看病難,看病貴?這不是中國特點(diǎn),某種水平上美國比中國要嚴(yán)重很多。全球都面對(duì)著相似的成績。世界衛(wèi)生組織估量,全球約有430萬大夫和護(hù)士的缺口。這類完善在不蓬勃國度更加嚴(yán)重,而蓬勃國度也面對(duì)醫(yī)療費(fèi)用日趨昂揚(yáng)的挑釁。
資本缺少帶來的影響,常常表現(xiàn)在每一個(gè)患者可以獲得的診療時(shí)光。一項(xiàng)研討估量,美國大夫在每一個(gè)病人身上均勻消費(fèi)13-16分鐘。而在國際,此前有報(bào)導(dǎo)稱大夫均勻接診時(shí)光4-6分鐘,更有查詢拜訪稱:“門診大夫均勻只肯聽病人陳述病情19秒”。
但是我們其實(shí)不能據(jù)此過量責(zé)備大夫,至多“量子位”碰到的大夫絕年夜多半賣力擔(dān)任,候診的病患逐日數(shù)以百計(jì),忙得正午飯都來不及好好吃。怎樣辦?
人工智能(AI)或許是處理之道。至多在以下五個(gè)方面,AI已開端施展感化:
替大夫做診斷
客歲8月,老牌人工智能產(chǎn)物IBM Watson剖析了數(shù)千個(gè)基因漸變,終究確診一名60歲的日本女性,得了一種異常罕有的白血病,并供給了恰當(dāng)?shù)尼t(yī)治計(jì)劃,而幾個(gè)月前她曾被病院誤診。Watson的全部診斷進(jìn)程不到10分鐘,假如換做人類大夫,這個(gè)診斷須要耗時(shí)數(shù)周能力做到。
東京年夜學(xué)從屬病院的Arinobu Tojo大夫表現(xiàn):“說AI解救了她的性命能夠有一點(diǎn)點(diǎn)夸大,然則AI確切異常敏捷的給出了所需數(shù)據(jù)”。如今,Watson的腫瘤處理計(jì)劃曾經(jīng)進(jìn)入了21家中國病院。
今后救命靠AI:它已開端推翻病院 這五個(gè)范疇首當(dāng)其沖
好比說比來一期(第542期)Nature的封面,就是關(guān)于人工智能診斷皮膚癌的。斯坦福年夜學(xué)人工智能試驗(yàn)室在Nature揭橥論文展現(xiàn)了這一結(jié)果:他們用12.9萬張皮膚病變的照片練習(xí)深度卷積神經(jīng)收集,讓它對(duì)皮膚毀傷停止分類,診斷皮膚癌。這一算法的精確率到達(dá)91%以上,與人類皮膚科大夫無異。將來,這類算法可以用于挪動(dòng)App,讓用戶在家就可以自行攝影診斷皮膚癌。
國際的中山年夜學(xué)比來也有AI診斷方面的結(jié)果揭橥。該校科研人員在Nature biomedical engineering上揭橥的論文顯示,他們開辟的人工神經(jīng)收集CC-Cruiser診斷后天性白內(nèi)障的精確率,曾經(jīng)到達(dá)人類眼科大夫的程度。這些科研人員表現(xiàn),該技巧將來也能夠別用于診斷其他疾病。
機(jī)械進(jìn)修技巧也被用到了精力疾病的診斷中,好比說紐約年夜學(xué)Langone醫(yī)學(xué)中間的Charles Marmar就在應(yīng)用機(jī)械進(jìn)修來發(fā)掘語音中的特點(diǎn),從而贊助大夫來診斷PTSD(創(chuàng)傷后應(yīng)激妨礙),Sonde Health則用相似的辦法來診斷產(chǎn)后抑郁,和老年聰慧癥、帕金森病等老年性疾病。
解讀醫(yī)療影象
今后救命靠AI:它已開端推翻病院 這五個(gè)范疇首當(dāng)其沖
