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“AI+医疗”助力社区医院 基础数据仍是行业内短板

来源:网络整理 作者:大港油田总医院 发布时间:2019-02-10 10:51  
       大病小病都往大医院挤,社区医院留不住患者,这是医疗资源分布不均衡的一个侧写。随着“AI+医疗”落地,这一情况迎来了转机,医疗成本降低,效率更高。未来,社区医院功能会越来越强大吗?“智慧医疗”进展如何?
  近日,医疗领域又一场“人机对决”展开。参赛人员为经过培训的10位社区全科医生,现场抽签后,5位配备AI辅助系统,5位独立决策。两方需要对6个房颤模拟病例,分别就病情评估、转诊指征的把握、用药后INR监测等方面的掌控情况进行评比。
  结果显示,配备了AI辅助系统的社区全科医生团队平均得分86.2,明显高于没有使用AI辅助系统的医生平均得分51.5。据介绍,这套AI“房颤临床决策支持系统”由复旦大学附属中山医院和平安智慧医疗联合研发,去年11月份以来,已经在上海徐汇区枫林社区卫生服务中心上线。
  “房颤是临床上最常见的心律失常之一,发病率随着年龄增加而明显增加,房颤伴快速心室率是房颤患者常见的就诊原因。过去基层社区医生较少接诊房颤病人,对快速心室率的处理存在畏难情绪,大多直接转诊至上级医院。”徐汇区枫林街道社区卫生服务中心主任易春涛说。
  “这套系统能够提升社区医生对房颤患者的主动管理能力,规范用药,避免住院、甚至进ICU的情况。另外,系统可以快速甄别急重症患者,加强与上级医院联动。”上海中山医院全科主任潘志刚介绍,相关系统的使用使得“房颤患者的慢病管理能够下放到基层医院,促进分级诊疗。”
  让医疗资源更公平有效的分配,是医疗领域引入人工智能的愿景之一。目前,人工智能已经实现辅助诊断、影像识别、健康管理、疾病风险预测、药物研发等多项功能。
  不过,也不能把人工智能的作用夸大。可可资本合伙人李笙凯表示,目前已经有不少机器比影像科医生更“厉害”的例子,但更多只局限在单病种。“肺结节是大家做得比较多的一个病种,目前识别率也比较高。但一张胸部的X光片,医生需要综合判断,而不是单病种诊断。目前AI只是解决部分临床问题,更多承担了一个辅助作用。”
  在上海仁济医院副院长王育看来,想要医疗变得更智慧,医疗资源能够更有效分配,数据是另一个重要的问题。
  以分级诊疗为例,病人是否放心去下级医院就诊?上级医院医务人员是否放心把诊疗计划交给医联体的下级单位执行?到下级单元就诊之后,医疗数据不由自己掌控,会不会有问题?
  王育介绍,目前很多医院都是“信息孤岛”,彼此之间数据并不连通。“举例来说,很多医院还在使用手写病历,不同医院的记录规则、医生个人习惯都不同。各家医院影像学报告的单位、编码方法也不统一。仅格式问题就给医院之间数据联通带来了很多麻烦。另外,即使一些医院已经实现了病历‘电子化’,也并非结构化的数据,难以直接进行数据分析。”
  医疗数据流通不畅,数据质量差,也让人工智能落地医疗时遭遇了很多问题。李笙凯介绍,以应用较为广泛的影像识别为例,不少AI公司选择跟某一家医院的影像科室合作,样本数量有限,与AI要求的“大数据”相距甚远。代表性、多样性上的不足,导致系统“在一家医院的准确率可能是90%,但换家医院使用,准确率会降低很多。”
  “行业内的数据就是这种情况,只能一家一家医院做,一个病种一个病种做,不断积累数据。”平安智慧城市联席总经理高孟轩说。
  为了促进医院间数据联通,行业内正进行着多种尝试。上海仁济医院利用人工智能技术将病历“结构化”;通过区块链技术让诊疗信息在不同医院之间流通时变得“不可篡改”;为了保护病人隐私,探索病历的加密标准和分级授权机制。与此同时,数据安全正进入行业内讨论的视野。
来源:新华网
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