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AI廣泛支援醫療決策
AI widely supports medical decision-making
■ 本刊記者 劉妍伶 [第3498期 2021-08-02發表]
【香港經濟導報網訊】
 
▲4月28日,長城汽車重慶永川生產基地工作人員在“智慧健康小屋”內體驗智慧醫療服務。“智慧健康小屋”將醫院高質量醫療服務通過在線遠程診療技術接入學校、企業、社區等場所,可為群眾提供在線就診、自助取藥等智慧醫療服務。(新華社圖片)  

在AI落地的趨勢中,醫療已經成為了最大的應用場景。

“全球每分鐘就有5人死於醫療事故。”世衛組織總幹事譚德塞表示醫療事故已經是一個全球問題。根據世界衛生組織最新數據,全世界有40%的患者在接受門診治療時被誤診,10%的患者在醫院成為醫療事故的受害者。據估計,全球每年有超過260萬人死於醫療事故。醫療事故的範圍很廣,有些患者是被誤診後進行錯誤的治療,有些患者是在治療過程中受到感染,有些甚至是在手術過程中截錯肢或開錯位置等等。

治病過程中,醫生和病患在醫療上投入了大量的時間、精力與金錢,到頭來卻往往發現治療的效果不如預期,甚至患者還要承擔難以忍受的副作用。通常我們認為,醫生的醫療決策是基於確定的科學依據,疾病的診斷和治療是有統一標準的。但事實上很多著名的醫學家,包括曾任《新英格蘭醫學雜誌》主編的Arnold Relman教授指出,很多時候醫生的醫療決策往往基於自身經驗、推測,甚至僅僅是習慣或慣例。

而正是因為人類的局限,AI技術在醫學領域上的介入使得全球醫學有了質的飛躍。根據2018年9月中國信息通信研究院Gartner聯合發布的《2018世界人工智能產業藍皮書》,在中國,醫療健康領域的AI滲透率已經達到了22%,遠超第二名的金融,僅為14%。而且如此趨勢不僅在中國獨有,在全球範圍內,醫療領域的AI落地發展也極為迅猛。

目前,AI在醫療決策的作用主要體現在以下四個方面:

 

AI預測:基於大數據的疾病及疫情預警


2019年12月31日晚上,一家來自加拿大的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到多例罕見的肺炎病例,BlueDot當下迅速用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追蹤,通過使用人工智能分析官方和非官方來源的資訊尋找相關詞彙和短語,向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。而這個罕見的肺炎病毒正是一個月後席捲全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),BlueDot的預警比世界衛生組織首都公開的預警還要早上一個星期。

在整個疫情防控預警上,AI都起到了至關重要的作用。多個國家和地區利用AI基於地理的信息傳遞來控制病毒傳播,讓人們踏入高風險地區或接近確診病例時,就會收到緊急信息提醒。

除全球流行病毒之外,對於一些潛在的心理疾病,AI也可做到早期預警。最近醫學期刊《BMJ Open》刊登的一項研究結果顯示,日本筑波大學(University of Tsukuba)已研發出一種偵測抑鬱症傾向的AI系統,可預測人們的心理困擾,而不受測試者的主觀情緒影響,快速檢測潛在病患。

 

AI醫療影像:精確診斷,降低誤診率


“AI醫學影像”是指充分利用AI在感覺認知和深度學習的技術優勢,將其應用在醫學影像領域,輔助醫務人員進行醫療決策,從而達到提高診斷效率和準確率的目的。輔助醫務人員進行醫學診斷也是AI助力醫療最熱門也是最具挑戰的應用場景之一。“中國每年醫學影像超30%的增長量,遠遠大於每年4%的放射科醫生增長數量。此現象為醫院和醫師帶來巨大壓力。”AI醫療公司數坤科技董事長毛新生曾表示,放射科醫師在重複、單調的閱片工作中極其容易出現疲勞、漏診、誤診等現象,一些醫療機構甚至缺乏具備診斷能力的影像醫師,造成可拍片但無人閱片的局面,“無論是從醫生端還是患者端,都需要‘AI醫生’輔助。”

疫情的爆發讓CT影像的AI輔助診療成為國內最熱門的AI醫療影響應用場景之一。新冠肺炎爆發初期,國內核酸檢測試劑供應數量不足,且假陰性比例居高不下,CT檢測成為病人確診新冠肺炎的重要標準之一。

美國IDx公司發明了一個名叫IDx-DR的AI系統,被用於視網膜病變檢測,不需要臨床醫生解讀就能尋找特定病症的篩查設備。這個AI檢測系統利用AI分析眼睛的圖像,判斷是否有糖尿病視網膜病變的迹象,該系統不僅可以為缺少眼科專家的醫院篩查糖尿病視網膜病變提供極大幫助,還可以將醫生從海量的,絕大多數為陰性的測試中解放出來,將時間放在治療真正患有疾病的人身上。

 

AI輔助機器人:智能診療系統,疾病初步篩查


除了早期預警、精確診斷之外,AI還可實時為有需要的患者提供智能問診服務,尤其針對一些無法正常出門的患者或疫情高發期醫院負擔重的情況下,患者可足不出戶,通過智能手機端與醫院AI問診助手溝通,AI可基於自然語言處理、只是圖譜、搜索引擎以及醫療知識庫等技術為用戶提供在線實時問診服務。這些機器人可以代替醫生來執行一些重複率高且診斷簡單的病例工作。此外,醫院大堂的導診機器人可以大大減輕導診台的工作量,查房機器人可以讓醫生無需接觸患有傳染疾病的患者。

在疫情高發期,結合5G技術,專家醫生甚至可以不需要親身前往高風險地區或偏遠地區,就可以支援當地醫務極度缺乏的地區,進行遠程診斷、遠程會診等。

英國已經有名為自動導航運載儀AGV的醫療機器人,實際使用在醫院裏,有送餐功能。除此之外,其他類型的初階AI醫療機器人,還有兼具倒垃圾、消毒、攙扶病人等功能。至於高階AI醫療機器人則是以醫療手術機器人為未來發展重點。像是智能義肢、外骨骼,還有很有名的達文西微創手術系統,可協助外科醫師達到更精準的切除、修復、縫合等手術作業。輔助醫護人員工作,也是醫療機器人會應用到的範圍。

 

AI健康管理:智能醫護輔助系統


隨着人們越來越重視健康生活後,越來越多的健康相關產品開始進入大眾視野,包括手機健康APP、可穿戴設備、移動醫療等諸多應用。未來,作為AI燃料的醫療大數據已經被激活。全球的醫療規模將以月計增長,2019年一份覆蓋19個國家的AI醫療數據估計,AI醫療市場的規模將從2018年的13億美元增長到2035年的130億美元,醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。

前谷歌全球副總裁,大中華區總裁李開復在《新冠大流行將加速醫療AI革新》一文中暢想2035年民眾的醫療健康場景:

“2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點兒喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩種流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息。她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機會把藥品送到家門口。”


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