伴隨著醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像檢查的重要性日益突出。在診斷治療期間，超過75%的病人需要放射科醫(yī)師的幫助。但是影像專業(yè)人才的培養(yǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上需求的增長速度，放射科醫(yī)師面臨巨大的缺口。接下來小編就給大家介紹一下人工智能對智慧醫(yī)療的好處，一起來看看吧。

百度智能云-對象存儲BOS

2.8

15條點評

咨詢產(chǎn)品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

5

合作品牌

50

人工智能對智慧醫(yī)療的好處

人工智能在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用。

在醫(yī)學(xué)上主要產(chǎn)生如下表所示的兩大類，四種類型的數(shù)據(jù)。除了大數(shù)據(jù)的5V特性——數(shù)據(jù)容量大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣，增長速度快，數(shù)據(jù)價值巨大，以及真實性之外，這些數(shù)據(jù)還具有以下特點。

隱私權(quán)：醫(yī)療數(shù)據(jù)主要來源于復(fù)雜的“人”，必然涉及個人隱私信息。不合法地使用隱私信息會帶來安全和機密問題，例如近年來頻繁的婦產(chǎn)信息泄露事件以及人口健康數(shù)據(jù)泄露事件。

殘缺：醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集和處理過程常常是斷斷續(xù)續(xù)的，已有的數(shù)據(jù)收集常常是為了治療病人，而處理過程可能是面向多種應(yīng)用，例如研究某種疾病的一般規(guī)律等。所收集的數(shù)據(jù)不能覆蓋應(yīng)用所需數(shù)據(jù)的頻繁發(fā)生。此外，數(shù)據(jù)的不一致、表達(dá)的不確定性和模糊性使醫(yī)療數(shù)據(jù)無法支持所有的應(yīng)用。

重復(fù)：在醫(yī)療過程中，多次出現(xiàn)相同的數(shù)據(jù)的現(xiàn)象是常見的，例如，同一疾病的患者的癥狀，檢查和檢驗結(jié)果，治療過程，可能是完全一致的，或者一個人可能會多次進(jìn)行相同的檢查。另外，在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中，不相關(guān)的，甚至相互矛盾的情況很常見。

長線：醫(yī)療大數(shù)據(jù)覆蓋了人的整個生命周期，具有很強的時效性。病史資料成為醫(yī)生診斷和治療病人的重要依據(jù)之一。根據(jù)醫(yī)療界的規(guī)定，門急診數(shù)據(jù)至少需要保留15年，住院數(shù)據(jù)需要保留30年，影像數(shù)據(jù)需要保留30年。

倫理學(xué)：醫(yī)療服務(wù)于“人”，遵循倫理學(xué)準(zhǔn)則是數(shù)據(jù)收集與利用的底線。人工智能技術(shù)在醫(yī)療過程中的應(yīng)用主要有智能診療、醫(yī)療機器人、健康管理等方面。

智慧醫(yī)療的主要任務(wù)是利用患者院內(nèi)資料(尤其是住院資料)進(jìn)行智能化診斷。目前研究較多的是基于醫(yī)學(xué)圖形與圖像分析的輔助診斷與基于電子病案分析的智能化診療。

在此基礎(chǔ)上，基于電子病案分析的智能診斷包括藥物使用預(yù)測、住院死亡風(fēng)險預(yù)測、意外再住院風(fēng)險預(yù)測、住院時間預(yù)測和出院疾病診斷預(yù)測等。實踐證明，這類問題可以轉(zhuǎn)化為分類、聚類或回歸問題來處理。常規(guī)方法有決策樹、隨機森林、支持向量機、聚類和邏輯回歸等。近幾年來，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，大多數(shù)的診斷和治療工作都被深度學(xué)習(xí)框架所統(tǒng)一。根據(jù)文獻(xiàn)(Esteva,etal.,2019)所述，上表所列的各種數(shù)據(jù)可以在下圖所示的框架下統(tǒng)一使用。

深度學(xué)習(xí)框架圖，用于多模式醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。

其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典算法如強化學(xué)習(xí)等，在診斷和治療中得到了廣泛的應(yīng)用。此外，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識圖譜在智能治療過程中一直占有重要地位，也是目前人們普遍認(rèn)可的方法。

