随着相关政策在2017年相继落地,人工智能医疗已经成为人工智能落地的又一个风口,不过这个风口为何在今天到来?这项需要投入大量财力人力的事业,从未来到现实还有多远距离?
随着互联网、大数据和云计算等产业的快速发展,2015年后,全球人工智能再掀巨浪,“撩拨”起中国产学研投各界的热情。从2016年开始,利用AI技术进行医疗影像初步诊断成为新热点,国内巨头纷纷入局,初创公司先后完成融资。随着相关政策在2017年相继落地,AI医疗已经成为人工智能落地的又一个风口。
目前,人工智能进入到迅猛发展的时代,国务院关于新一代人工智能发展规划也指出人工智能发展已进入新阶段,医疗作为民生大问题,关于推广人工智能治疗新模式新手段,也给予大力支持,同时也做出相关规定。
根据设想,AI医疗不仅可以帮助医生解决“看片子”等重复性工作问题,提高效率,降低误诊;还可以做“医生助手”,通过深度学习医疗专家的知识和经验,降低医生知识差异,提高精确诊断水平;甚至AI医疗的未来理想是用机器给人看病,取代医生,升级医疗。
而政策的出台以及资本的不断流入,使得这一设想也逐渐实现。当前人工智能与医疗的结合催生了更多创新创业机会,也给医疗就诊带来了新的体验:计算机视觉可以在检查CT影像时帮医生阅片,机器学习可以为病患提供就医流程的咨询服务,“语音病历”把医生的双手从手写病历中解放出来……
不过,医疗这个门槛高、环节多、问题复杂的行业,也是与人工智能的结合、应用中最为特殊的领域。医生的角色、医院的管理、医疗数据的获取与使用等都是在技术推进中存在着难题。
众所周知,国内医疗机构的信息基础建设相对薄弱,而且缺少统一标准。不同区县医院之间的数据无法互通或许尚能理解,但目前的情况是,就连同一家医院不同科室采用的数据存储系统都可能是不一样的。由于对数据的重要性缺乏足够的认识,和成本上的考量,有些医疗机构甚至根本不会对病人的健康数据进行长期保存。
不过从另一方面考虑,数据的存储也在一定程度上有可能导致个人信息数据的“暴露”。对此,中国信息协会医疗卫生和健康产业分会会长宋新透露,随着《网络安全法》的落地实施,接下来监管方面对数据的采集、存储和市场化应用都将会有一系列详细要求,将提高数据整合的门槛。
与此同时,随着大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的发展,人工智能医疗结构化标准化问题将缓解。比如在分级诊疗进程中,云计算作为一个低成本、高效率的信息共享途径,可以为医疗机构实现资源互通、协作及共享创造更为高效的信息平台。目前,阿里巴巴、华为等国内科技公司巨头企业均由推出相关医疗云产品。
医疗数据与云计算的结合会使得三方受益,零氪科技CEO张天泽表示。第一是临床医生和医者;第二是医疗企业和整个医疗产业,真正有效的功能性主导药物的生产,需要以大量临床数据作为支持;第三就是医疗的支付方,金融工具介入医疗领域也需要大数据的支撑。
当然在医疗行业,技术始终服务和帮助医生,人工智能是医疗服务的一个发展方向,但不论怎样,技术都不是要代替医生,而是把专家、医生的意见和经验总结起来,提升效率。
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