤。

      人工智能在这个项目上的表现超过了人类。人体医学专家花了30个小时对130张切片进行分析和诊断,最终的诊断准确率为73.3%。而人工智能仅用了很短的时间就给出了诊断结果,准确率为88.5%,比人类高15.2%。

      大数据时代医学人工智能的三个问题

      首先,大数据时代需要改变理解和处理疾病的方式:

      在现代医学治疗中,根据患者的病史、症状、体征和实验室诊断,患者的遗传背景、基因组数据、环境背景因素以及对主要疾病监测指标的持续观察和亚组分析往往被忽视,包括目前常规的医学诊断。诊断和治疗通常基于疾病的遗传特征,而忽略了最基本的信息。

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      随着医学知识的不断积累、专业的细化和分化,在大数据时代必将朝着大数据的整合和系统化的方向发展。更专业的人机合作,实现对患者的最全面的诊断。

      第二,大数据时代应该改变医学评估的整个方式:

      改革开放30年来,我国经济实力的积累,医疗资源配置的增加,医疗卫生服务的整体可获得性不断提高。

      不仅医疗结果本身,而且临床精神面貌,不仅是患者的并发症和死亡率,还有医生报告,医院报告,账单生成。使用数据来提高医生自我学习改善临床实践的能力,提醒大数据。

      第三,在大数据时代,有必要改变培养医学生的观念。

      传统的医学模式在大数据时代形成了一个新的体系。过去,专业训练使医生对数据的理解越来越有限。我们需要从仅仅积累医疗经验转向积累医疗数据,这是医疗大数据时代所必需的,也是制定各种医疗方针所必需的。

      作为一名医生,他需要改变主意,接受人脑和计算机的结合。今后,每一位医生都应该熟练地使用智能工具来处理大量的信息,以便找到更准确的诊断和治疗方案。

      医学人工智能的发展趋势

      那我们下一步应该怎么做?人工智能的趋势在哪里?

      一、医疗卫生正处于数字化的转折点

      互联网女王Mary Meeker2017年发布的互联网趋势报告认为,医疗保健和医疗保健已经进入了一个数字转折点:医疗行业显示数据输入和数据积累出现了爆炸性增长。88%的消费者至少使用一种数据保健工具(远程医疗、可穿戴设备)。

      一方面,数据的增长缩短了医学研究的创新周期,加快了药物临床试验的周期,提高了诊断的准确性和治疗的准确性。

      二、数据是发展的关键

      数据是“医疗+人工智能”产业发展的关键。小智君认为,医学与人工智能结合的关键在于“算法有效数据”。先进的算法提高了数据处理的效率和识别的准确性,而有效的数据是先进算法应用的基础。

      目前,深度学习等算法的发展已相对成熟,医学数字的“数量”和“质量”是阻碍医学应用中人工智能发展的主要原因。

      三、智能诊断和医学图像识别已经成熟

      智能诊断和医学图像识别是“人工智能+医学”发展的两个成熟领域。

      目前比较成熟的领域包括“智能诊断”和“医学图像识别”领域。这两个领域的发展将分别增加“门诊”和“影像科室”的医疗资源供应。解决当前医药行业供需矛盾突出。

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      总结

      在医学领域,大数据有着广泛的应用,包括疾病预防、临床应用、网络医疗等。可以说,医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前,在大数据在医疗行业的应用方面,我国还处于起步阶段,需要政府、医院和数据挖掘技术人员的共同努力,才能让大数据在医疗领域发挥作用。




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