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人工智能医疗正加速落地

发布时间:2017-09-22 来源:中国自动化网 类型:基础知识 人浏览
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关键字:

人工智能医疗

导读:

随着全球医疗保健进入数字化的拐点,客户授权使用的健康数据量快速增长,将为行业发展提供先决条件。医疗与人工智能结合的关键在于“算法+有效数据”,目前深度学习等算法的发展已经相对成熟,资深业内人士介绍,医疗卫生和保健目前已进入数字化拐点。

随着全球医疗保健进入数字化的拐点,客户授权使用的健康数据量快速增长,将为行业发展提供先决条件。医疗与人工智能结合的关键在于“算法+有效数据”,目前深度学习等算法的发展已经相对成熟,资深业内人士介绍,医疗卫生和保健目前已进入数字化拐点。


中国发展医疗人工智能具有三个利好:第一,中国人口基数大,医疗资源分布不足,让人工智能医疗落地应用成为一种刚需;第二,人工智能在各领域的技术积累达到了一个爆破点,可以为医疗人工智能落地起到巨大的推动作用;第三,国家政策红利。


人工智能在医疗行业具体应用包括:诊前的疾病预防、健康管理;诊中的辅助诊断,医学图像处理;诊后额虚拟医护助手,慢病管理。其他领域包括药物研发,医保控费等。目前,发展相对成熟的领域包括“智能诊断”和“医学影像识别”领域。


作为健康数据的采集基础,可穿戴设备可以说是作为人工智能的先锋来到大众视野。但是由于数据的准确性、标准化等诸多因素成为了“鸡肋”产品。而随着人工智能技术的快速发展,以及对医疗数据的采集及应用情况的完善,伴随着物联网大环境的促进下,可穿戴设备也将再次发力,为人们的健康保驾护航。

语音识别可有效缓解医院三大痛点:效率、安全、数据。因为病历书写工作量大,很多医生写病例的时候就选择复制粘贴的方式,夸张的有些把左右腿都搞混,这样的结果就造成了医院误诊率提高,甚至出现医疗事故,安全问题不容忽视。语音识别能够很好的与现有电子病历系统相结合,在记录每个病人病情时,通过语音录入的方式极大的提高了效率,将医生从机械的文案录入工作中解放出来,提升就诊效率和患者体验度。

在医学影像方面,人工智能除了可以对图像进行识别,还可以通过对大量影像数据和诊断数据深度学习训练,掌握诊断能力。以肺结节为例,人工智能可以降低漏报率,并识别多种肺部结节,比如磨玻璃结节、血管旁小结节、微小结节、多发小结节等比较难判定的结节。


人工智能医疗诊断的效率及精确度均大幅高于人类医生,朗锐慧康(www.lrioh.com)认为,随着国内老龄化加重及人力成本攀升,未来人工智能在医疗诊断领域渗透过程有望加快。

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