1200万卫生保健缺口下,AI如何作用基层医疗?

2020
08/11

+
分享
评论
新互联网动态
A-
A+

回顾中国市场,不像印度和日本在人工智能医疗的“浅薄子应用”,人工智能与医疗在中国的整合已经进入“深阶段”。


在2015年12月8日,大赦国际医学:亚洲发展空间、能力和活跃健康的未来,由国际知名的科学和技术杂志MITScienceandTechnologyReview出版,对亚洲的医疗保健状况进行了实地研究,人口超过4.16亿,然后出现了三个惊人的数据:根据世卫组织的估计,2030年亚洲需要超过1200万的新卫生保健专业人员,从目前的水平来看,70%以上;南亚和东南亚,人口超过2.25亿,平均每10000人中有7名医生,甚至低于日本500万家庭的估计。

与此同时,麻省理工学院科技评论也试图解决这一问题,即借助人工智能提高医疗服务的供给能力和率,并以百度为代表的中国案例:百度推出的“临床辅助决策系统”(CDSS),目前覆盖了中国18个省、市、自治区的1000多家医疗机构,协助医生做出临床诊断决策。

如果麻省理工学院的数据仍然是面向宏观的,那么以下数据几乎与每个人都相关:中国大约有6.6亿人有患眼底疾病的风险,而基层眼科医生只有36000人,也就是近200000人。同时,在这些眼科医生中,能看电影的医生可能只有几千人。

仅仅这些数字足以使人们震惊,在数字背后是一系列事实:例如,与基层相比,医疗资源倾斜到大型医院,导致人们在寻求医疗时习惯性地涌向三级医院。三级医院占全国医疗卫生机构总数的0.23%,占医疗需求的21%,94.5%的主要医疗机构只占医疗需求的54%。

一侧过于拥挤,另一方面,门充满了鸟类;例如,85.87%的医生每周工作超过40小时,工作时间长,工作环境紧张,薪酬水平与薪酬不成正比,这在不知不觉中消除了医生的"专业荣誉意识",导致医患关系的治疗。71。76%的医生患有医患关系。

中国医师执业状况白皮书中披露的数据显示,85.87%的医生每周工作时间超过40小时,工作时间长,工作环境紧张,薪酬水平与薪酬不成正比。但这些都只是一个方面,医疗资源的匮乏和中国医疗资源的不均衡分布远比预期的要复杂得多。一方面,人口老龄化的进程是迅速而又暴力的。1982年,65岁和65岁以上老年人的比例仅为4.9%。2000年,7%进入了"老龄化社会"。

到2016年,老年人的比例达到10.8%。估计2035年65岁和65岁以上人口的比例将超过20%,并进入"超级老龄化社会。"当时存在的医疗痛点将全面爆发,时间窗期很短。另一方面,增加慢性病发病率的挑战中国的疾病范围正从一种传染病转变为一种以高血压、糖尿病心血管疾病为主的慢性疾病。目前慢性病死亡占死亡总数的87.8%,慢性病造成的疾病负担也超过了疾病总负担的70%;更令人担忧的是慢病年轻化的趋势,这将进一步增加我国医疗卫生面临的问题的复杂性。

图片来源:图虫创意

在这种情况下,“健康中国2030”等国家战略的实施,除了优化普遍医疗体系、提高健康衰老、更注重疾病预防和健康管理等管理措施外,也已成为互联网、大数据等战略重心之一,人工智能等新概念也开始占据医疗领域的一个高地。那么,新技术的登陆应用能否弥补医疗资源之间的差距呢?

在回答这个问题之前,让我们看看在麻省理工学院科学和技术审查报告中提到的印度和日本的应用案例:根据印度中央卫生情报局,2016年印度每1000名活产中有34人死亡,婴儿死亡率比美国高出6倍。这项研究开始使用手机的人工智能来统计新生儿的数据,例如婴儿头部在特定时间范围内的大小,希望利用手机照片的比率和算法模型来为孕妇提供手术的需要。

作为世界上第一个进入“超级老龄化社会”的国家,日本一些初创企业针对养老金问题开发了独特的人工智能应用,例如为智障患者提供通信工具,帮助护士为老年人安排厕所时间。回顾中国市场,不像印度和日本在人工智能医疗的“浅薄子应用”,人工智能与医疗在中国的整合已经进入“深阶段”,开始使用人工智能武装基层医生。以百度的脑人工智能技术为例,从2018年百度成立智能医疗部门,到2019年品牌升级到“灵药治会”,短短两年,在医院外现场,临床辅助决策系统(Cdss)相继推出,眼底图像分析系统,医学大数据解决方案,智能预诊断辅助,慢病管理等五种解决方案。

