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卫生管理

医疗人工智能7大趋势不可不知

作者:Kerr 来源:新浪医药 日期:2018-04-27
导读

4月24日,据《生命时报》报道,一家名为“北京远程视界科技集团有限公司”打着“远程医疗”、“专科医联体”等旗号,以融资租赁模式与多地县级或区级中医院、妇幼保健院开展专科合作,却在2017年下半年疑因资金链断裂,使合作医院背上高额债务。粗略统计,全国有上千家医院卷入其中,涉事金额超过百亿元。

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4月24日,据《生命时报》报道,一家名为“北京远程视界科技集团有限公司”打着“远程医疗”、“专科医联体”等旗号,以融资租赁模式与多地县级或区级中医院、妇幼保健院开展专科合作,却在2017年下半年疑因资金链断裂,使合作医院背上高额债务。粗略统计,全国有上千家医院卷入其中,涉事金额超过百亿元。

远程会诊系统是人工智能技术在医疗领域的一项基础应用,通过这一信息系统建设,基层医院能和大医院实现互联互通、远程会诊、资源共享,对于缺资金、缺设备、缺人才的县级医院来说是一大技术红利,但以此作为诱饵吸引基层医院跳入陷阱,则有违国家发展医疗人工智能的大方向。

据悉,目前医院、融资租赁公司、代理商已在多地投诉远程视界,四川、新疆、内蒙古、河北等地公安人员已抵京调查取证。

医疗人工智能比你想象“火”得多

人工智能在医疗健康领域的需求其实比想象中多得多。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所主任闵栋在第79届中国国际医疗器械(春季)博览会上表示,我国优质医疗资源紧张,且供需不平衡仍将持续。在需求侧,人民群众医疗健康需求持续攀升。截止2017年底,我国60岁及以上老年人口2.41亿,确诊慢病患者近3亿,且两者数量都在逐年上升。在供给侧,职业医师数量远远供不应求。我国280万职业医师远远无法应对2000万日均门诊量。供需缺口持续加剧、催生医疗智能化,所以引入大数据、人工智能、云计算、区块链等技术可以有效提升医疗服务效率、扩大医疗服务供给。

因此,国家政策密集出台,大力推进健康医疗行业及医疗人工智能发展。

2016年,国务院发布《促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,明确指出“支持研发健康医疗相关的人工智能技术、生物三维(3D)打印技术、医用机器人、大型医疗设备、健康和康复辅助器械、可穿戴设备以及相关微型传感器件”。

同年,国家发改委、科技部、工业和信息化部、中央网信办出台《“互联网+”人工智能三年行动实践方案(2016-2018年)》,明确指出“支持在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展人工智能应用试点示范”。

2017年底,中国信息通信研究院起草、工业和信息化部出台《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,具体明确发展“医疗影像辅助诊断系统;推动医学影像数据采集标准化与规范化,支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发,加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用;面向医疗等行业领域,支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享。”

习总书记在第十九次全国代表大会开幕式上,六次提到与医疗健康和信息化直接相关的内容,并提出具体要求。因此健康医疗大数据、远程医疗、区域医疗、分级诊疗、家庭医生、医教协同都成为近几年医改的大热点。

医疗信息化将进入3.0时代

闵栋介绍,目前我国医疗行业信息化已处在从2.0到3.0时代的过渡阶段。

1.0时代:医疗信息化

这个时代的主要模式是医院内部业务系统和管理系统的互通互联。医院、社区、公共卫生等信息资源的整合和共享,形成区域医疗;远程会诊、远程培训、远程急救、远程查房、远程阅片等形成远程医疗。主要技术是计算机和互联网。

2.0时代:互联网医疗

互联网医疗的主要模式有两种:一是,以在线导流、问诊为主要模式的互联网医院;二是,医院内部融合医保的全流程移动医疗。主要技术是智能穿戴式设备、4G网络、云计算和大数据。

3.0时代:智慧医疗

智慧医疗的主要模式是人工智能全面融入医疗全环节,实现医疗全流程智能化。主要技术包括装备医疗机器人、VR/AR等硬件,5G网络通信,人工智能(深度学习算法和人脑芯片)算法。