一般來說，醫(yī)療機器人屬于醫(yī)療設(shè)備，與聊天機器人等純軟件機器人不一樣。醫(yī)學(xué)機器人的智能性表現(xiàn)為能夠根據(jù)實際醫(yī)療需求單獨制定操作計劃，生成操作程序并執(zhí)行。按照國際機器人聯(lián)合會(IFR)的分類系統(tǒng)，醫(yī)療機器人可分為手術(shù)機器人、康復(fù)機器人、輔助機器人和服務(wù)機器人4個類別。高效、微創(chuàng)、精確、穩(wěn)定是醫(yī)療機器人的優(yōu)點，也是其優(yōu)點。

醫(yī)療機器人系統(tǒng)中，以手術(shù)機器人為代表的智能手術(shù)平臺廣泛應(yīng)用于泌尿外科、腎移植、輸尿管成形、婦產(chǎn)科、子宮切除、輸卵管結(jié)扎等多個科室，以膽囊切除術(shù)在醫(yī)療機器人系統(tǒng)中所占比例最大。

復(fù)健機器人是指通過替代或幫助人體的某些功能，在復(fù)健醫(yī)療過程中起一定作用的機器人，主要有復(fù)健機械手、醫(yī)院機器人系統(tǒng)、智能輪椅、假肢和復(fù)健治療機器人等。每種類型的康復(fù)機器人都有一個比較成熟的產(chǎn)品上市。

輔助性機器人是指能夠被感知，并通過處理感知信息，向用戶反饋操作情況的醫(yī)療機器人，主要用來滿足行動不便或老年人群的醫(yī)療需求。
服務(wù)型機器人是指能幫助醫(yī)護(hù)人員分擔(dān)諸如醫(yī)用運輸機器人、殺菌機器人等重?fù)?dān)、繁瑣的運輸和基本工作的機器人。

衛(wèi)生管理是對個人或人群的衛(wèi)生風(fēng)險因素進(jìn)行綜合管理的過程，其目的是調(diào)動個人和集體的積極性，使有限的資源得到有效利用，以達(dá)到最佳的衛(wèi)生效果。

20世紀(jì)50年代末，健康管理的概念首先在美國被提出，其核心內(nèi)容是醫(yī)療保險機構(gòu)通過系統(tǒng)地對其醫(yī)療保險客戶(包括病人或患病的風(fēng)險人群)進(jìn)行健康管理，有效地控制疾病的發(fā)生和發(fā)展，顯著降低出險概率和實際醫(yī)療費用，從而減少醫(yī)療保險賠償損失。

運用人工智能技術(shù)來提高健康管理的質(zhì)量和效果，一直是智慧醫(yī)療研究的熱點。智慧衛(wèi)生主要包括健康風(fēng)險因素監(jiān)測、分析、評價和干預(yù)的綜合管理過程。衛(wèi)生管理涉及的范圍很廣，這里就不展開了。

在人工智能時代，醫(yī)學(xué)研究正在由實驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變。

在人工智能時代，傳統(tǒng)的研究方法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究方法。

藥品研發(fā)通常可分為三個階段：臨床前研究，臨床試驗，上市后跟蹤。
在臨床前研究中，首先根據(jù)化學(xué)或生物學(xué)的藥物設(shè)計經(jīng)驗理論，通過偶然的發(fā)現(xiàn)或在已有臨床經(jīng)驗的啟發(fā)下，為新的藥物實體建立研究靶點和來源方案；然后，合成化合物并進(jìn)行藥理學(xué)、藥動學(xué)、毒理學(xué)和處方研究。

這些藥物的安全性、有效性和劑量主要通過人體臨床試驗來驗證。

藥物上市后跟蹤主要是通過IV期臨床研究了解藥物的作用機制和作用范圍，發(fā)現(xiàn)可能的藥效，補充新的劑量規(guī)格，以及發(fā)掘上市后的藥物副作用(AdverseDrugReaction,ADR)。

根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，藥物研發(fā)的臨床前研究成功率低于0.1%，進(jìn)入臨床研究的藥物，大約只有10%能進(jìn)入市場。因而藥物研發(fā)周期長，成本高，成功率低。伴隨著藥品大數(shù)據(jù)的發(fā)展，為了提高藥品研發(fā)的效率，人工智能技術(shù)逐漸進(jìn)入了每個階段。例如，在臨床前研究階段，利用文本分析技術(shù)挖掘醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中可能的藥物靶點，利用機器學(xué)習(xí)算法分析藥物分子結(jié)構(gòu)，篩選出化合物；在臨床試驗階段，利用電子病歷分析技術(shù)自動建立病人隊列；在上市后，利用電子病歷分析和多媒體數(shù)據(jù)分析等技術(shù)來發(fā)現(xiàn)藥物的副作用。