就像上述基础眼科医生的巨大差距,与中山大学中山眼科中心等一级医院的深度合作,以及眼底图像数据的基础。眼底图像的图像分析系统是通过算法架构和深度学习的高精度算法构建的。只有使用眼底摄像机获取二维眼底图,才能自动提取眼底的四种生理结构,并能在10秒内完成糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑病变等疾病的筛查。

据报道,该系统覆盖了数百家医疗机构,平均每天帮助近3,000人完成糖尿病视网膜病变等眼部疾病的科学早期筛查。麻省理工学院科技评论还介绍了百度CDSS系统在北京市平谷区登陆的案例。百度CDSS用于帮助基层医生通过学习权威教科书、药典和三级医院的高质量病历来诊断疾病。平谷区卫生卫生委员会信息中心主任焦俊峰说:“诊疗经验有限,CDSS部署后,医生能力提高,当地医生越来越多。”"也许人工智能有很长的路要走,不同国家的进程是不同的,至少百度已经验证了人工智能"武装“基本医生在方向上的正确性”。据研究公司IDC称,2022年亚洲医疗保健行业的科技支出可能达到15亿美元,并将继续以每年7%的速度增长。

在2016年左右,大量的人工智能医疗团队应运而生,他们过去在资本市场上有一个很好的故事。但医疗行业最终是一个缓慢的行业,破坏性的颠覆性革命没有出现,在艰难的落地、缺乏盈利预期等不利因素下,资本市场已逐渐陷入停滞,AI医疗已成为一名合格的创新者。

百度无疑是一个直接的例子2018年,百度成立的智能医疗部门已经有多家初创公司获得了B轮和C轮的融资。在B端市场的探索中,收藏家并不是有时间限制的奖金,但它是百度上线的垫脚石。第一位客户和百度这样的互联网巨头更有可能让一位企业家与医生和医生一起哭一个月。这只是在那里的门槛从来没有资源,而AI的能力是真正的杠杆。

中国国家产业信息安全发展研究中心发布的人工智能中国专利技术分析报告中,百度以5712项人工智能专利申请居第一位。IDC发布的IDCMarketScapage:2019中国AI云服务市场评估报告中,百度排名第一,领先于阿里云、AWS、腾讯云和华威云。以CDSS系统为例,大多数企业家选择标准机器学习算法对少数或单一疾病进行辅助决策,而国家对基层医生的要求是承担66种常见病的诊断和治疗。对27个科室的4000多种疾病进行诊断,TOP3病的推荐准确率达95%,并介绍了辅助调查、辅助诊断、治疗计划推荐、类似病历推荐、医生订单质量控制等。

可以无缝集成到基类Docto中的工作流此外,医疗行业并不是一个纯粹的商业市场,具有自然的公益性和社会性,参与者不应局限于“商业”的心态,而应积极地融入到医疗行业的改革中来。与微软的“云AI医疗”布局类似,百度在为基层医疗提供创新的解决方案和思路的同时,也使东软、英斯尔等同天旅行者能够以竞争的形式促进“医学科技大学”的整合。

反过来,人工智能医疗也成为社会的一大变革。对于基层医疗的从业者,或者对于医疗领域的每一个人来说,“人工智能医疗”的轨迹需要深入挖掘,而不是投机者。"人工智能能给保健系统带来更多的人性和温暖,"说,埃里克·托尔是美国结束的著名心脏病专家。也许埃里克·托波的观点不能被所有人所接受,甚至有人拿着科幻小说AI医生去摧毁人类的场景对于这种现象,我们不需要用太多的词语来批评,只需要把注意力集中在亚洲、非洲等初级卫生保健等欠发达的领域,然后比较人工智能所带来的变化,加强我们的立场并不困难。作为世界上最大的国家,中国的基层医疗治疗仍面临着各种挑战,但百度等人工智能先驱者已经完全武装起来了。

本文转载自其他网站,不代表健康界观点和立场。如有内容和图片的著作权异议,请及时联系我们(邮箱:guikequan@hmkx.cn
关键词:
基层医疗,临床辅助决策,人工智能

人点赞

收藏

人收藏

打赏

打赏

我有话说

0条评论

0/500

评论字数超出限制

表情
评论

为你推荐

相关文章

推荐课程


社群

精彩视频

您的申请提交成功

确定 取消
剩余5
×

打赏作者

认可我就打赏我~

1元 5元 10元 20元 50元 其它

打赏

打赏作者

认可我就打赏我~

×
打赏

扫描二维码

立即打赏给Ta吧!

温馨提示:仅支持微信支付!