人工智能在医疗健康领域七大趋势

医疗人工智能会在云计算、AI芯片、大数据、深度学习、类脑智能等基础上,用于临床辅助决策、影像识别、病理辅助诊断、个人健康管理、基因测序、新药研发等。目前可预见的有七大应用趋势:

趋势一:多样化医疗健康终端开启精准量化人体进程

医疗健康终端正在从专业领域向大众领域扩展,应用范围从医院、体检机构到社区、家庭再到个体,产品也已开始从专业医疗检测设备到家用、社区医疗检测终端再发展到可穿戴医疗健康设备。

而且,目前的三大关键技术使得智能终端为用户实现了定制化的数据采集传输,分别为:一、高性能高可靠生物体征感知技术,包括智能传感、识别、算法等;二、低功耗轻量级底层软硬件技术,包括低功耗芯片、操作系统、应用开发工具等;三、低功耗广域智能物联技术,包括物联解决方案、芯片等。

趋势二:虚拟(增强)现实助力生物建模与心理治疗

虚拟现实(VR)生物组织3D建模用于医疗教学和诊疗,如用于可交互人体器官数字建模及虚拟手术。VR交互沉浸模拟症状触发情景,可治疗心理疾病,如创伤后应激障碍(PTSD)、多动症、自闭症、恐高症、幻肢痛等。欧美国家已将VR治疗用于脊椎受损幻痛、伊拉克战争退伍军人PTSD等。

趋势三:医疗通信面向无线化、远程化、全连接方向演进

目前,我国院内医疗通信已进入无线化,即医院内医疗全联接,医疗设备与MB8联接一张网承载,提高医疗监测效率,降低医疗人工出错概率。

2019年,医疗通信将迈进远程化,连接范围为区域/院间,实现区域远程医疗全联接,医疗机构间远程医疗全无线,解决优质医疗资源分布不均问题,消除医疗专家在途时间消耗。

2020年后,我国医疗通信将进入智能化,链接室外/家庭,即智能医疗全联接,5G医疗专网智能云化AI辅助智能医疗,5G医疗诊断效率提升,随时随地医疗服务。

趋势四:系统架构向云计算迁移,服务可信度备受关注

系统架构分为传统构架、私有云和公有云三大类,特点不同:系统架构由于构架复杂,会导致成本持续上升,且需要自己管理运维,SLA保证困难,扩展困难。私有云需要重新购买高端服务器、昂贵的虚拟化软件、大容量存储,完全自己维护,SLA自己保证,扩展性好、可按需扩展,但有上限。公有云为租用主机、存储,不用一次性投资,按需用资源,无需自己维护底层,SLA有保证、专业队伍和机房,扩展性好,并可随时按需扩展。

目前医疗机构多采用私有云结合公有云的医疗混合云。

趋势五:人工智能广泛渗入医疗行业,但产业化尚需时间

人工智能算法与医疗服务流程深度融合是大趋势,国内外企业纷纷布局人工智能,但全面产业化仍需时间。

虚拟助手、病历文献分析、医学影像,距离产业化平稳期年限为5-10年;疾病筛查和预防、医院管理、健康管理、新药发现、智能化器械等应用的产业化进入平稳期预计要超过10年应用。

趋势六:区块链构建医联体的可信网络基础

区块链是一种分布式账本,是多种技术的集成创新,代表了新的构架设计范式。具有透明可信、防篡改可追溯、隐私安全保障、系统高可靠的优势。

区块链+医联体目前已进入实践阶段,例如阿里健康与常州市利用区块链技术改造技术构架,实现了常州市医疗机构之间安全、可控的数据互联互通,用低成本、高安全方式解决长期困扰医疗机构的“信息孤岛”和数据安全问题。另外,中日医院也将区块链技术用于其呼吸科医联体。

趋势七:医疗信息安全威胁来源多样,形势日趋严峻

信息安全问题主要分为过程风险、系统风险和数据主权三方面。过程风险为数据开发、公网传输、用户终端存储过程中的信息泄露风险。系统风险是指医疗信息系统安全机制有待完善,高级持续性威胁严重。数据主权则是跨境传输和存储将涉及国家的信息主导权及国家人口数据安全。

2018年初,我国多家医院服务器遭最新勒索病毒攻击,导致系统瘫痪数据库文件被加密破坏,严重影响了医院正常就医秩序。

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