除藥物研發(fā)外，人工智能技術(shù)還可用于臨床療效對比分析，疾病因素研究等。

伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，智慧醫(yī)療正面臨前所未有的發(fā)展機遇。我們相信，在不遠(yuǎn)的將來，智慧醫(yī)療將深刻改變醫(yī)療過程和效率，人工智能將推動醫(yī)療領(lǐng)域朝著智能化、日常化、人性化方向發(fā)展。

對于醫(yī)者來說，由于獲得更方便的信息、更容易與衛(wèi)生保健人員和醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)聯(lián)系，自主參與醫(yī)療過程的意愿和需求將會越來越強烈，圍繞個人健康管理的技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)將成為現(xiàn)有醫(yī)療系統(tǒng)的自然延伸。通過對院外行為的管理，個人健康管理系統(tǒng)將極大地提高患者的安全和順從性，提高慢性疾病的治療和管理效果。

對于醫(yī)生來說，一方面，通過智能輔助決策系統(tǒng)，可以快速定位多方面的醫(yī)療決策知識，做出更合理的診斷和治療決策，降低診斷和治療風(fēng)險，一些煩瑣重復(fù)的簡單操作將逐漸被機器所取代；另一方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)學(xué)研究將逐漸成為醫(yī)學(xué)研究的主流，加速醫(yī)學(xué)研究進(jìn)程。

對于醫(yī)療機構(gòu)來說，利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)技術(shù)，對醫(yī)療過程中的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行升級、改造，甚至流程再造，是長期需要重點關(guān)注的方向，也是“智慧醫(yī)療”的核心內(nèi)容，如輔助診斷式分級診療、多科室遠(yuǎn)程會診、多醫(yī)院遠(yuǎn)程會診等。

在公共衛(wèi)生方面，以“報”為主的防治方式將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐?ldquo;報”為主的主動預(yù)防方式。通過對數(shù)據(jù)的分析和挖掘，將數(shù)據(jù)的來源從單一的院落數(shù)據(jù)擴展到包括社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)。群眾醫(yī)療教育也將逐步規(guī)范化、個性化。

雖然智慧醫(yī)療有著廣闊的應(yīng)用前景，但我們也應(yīng)清醒地認(rèn)識到，目前和今后可能面臨的挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

(1)數(shù)據(jù)是智慧醫(yī)療發(fā)展的基礎(chǔ)，現(xiàn)有醫(yī)療數(shù)據(jù)的連通性仍然是一個大問題，而且數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，這嚴(yán)重妨礙了人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

(2)醫(yī)療領(lǐng)域?qū)_度的要求很高，目前人工智能技術(shù)只在某些特定領(lǐng)域和業(yè)務(wù)上取得了較好的成果(如基于醫(yī)學(xué)圖像處理的肺結(jié)節(jié)識別和皮膚癌診斷等)，但仍然局限于感知智能。認(rèn)知智能仍然沒有突破，需要復(fù)雜推理。

(3)醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)的多樣性、復(fù)雜性和特殊性，對相關(guān)技術(shù)，尤其是人工智能技術(shù)提出了更高的要求。發(fā)展智能醫(yī)療首先要依靠人工智能技術(shù)自身的不斷發(fā)展。

（4）智慧醫(yī)療是醫(yī)學(xué)發(fā)展的一個新階段，必然會產(chǎn)生大量的新模式，伴隨而來的是社會、倫理和法律挑戰(zhàn)。怎樣使用數(shù)據(jù)？科技在醫(yī)療過程中如何起作用？都需要在不斷的摸索過程中，建立起自己的規(guī)范、合理、有序的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。

   構(gòu)建完善的人才培養(yǎng)體系也是智慧醫(yī)療長期穩(wěn)定發(fā)展的前提。簡言之，智慧醫(yī)療是信息技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)晶，是人類長期追求的目標(biāo)，短期內(nèi)不會徹底改變傳統(tǒng)的醫(yī)療模式，更不會完全取代醫(yī)生。負(fù)責(zé)任的觀點是：積極采用新技術(shù)，盡可能發(fā)揮現(xiàn)有信息技術(shù)的作用，提高醫(yī)療各環(huán)節(jié)的效率和質(zhì)量，逐步實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)的升級和改造。以上就是小編為大家介紹的人工智能對智慧醫(yī)療的好處，希望對您有幫助。