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          五大應(yīng)用場景案例分析:人工智能在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)最先落地?

          作者: 時(shí)間:2017-04-13 來源:騰訊研究院 收藏
          編者按:隨著社會(huì)進(jìn)步和人們健康意識(shí)的覺醒,人口老齡化問題的不斷加劇,人們對于提升醫(yī)療技術(shù)、延長人類壽命、增強(qiáng)健康的需求也更加急迫。對于醫(yī)療進(jìn)步的現(xiàn)實(shí)需求極大地刺激了以人工智能技術(shù)推動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革升級(jí)浪潮的興起。

            (三)智能診療

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201704/346522.htm

            國外最早將應(yīng)用于醫(yī)療診斷的是MYCIN專家系統(tǒng)。我國研制基于的專家系統(tǒng)始于上世紀(jì)70年代末,但是發(fā)展很快。早期的有北京中醫(yī)學(xué)院研制成‘關(guān)幼波肝炎醫(yī)療專家系統(tǒng)’,它是模擬著名老中醫(yī)關(guān)幼波大夫?qū)Ω尾≡\治的程序。上世紀(jì)80年代初,福建中醫(yī)學(xué)院與福建計(jì)算機(jī)中心研制的林如高骨傷計(jì)算機(jī)診療系統(tǒng)。其他如廈門大學(xué)、重慶大學(xué)、河南醫(yī)科大學(xué)、長春大學(xué)等高等院校和其他研究機(jī)構(gòu)開發(fā)了基于的醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng),并成功應(yīng)用于臨床。

            在智能診療的應(yīng)用中,IBM Watson是目前最成熟的案例。IBM Watson 可以在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、248000 篇論文、69種治療方案、61540次試驗(yàn)數(shù)據(jù)、106000份臨床報(bào)告。2012年Watson 通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試,并部署在美國多家醫(yī)院提供輔助診療的服務(wù)。目前Watson 提供診治服務(wù)的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson實(shí)質(zhì)是融合了自然語言處理、認(rèn)知技術(shù)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等技術(shù),并給予假設(shè)認(rèn)知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析、評(píng)價(jià)的人工智能系統(tǒng)。

            (四)智能影像識(shí)別

            貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學(xué)中心(BIDMC)與哈佛醫(yī)學(xué)院合作研發(fā)的人工智能系統(tǒng),對乳腺癌病理圖片中癌細(xì)胞的識(shí)別準(zhǔn)確率能達(dá)到 92%。

            美國企業(yè) Enlitic將深度學(xué)習(xí)運(yùn)用到了癌癥等惡性腫瘤的檢測中,該公司開發(fā)的系統(tǒng)的癌癥檢出率超越了4位頂級(jí)的放射科醫(yī)生,診斷出了人類醫(yī)生無法診斷出的 7%的癌癥。

            (五)智能健康管理

            1、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

            風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測分析公司Lumiata,通過其核心產(chǎn)品——風(fēng)險(xiǎn)矩陣(Risk Matrix),在獲取大量的健康計(jì)劃成員或患者電子病歷和病理生理學(xué)等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,為用戶繪制患病風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間變化的軌跡。利用Medical Graph圖譜分析對病人做出迅速、有針對性的診斷,從而對病人分診時(shí)間縮短 30%-40%。

            2、虛擬護(hù)士

            Next IT開發(fā)的一款A(yù)PP慢性病患者虛擬助理(Alme Health Coach),“Alme Health Coach 是專為特定疾病、藥物和治療設(shè)計(jì)配置。它可以與用戶的鬧鐘同步,來觸發(fā)例如‘睡得怎么樣’的問題,還可以提示用戶按時(shí)服藥。這種思路是收集醫(yī)生可用的可行動(dòng)化數(shù)據(jù),來更好的與病人對接?!痹摽預(yù)PP主要服務(wù)于患有慢性疾病的病人,其基于可穿戴設(shè)備、智能手機(jī)、電子病歷等多渠道數(shù)據(jù)的整合,綜合評(píng)估病人的病情,提供個(gè)性化健康管理方案。

            美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)投資了一款名為AiCure的App。這款A(yù)pp通過將手機(jī)攝像頭和人工智能相結(jié)合,自動(dòng)監(jiān)控病人服藥情況。

            3、精神健康

            2011年,美國Ginger.IO公司開發(fā)了一個(gè)分析平臺(tái),通過挖掘用戶智能手機(jī)數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)用戶精神健康的微弱波動(dòng),推測用戶生活習(xí)慣是否發(fā)生了變化,根據(jù)用戶習(xí)慣來主動(dòng)對用戶提問。當(dāng)情況變化時(shí),會(huì)推送報(bào)告給身邊的親友甚至醫(yī)生。

            Affectiva 公司開發(fā)的情緒識(shí)別技術(shù),通過網(wǎng)絡(luò)攝像頭來捕捉記錄人們的表情,并能分析判斷出人的情緒是喜悅,厭惡還是困惑等。

            4、移動(dòng)醫(yī)療

            Babylon開發(fā)的在線就診系統(tǒng),能夠基于用戶既往病史與用戶和在線人工智能系統(tǒng)對話時(shí)所列舉的癥狀,給出初步診斷結(jié)果和具體應(yīng)對措施。

            AiCure 是一家提醒用戶按時(shí)用藥的智能健康服務(wù)公司,“其利用移動(dòng)技術(shù)和面部識(shí)別技術(shù)來判斷患者是否按時(shí)服藥,再通過APP來獲取患者數(shù)據(jù),用自動(dòng)算法來識(shí)別藥物和藥物攝取?!?/p>

            5、健康干預(yù)

            Welltok 通過旗下的 Café Well Health 健康優(yōu)化平臺(tái),運(yùn)用人工智能技術(shù)分析來源于可穿戴設(shè)備的 Map My Fitness 和Fit Bit等合作方的用戶體征數(shù)據(jù),提供個(gè)性化的生活習(xí)慣干預(yù)和預(yù)防性健康管理計(jì)劃。

            國內(nèi)智能醫(yī)療

            根據(jù)方正證券發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療深度報(bào)告,“中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:信息服務(wù)階段,實(shí)現(xiàn)人和信息的連接;咨詢服務(wù)階段,實(shí)現(xiàn)人和醫(yī)生連接;診療服務(wù)階段,實(shí)現(xiàn)人和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的連接。”在實(shí)際的產(chǎn)業(yè)發(fā)展中,中國智能醫(yī)療仍處于起步階段,但賴于資本的追捧,多家智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司已順利獲得融資。在未來的發(fā)展中,國內(nèi)公司應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)庫、算法、通用技術(shù)等基礎(chǔ)層面的研發(fā)與投資力度,在牢固基礎(chǔ)的同時(shí)進(jìn)一步拓展智能醫(yī)療的應(yīng)用領(lǐng)域。


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