疫情防控加速人工智能在医疗领域的发展及应用
发布日期: 2020/02/19 浏览次数:
随着新型冠状病毒的爆发,人工智能技术在医疗领域方面应用引起了各界的关注。近日工信部发布《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》,提出充分发挥人工智能技术应用在此次疫情防控中的重要作用。

倡议书提出,充分挖掘新型冠状病毒感染肺炎诊疗以及疫情防控的应用场景,攻关并批量生产一批辅助诊断、快速测试、智能化设备、精准测温与目标识别等产品,助力疫病智能诊治,降低医护人员感染风险,提高管控工作效率。着力保障疫期工作生活有序开展。开放远程办公、视频会议服务和AI教育资源,助力办公远程化、教育在线化和生产智能化,推动实施“居家能办公,停课不停学,停工不停产”。优化AI算法和算力,助力病毒基因测序、疫苗/药物研发、蛋白筛选等药物研发攻关。

关于冠状病毒,尽管我们在医疗技术方面有所进步,但在爆发后近两个月,仍未有有效的治疗药物。这预示着,我们需要在疾病预防领域做一些新的突破。预计疫情过后,消费者的健康意识将会明显提高。在线问诊、远程医疗、医药O2O互联网医疗企业将得到发展,同时智能医疗产品将利用5G技术、AI技术、物联网实现智能医疗进一步发展。

前瞻产业研究院发布的《2018—2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示,2016年中国医疗人工智能的市场规模就已达96.61亿元,2018年有望达到200亿元,预计到2020年我国健康医疗大数据行业市场规模将突破800亿元。



近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。

目前,人工智能技术广泛应用在我国各个医疗细分领域,主要包含医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病风险预测、医院管理、虚拟助理、医疗机 器人和医学研究平台等。

AI+辅助诊断
目前,人工智能在辅助医生进行疾病检测和诊断方面的应用快速发展,包括在医疗影像领域的突破,基于电子病历的临床辅助决策系统,以及诊断后手术治疗等。未来经过更加丰富的数据标注及模型优化,将影像、病历、检查检验等多模态数据进行整合,人工智能可以检测和诊断的疾病类型将随之增多,为医生提供诊前病史智能采集、智能辅助诊断、个体化诊疗、智能用药预警等专业的智能辅助诊疗支持,提高疾病 早期发现率,帮助医生提高诊 断效率及诊断准确性。

AI+新药研发
新药研发主要包括药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市四个阶段。一款药物从靶点发现到批准上市需要经历复杂且漫长的流程,需要大量人力、 物力和财力投入。正因如此,新药研发面临研发周期长、研发成功率低和研发费用高三大痛点问题。人工智能因其算法和算力优势,在新药研发流程中应用于多个环节,通过临床数据智能检索,数据自助提取,数据探查、数据分析处理等功能,直击新药研发的三大痛点。

AI+健康管理
传统健康管理领域存在行业标准不足、公众认知和接受程度不高、数据关联性薄弱、人员专业素质不足、支付机制不健全和现有服务链条不完整等诸多问题。人工智能可以对数据进行综合提取与交叉分析,学习医疗病历数据,根据用户的健康数据进行分析处理提供合理监测与建议。
利用人工智能技术开发健康管理平台,拥有更为完整的知识图谱,可以在一定程度上保证健康建议的专业性。一方面,通过智能设备和体检中心等平台收集用户的健康体征数据,结合强大的计算能力对数据进行分析决策,提高疾病预测的准确性;另一方面,人工智能通过高效计算和精准匹配对用户进行个性化健康管理,推动健康管理的系统化与精细化,形成定制化健康管理方案。

AI+医院管理
医疗资源调配失衡、数据档案及数据质量不高、缺乏科学的绩效评价标准,医院服务质量提高难度大、管理层对临床信息的掌控不足,质控困难等等都是医院管理过程中最棘手的问题。利用人工智能技术辅助辅助医疗机构医疗服务质量评价、医疗绩效评价、学科能力建设等数据化管理,通过实时监控、历史数据分析、患者精准定位,为患者提供精细化,个性化医疗服务,将极大程度上提升医疗机构数据化管理水平、患者满意度及运营收入,医疗质控也能得到良好的改善。

AI医疗机器人在抗疫前线的部署减少了人员交叉感染,减轻了医务人员负担,更好的释放医务人员双手来专注治疗病患;AI体温快速检测方案在火车站、机场等人群高密度、高流动场所的应用,实现单人通道顺序通行下1分钟逾200人实时体温检测,解决半开放环境气温低、佩戴口罩造成漏判误判等难题,还降低了一线工作人员被传染疫情的风险;通过多模态深度语义理解、多轮上下文对话和多模态情感计算等技术研发“AI疫情防控及健康咨询机器人”,自动问答疫情防控知识、慢性病等等多领域的医疗健康咨询,并在情感心理上抚慰咨询者……等等诸多落地应用充分验证了人工智能技术在医疗领域的重大价值及意义,更是为今后的进一步发展奠定了优秀的基石和坚定的信心。

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