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風口中的醫療AI如何在基層大展拳腳
2020-05-19        發布者:首宏

目前,中國新冠肺炎治愈人數已破八千,治愈率達94%。治愈后的患者需要滿足4個基本條件,體溫穩定在三天以上、沒有明顯的臨床癥狀,肺部的影像學檢查明確顯示炎癥基本被吸收,連續兩次的核酸病毒檢測結果為陰性,才能出院。其中肺部的影像學檢查是最為費事費力的事情。

在新冠肺炎排查量最高的時期,武漢的醫生們使用人工智能(AI)算法來檢查數數千張肺部影像圖片。相較于傳統流程,在AI算法的幫助下,醫生可以更快的判定出那些人可能患病,一定程度上緩解了醫生的工作壓力。首宏醫療通過對行業的觀察認為,醫療AI離我們并不遠,它早已在賦能基層醫療機構的過程中發揮了重要作用。

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1.布局基層醫療機構,醫療AI大有可為!

目前,全國有縣級醫院1.5萬個,鄉鎮衛生院3.6萬個,村衛生室62.2萬個,社區衛生服務中心9352個,社區衛生服務站2.6萬個,我國基層醫療機構服務網基本建成,但優質醫療資源整體分配不均的現象依然存在。隨著我國老齡化社會進程加速和經濟快速發展,人們對醫療服務的需求發展了根本性的改變?;鶎俞t療機構暴露出了科室不全、醫生經驗不足等問題。

在醫療AI的協助下,近些年基層醫療機構的診斷和治療水平大幅提高,群眾滿意度也隨之提升。醫療診斷是一個非常嚴謹、長周期的過程。肝癌在我國是一個高發性疾病,幾乎全世界一半的肝癌在中國。肝癌早期沒有任何癥狀,病人不會主動到醫院去就診,這就給早期診斷帶來了困擾。
觸診是基層醫療機構常用的檢查手段,即使摸到腫塊或有黃疸、腹水,有時也難以與結腸癌、胰腺癌區別開來,容易誤診,很多肝癌患者發現都已經是晚期。但在AI輔助診斷和決策系統的幫助下,診斷正確率和醫生的工作效率大為提高。據了解AI的診斷時間僅需要十幾秒,但正確率卻高達90%。依托大數據支持和強大的學習能力, AI將賦能基層醫療機構,更好的解決優質醫療資源分配不均的問題。

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2.基層醫療機構需要何種醫療AI產品?

基層醫療主要的作用是為人們提供基礎醫療、預防、保健等綜合性服務,需要全科醫生坐診。目前,我國全科醫生不足30萬人,人才缺口較大,即便是配有全科醫生的醫療機構,也客觀存著在醫生臨床經驗不足的尷尬,借助醫療AI將很好的緩解基層醫院遇到的問題。

醫療AI領域的應用十分廣泛,目前較為成熟的AI產品功能涵蓋了疾病風險預測、醫療影像輔助診斷、臨床輔助治療、智能健康管理和醫院智能管理等多種領域。在國家倡導分級診療的背景下,憑借醫療AI在老年病、癌癥、常見病和日常保健方面的出色表現,年輕的基層醫生也可以對疾病做出更準確的診斷,從而提高大眾對基層醫療機構印象,更好落實分級診療的應用。

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3. 醫療AI將成為中國制造的又一名片

醫療AI的發展不僅是硬件技術上的突破,更是醫療軟件技術上的革新。我國具備量大優勢基礎,可助力醫療AI在國際競爭中彎道超車。

首先,我國擁有世界上最多的人口,可以為AI的學習提供大量基礎數據,加之我國在勞動力成本上具備優勢,可以幫助AI更快的學習。AI的學習需要借助專業的醫生的幫助,比如一張醫學影像照片需要3~4位資深醫生的共同驗證才具有學習的價值,因為勞動力成本問題,這是海外醫療AI團隊所不可企及的。
其次,我國長期存在的醫療矛盾為醫療Ai的應用提供了豐富的場景,很多發達國家醫療體系較為健全,AI應用場景不及我國。首宏醫療認為大數據和大場景將成為醫療AI發展的助推器,并且國家近些年對相關展業的大力扶持,醫療AI將成為中國制造的另一張名片。


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