假如說AI替換大夫做診斷,乃至給出醫(yī)治計(jì)劃仿佛照樣巨子和科研界的游戲,離我們稍嫌悠遠(yuǎn),那末人工智能幫大夫解讀醫(yī)療影象則是正產(chǎn)生在我們身旁的實(shí)際,年夜量國際外創(chuàng)業(yè)公司涌入了這個(gè)熱點(diǎn)的范疇。
我們還從老牌廠商IBM說起。客歲8月,IBM斥資10億美元,將一家醫(yī)療影象公司Merge支出麾下,并與Watson安康部分歸并。Merge是美國最具影響力的醫(yī)療影象公司,不只具有年夜量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和圖象(CAT掃描、乳房攝像),還有贊助大夫存儲(chǔ)、剖析醫(yī)學(xué)圖象的頂尖技巧平臺(tái)。
2014年創(chuàng)建的Enlitic也專注于這一范疇,該公司的圖象辨認(rèn)軟件應(yīng)用CNN(卷積神經(jīng)收集),讀取X光片和CT圖象篩查惡性腫瘤。
國際,也有浩瀚創(chuàng)業(yè)公司在研討若何用AI解讀醫(yī)療影象,“量子位”依據(jù)地下數(shù)據(jù)停止的不完整統(tǒng)計(jì)顯示,僅在客歲完成天使輪融資的就有6家,包含推想科技、DeepCare、圖碼深維、連心醫(yī)療、森億智能和迪英加。
科研范疇也仍然在研討這一課題,倫敦帝國粹院的研討人員正在測驗(yàn)考試運(yùn)用機(jī)械進(jìn)修醫(yī)治創(chuàng)傷性腦毀傷。研討人員把這類毀傷的圖片,“喂送”給人工智能算法停止進(jìn)修,隨后電腦學(xué)會(huì)了辨認(rèn)腦毀傷,并可以或許分辯灰質(zhì)和白質(zhì)。這類才能將為研討人員供給有價(jià)值的信息。
慢性病猜測和安康治理
在安康治理方面,IBM異樣早有結(jié)構(gòu)。IBM的人工智能體系Watson與美國藥店CVS協(xié)作,CVS向Watson開放海量患者行動(dòng)信息,包含臨床數(shù)據(jù)、購藥數(shù)據(jù)和保險(xiǎn)數(shù)據(jù)等,Watson對(duì)用戶行動(dòng)和相干目標(biāo)停止剖析,來提早預(yù)知患者的病情。
歷久血糖偏高會(huì)激發(fā)多種并發(fā)癥,例如招致掉明等。客歲,Google收回最新研討結(jié)果:應(yīng)用深度進(jìn)修算法,來篩查糖尿病患者的視網(wǎng)膜病變情形。成果顯示,人工智能做出的斷定與專業(yè)大夫旗敵相當(dāng),乃至在部門目標(biāo)上比大夫還好。
異樣是針對(duì)眼部疾病。微軟客歲在印度應(yīng)用了Azure的機(jī)械進(jìn)修才能來處置數(shù)據(jù),并用Power BI辦事將數(shù)字可視化,以從中找出隱含的意義。據(jù)報(bào)導(dǎo)這些數(shù)據(jù)不只能贊助大夫肯定病人的眼部疾病離好轉(zhuǎn)還有多長時(shí)光,并且能猜測停止眼部手術(shù)的勝利率。
不久前,英國迷信家頒布的研討結(jié)果顯示,AI還能猜測心臟病人什么時(shí)候逝世亡。經(jīng)由過程剖析血檢和心臟掃描成果,人工智能可以發(fā)明心臟行將衰竭的跡象。
另外,Lumiata推出的Risk Matrix可以或許基于唾液剖析等數(shù)據(jù),猜測食管癌病發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。Next IT推出的Alme Health Coach經(jīng)由過程人工智能技巧評(píng)價(jià)慢性病人的全體狀況,并給出特性化的安康治理計(jì)劃。虛擬護(hù)士Molly也能經(jīng)由過程機(jī)械進(jìn)修的方法贊助患者康復(fù)。
