随着现代工业由1.0向4.0的飞速进步,外科也不甘其后。
外科1.0在早期是指开放性的传统手术,基本就是指医生去开刀。到了外科2.0,大量的手术开始运用微创,腔镜技术。到了外科3.0时代,手术机器人横空出世,知名度比较高的达芬奇,就是在人类的操控下进行的一系列复杂的手术。
目前我们认为已经到了外科4.0时代,这是属于数字化外科手术的时代。大量的数字化技术开始进入外科的临床领域,所有的前沿科技与医学进行结合。
这就是智能医学。
01医学界复合交叉性人才培养
科技的飞速前进以及人类本身的健康需求为智能医学的发展带来了巨大的契机。为响应现代化科技智慧医疗,我们国家今年要增加一本规培医生的教材——《智能医学》。这本书在教材体系里面以前是没有的,为什么要增加它?
这要从中美的教育体系说起。
这里说的教育体制指的是医学教育体系。中美两国存在巨大的差异。在医学教育方面,我国基本可分为三种情况:本科生,研究生,规培医生。经过这三个阶段的培训,医学人员才能走上医生的工作岗位,成为一名临床医生。
也就是说中国的本科生,在医科大学学医,在研究生学医,最后到规培医生,仍然是学医,所以这样的体系培养出来的是非常单纯的医学人才。治病救人毋庸置疑是游刃有余的,但是在交叉创新方面,他们的知识背景以及跨学科解决问题的能力,会存在瓶颈。
而美国的医生在本科生阶段很多人学的是理工科,这些人拿到了理工科的学士学位之后,才有资格报考医学院。这也就是说美国的医学院类似于我们国内的研究生院,所以美国医学院的毕业生都叫doctor,就是博士。如此体系培养出来的医学人才,实际上都是复合型人才。
这就是中美医学教育人才体系和人才结构最大的差异。这种差异就导致了:如果是智能医学风口来临的时候,我们两国的医生对智能医学时代,数字化医疗的对接能力,会有一定的差距。
02人工智能在医学上的应用
那么我们可以对智能医学做了一个定义:新兴的理工科与医学高度交叉的一个学科,它包括一系列的前沿技术在医学领域的应用。在这个领域里面,智能医学包含了:计算机导航,3D打印,手术机器人,以及5G大数据远程医疗云平台。这些热门的前沿技术在医学领域的应用范围很广很新,也必然是将来医学的重要发展方向。
叶哲伟教授利用混合现实技术授课场景
智能医学里面的智能,它并不是单纯的指的人工智能,它实际上是包含了两类的智能,一类是人类的智能,第二个才是人工智能,通俗来说,它是这两种智能的结合体,这两种智能相依相存互相补充,并不能够互相替代。
目前看人工智能在医学上它主要在三个领域表现非凡。
第一个是影像科,人工智能在影像的识别方面有巨大优势。第二个是病理科,人工智能对图形图片病理切片有准确的判断。第三个就是皮肤科,因为涉及到图形图像学的一些研究。
03人工智能处理数据及混合现实的应用
在医学上还有两个趋势值得大家关注,一个是用人工智能来处理数据,第二个是用混合现实来影响呈现这个数据。
一,人工智能来处理数据
人工智能watson在医学上是比较成熟的处理数据的应用。watson人工智能它主要适用于肝胆肿瘤的诊断和治疗,它有四个方面的功能:
一是学习,二是可以理解,三是可以互动,四是可以推理。
因为它具备这四大功能,所以可以成为肿瘤治疗方面的优秀助手。肿瘤的人工智能可以使年轻的医生迅速成长,可以使资深的医生效率更高。还使疲惫的医生避免发生差错。
除虚拟助理之外,人工智能在医学上还可以进行药物发掘以及辅助诊疗健康管理,医院管理,疾病的风险预测,辅助医学平台。
最广泛的应用是智能医学在构建智慧医院上不俗的表现。
二,混合现实
医学行业实际上是存在一些痛点的:教育培训,医学沟通和临床治疗,手术导航,临床远程会诊。
混合现实恰好可以解决医学上的这一系列难点。
混合现实技术出来之后就得到了很多殿堂级的医学机构的高强烈关注,并且也给了很高的评价。
我们团队用这个技术也完成了全球首例的混合现实引导下的髋部骨折手术。当时也得到了央视的报道。
通过混合现实技术,医生看到的是虚拟和现实混合叠加的场景。
实现人工智能迅速处理数据和混合现实技术的普及,5G时代的到来为此提供了先行条件。5G的传输数据速度更稳定,更迅捷。比如一个人针扎到手指,人类的本能反应是把手缩回来,这个本能反应需要0.2秒,也就是200个毫秒。那5G的反应速度是多少?1个毫秒,5G反应速度比能比人类的速度快200倍。这就是为什么5G的在医疗上面很多医学操作变得更安全。
另外就是智慧的养老,将来人口老龄化之后,智慧医疗包括智能学,在养老方面它会有较大的刚需。随着科技的迅速发展,尤其是不久的将来中5G的普及,会推动智能医学站在医疗行业发展的新风口。
健康界《智慧医院必备课:5G时代的智能医学》。课程全网独家上线,华中科技大学附属协和医院骨科医院主任医师、博士研究生导师,国家“十三五”医师规范化培训教材《智能医学》主编叶哲伟老师为您深度剖析上述问题,力求在智慧医院积极建设的情况下,为更多同行提供智能医疗服务的解决方法!
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