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                      人工智能落地醫院探路深度應用仍有問題待解決!

                      導讀  人工智能在醫院已經有了較豐富的應用場景,在方便患者掛號、縮短就醫等待時間、輔助診斷等方面,有效改善了患者就醫體驗。記
                         隨著人工智能的應用越來越廣泛,針對在醫院的推廣使用也給患者和醫院都帶來了極大地的便利和良好的就醫體驗。面對人工智能發展的越來越快,以及所需要滿足的需求,仍然還有不少的問題需要解決。

                        提升醫院資源使用效率

                        “醫療是人工智能應用最有價值和意義的領域,推動醫療智能化升級是提升醫療軟實力的關鍵所在,上海市一直將人工智能在醫療領域的應用和發展作為產業布局中的關鍵環節,積極探索‘醫療AI+’,構建研發-產業-應用‘快車道’,為驅動醫療的數字化轉型、醫療的精準普惠開展進行探索和嘗試。”在近日舉辦的“人工智能賦能醫院高質量發展”論壇上,上海市經濟和信息化委員會人工智能發展處副處長孫躍表示。

                        目前,人工智能已經在便捷就醫改善患者體驗度、輔助診療提升醫院資源使用效率、提高醫院精細化管理水平等方面均有了較好的落地應用。

                        “掛號容易一點、醫生專業對準一點、就診預約時間短一點、線下排隊少一點、就診‘冤枉路’少一點,是患者的共同訴求。”上海第一婦嬰保健院院長王育介紹,上海第一婦嬰保健院通過AI上線了不少新功能,幫助賦能提升醫院資源的使用效率。

                        “以我們推出的‘尋醫幫手’功能為例,可根據患者主訴癥狀,通過AI機器人與人工客服結合,為患者匹配對應的醫生資源,讓患者掛‘對’號。針對患者首次就診流程陌生的情況,我們開通了就診過程的智能引導,讓過去的‘患者找服務’變為如今的‘服務找人’。為了減少患者就診等候時間,我們還推出‘在線建卡’、在線開具檢查單等功能,目前我們現場醫生的面診環節已經由3次減為1次;產科建卡全程耗時由4小時減少為1.5個小時。”王育介紹。

                        上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院副院長胡偉國表示,瑞金醫院也基于人工智能技術幫助優化患者就診全流程,并基于大數據精準測算不同專科、不同專家接診時間,已實現全部科室號源時段精確到30分鐘以內。

                        賦能醫學診治與研發

                        以人工智能為代表的數字技術也為醫學診治、醫療器械研發帶來改變。“以胸部CT輔助診斷為例,目前我們日均80%通過AI完成胸部骨折和肺結節等輔助診斷;1mm影像診斷時間從7分鐘縮短至2分鐘。在冠脈CTA輔助診斷方面,瑞金每天冠脈診斷人數實現大幅提升。瑞金還開展了宮頸癌和胃腸道腫瘤病理的AI輔助診斷,檢測惡性細胞效率提升至2到3倍。”胡偉國表示。

                        上海人工智能實驗室主任助理王延峰介紹,近年來醫療AI快速發展,根據不完全統計,國內已有12家醫療AI企業獲得醫療器械三類證,國際共有79個AI系統獲FDA批準。

                        近年來,上海申康醫院發展中心按照上海打造人工智能高地戰略部署,在相關部門指導支持下,組織上海全市市級醫院,充分利用人工智能、大數據、5G等數字化技術賦能應用,開展便捷就醫服務數字化轉型1.0至2.0的便民應用場景建設,讓人工智能技術全面賦能診前、診中、診后的各個醫療環節,實現融合互聯網診療的全程全域醫療服務質量提升,有效改善了患者就醫體驗。同時,上海申康醫院發展中心積極推進國內首個醫療大數據訓練設施的建設,助力人工智能規范有序發展,加速醫療人工產品在市級醫院的應用落地。

                        醫療AI仍面臨諸多挑戰

                        雖然人工智能加速落地醫療行業,但行業人士坦言,醫療AI仍面臨諸多困境。王延峰表示,一方面,大規模數據開源是當前人工智能在文本、語音、圖像分析方面快速突破的關鍵,然而醫療隱私保護嚴格,難以大規模開源;另一方面,當前醫療領域監督學習的范式僅集中覆蓋某幾類頭部病種,而種類繁多呈長尾分布的大量病種未得到關注。

                        王延峰認為,未來醫療領域人工智能的發展方向,是“數據分布、模態、任務等差異導致的協同建模挑戰,探索醫療AI從專用向通用的技術實現”,以及“形成基于預訓練模型的開放共享體系,以模型開源替代數據開源,通過‘基礎’模型幫助長尾病種建模,加速醫療AI的發展”。

                        上海市同濟醫院副院長趙海鵬表示,隨著人工智能醫療的應用場景越來越完善,對人工智能的依靠程度越高,可靠性將是行業長遠發展的前提,其重要性凸顯。

                        上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院智慧醫療發展處處長王春鳴則表示,能夠跨界“人工智能與醫學”的復合型人才培養有待加強。僅以教材為例,目前關于人工智能的介紹只是醫學類教材中的個別章節,相關知識有待進一步體系化,內容如數據標簽的清理、人工智能在醫學上的應用案例等有待豐富補充。

                        此外,王春鳴還表示,若要進一步加速人工智能在醫學領域的應用,還需在醫院形成人工智能的“探索氛圍”,讓醫生在面臨臨床方面的難點時,主動挖掘人工智能的應用,并與人工智能企業一起探討推進。

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