走進(jìn)手術(shù)室
今后救命靠AI:它已開端推翻病院 這五個(gè)范疇首當(dāng)其沖
這個(gè)范疇最著名的莫過于達(dá)芬奇。
2000年,Intuitive Surgical達(dá)芬奇體系正式獲批上市。這個(gè)手術(shù)機(jī)械人最后用于支撐微創(chuàng)心臟搭橋手術(shù),后來又在前列腺癌醫(yī)治方面獲得停頓。達(dá)芬奇機(jī)械人由三部門構(gòu)成:內(nèi)科大夫掌握臺(tái)、床旁機(jī)械臂體系、成像體系。
數(shù)據(jù)顯示,今朝美國四分之一的手術(shù)中都應(yīng)用了達(dá)芬奇體系。2006年,301病院引入第一臺(tái)達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)械人。但有報(bào)導(dǎo)說達(dá)芬奇價(jià)錢昂揚(yáng),后續(xù)的保護(hù)本錢也不低。
除達(dá)芬奇以外,還有許多公司也在分歧范疇推出了手術(shù)機(jī)械人。人工智能也在手術(shù)室里幫助停止麻醉治理,包含術(shù)前評(píng)價(jià)、辦法選擇和術(shù)中治理等等方面。
值得一提的是,Google母公司Alphabet旗下性命迷信部分Verily與強(qiáng)生協(xié)作,配合創(chuàng)建了Verb Surgical公司,主打機(jī)械人手術(shù)助手。未來,能夠會(huì)有更多企業(yè)進(jìn)入該市場,并摸索分歧的細(xì)分空間,打造出一個(gè)感知、數(shù)據(jù)剖析和主動(dòng)化生態(tài)體系。
機(jī)械人還被用于在病院內(nèi)停止送餐送貨等辦事。Aethon公司推出的TUG機(jī)械人,可以或許包辦病院里各類事務(wù)雜活等后勤任務(wù),好比處置遞送藥品、醫(yī)療用品、試驗(yàn)室標(biāo)本,處置醫(yī)療渣滓等義務(wù)。還能讓醫(yī)護(hù)人員與病人長途聊天和互動(dòng)。
大夫的助理
《福布斯》此前已經(jīng)報(bào)導(dǎo):大夫消費(fèi)27%的時(shí)光在診室問診,還有49.2%的時(shí)光在做書面任務(wù),個(gè)中包含應(yīng)用電子安康記載體系。即使在診室,大夫只花52.9%的時(shí)光在跟患者溝通,還有37%的時(shí)光在處置書面任務(wù)。
一些醫(yī)療安康機(jī)構(gòu)曾經(jīng)開端應(yīng)用人工智能法式來削減大夫和護(hù)士搜集患者信息的時(shí)光,這有助于下降本錢,然則有能夠反而進(jìn)一步削減大夫和患者交換的時(shí)光。
今后救命靠AI:它已開端推翻病院 這五個(gè)范疇首當(dāng)其沖
除在任務(wù)中協(xié)助大夫以外,人工智能體系也在協(xié)助大夫更好地進(jìn)修新常識(shí)。扎克伯格伉儷的慈悲組織“陳-扎克伯格行為”(CZI)半個(gè)月前收買的科研搜刮引擎meta,就是如許一個(gè)產(chǎn)物。
meta應(yīng)用人工智能技巧,贊助科研人員跟進(jìn)本身范疇的最新停頓,今朝重要用于醫(yī)療范疇。科研人員可以應(yīng)用meta找到新技巧,懂得冠狀動(dòng)脈疾病;研討生可以看到,兩種疾病以異樣的方法激活人體的免疫機(jī)制;大夫可以更快地找到正在開辟寨卡病毒醫(yī)治手腕的迷信家。