Kunstig intelligens har blitt brukt i en rekke scenarier på sykehus, noe som effektivt har forbedret pasientenes medisinske erfaring i form av praktisk pasientregistrering, forkortet ventetid på medisinsk behandling og assistert diagnose.Reporteren fikk vite at kunstig intelligens har vært mye brukt på sykehus før, under og etter diagnose.Men samtidig sa også bransjeinnsidere at det fortsatt er mange problemer å løse i den videre anvendelsen av kunstig intelligens i det medisinske feltet.
Forbedre utnyttelseseffektiviteten av sykehusressurser
"Helse er den mest verdi og betydningen av kunstig intelligens applikasjonsområder, for å fremme medisinsk intelligent oppgradering er nøkkelen til å forbedre medisinsk myk makt, har vært i Shanghai vil være anvendelse og utvikling av kunstig intelligens i det medisinske feltet som nøkkelleddet til bransjeoppsett, aktivt utforske AI plus ', 'medisinsk behandling, for å bygge forskning og utvikling - industri - applikasjon" fast track",Å utforske og prøve å drive den digitale transformasjonen av medisinsk behandling og den nøyaktige utviklingen av medisinsk behandling."Sun Yue, nestleder for utviklingsavdelingen for kunstig intelligens i Shanghai kommunale kommisjon for økonomi og informasjonsteknologi, sa på et forum om "høykvalitetsutvikling av sykehus med menneskelig og industriell intelligens" som nylig ble holdt.
For tiden har kunstig intelligens blitt godt brukt i aspektene ved praktisk medisinsk behandling, forbedring av pasientopplevelsen, assistert diagnose og behandling, forbedring av effektiviteten til sykehusressursbruk og forbedring av det fine ledelsesnivået til sykehus.
"Registrering er enklere, legens faglige innstilling, kort avtaletid, mindre oppstilling, mindre "feil måte" å oppsøke lege, er den vanlige appellen til pasienter."Wang Yu, president for Shanghai First Maternal and Infant Health Care Hospital, introduserte at sykehuset har lansert mange nye funksjoner gjennom AI, som bidrar til å forbedre effektiviteten til sykehusressursene.
"Ta "lege søker hjelper"-funksjonen lansert av oss som et eksempel. I henhold til symptomene som pasientene klager på, kan den matche de tilsvarende legeressursene for pasientene gjennom kombinasjonen av AI-robot og menneskelig kundeservice, slik at pasientene kan registrere 'riktig' nummer.I lys av den ukjente situasjonen for den første medisinske behandlingsprosessen for pasienter, har vi åpnet den intelligente veiledningen av den medisinske behandlingsprosessen, slik at "pasientene som søker tjenester" tidligere nå er "tjenestesøkende mennesker".For å redusere ventetiden for pasienter til lege, har vi også innført funksjoner som «nettkortetablering» og elektronisk utstedelse av undersøkelsesark. For øyeblikket er intervjusesjonen til våre lege på stedet redusert fra 3 ganger til 1 gang."Hele tiden for å bygge obstetrisk kortet er redusert fra 4 timer til 1,5 timer."Wang Yu introduserte.
Hu Weiguo, nestleder ved Ruijin Hospital tilknyttet Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, sa at Ruijin Hospital også bidrar til å optimalisere hele pasientbehandlingsprosessen basert på kunstig intelligens-teknologi, og beregner nøyaktig behandlingstiden til forskjellige spesialister og forskjellige eksperter basert på big data, som har oppnådd nøyaktigheten av kildetiden til alle avdelingsnumre innen 30 minutter.
Muliggjør medisinsk diagnose og utvikling
Digitale teknologier representert ved kunstig intelligens har også ført til endringer i medisinsk diagnose og behandling, forskning og utvikling av medisinsk utstyr."Når vi tar hjelpediagnosen bryst-CT som et eksempel, fullfører vi for tiden hjelpediagnosen av brystbrudd og lungeknuter av AI i 80 prosent av dagliglivet.Den diagnostiske tiden for 1 mm avbildning ble redusert fra 7 minutter til 2 minutter.Når det gjelder koronar CTA-assistert diagnose, har Ruijin oppnådd en betydelig økning i antall pasienter diagnostisert med koronararterie hver dag."Ruijin har også utført AI-assistert diagnose av livmorhalskreft og gastrointestinal tumorpatologi, og effektiviteten av å oppdage ondartede celler har økt med to til tre ganger."sa Hu Weiguo.
Wang Yanfeng, assisterende direktør for Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, introduserte at medisinsk AI har utviklet seg raskt de siste årene. I følge ufullstendig statistikk har 12 innenlandske medisinske AI-bedrifter oppnådd sertifikatet for medisinsk utstyr Klasse III, og totalt 79 internasjonale AI-systemer er godkjent av FDA.
I de siste årene, Shanghai shen-kang sykehus utviklingssenter i Shanghai for å bygge kunstig intelligens highland strategisk utplassering, med støtte fra relevante avdelinger for å veilede, organisering av Shanghai kommunale sykehus i byen, gjøre full bruk av kunstig intelligens, big data, 5 g digital teknologi kan brukes, for eksempel praktisk digital transformasjon av medisinske tjenester på 1.0 til 2.0 for å gjøre applikasjonsscenekonstruksjonen enklere,Kunstig intelligens-teknologi har blitt fullt ut aktivert i alle medisinske koblinger før, under og etter diagnose og behandling, og kvaliteten på medisinske tjenester i hele spekteret integrert med Internett-diagnose og behandling har blitt forbedret, og har effektivt forbedret pasientenes medisinske opplevelse.Samtidig fremmer Shanghai Shenkang Hospital Development Center aktivt byggingen av det første medisinske big data-treningsanlegget i Kina, hjelper den standardiserte og ryddige utviklingen av kunstig intelligens og akselererer bruken av medisinske kunstige produkter i kommunale sykehus.
Medisinsk AI står fortsatt overfor mange utfordringer
Selv om kunstig intelligens akselererer introduksjonen til medisinsk industri, innrømmer industriinnsidere at medisinsk AI fortsatt står overfor mange vanskeligheter.Wang Yanfeng sa, på den ene siden, storstilt åpen kildekode-data er nøkkelen til det raske gjennombruddet av dagens kunstige intelligens i tekst, stemme, bildeanalyse, men den strenge beskyttelsen av medisinsk personvern, er det vanskelig å storskala åpen kilde;På den annen side fokuserer dagens paradigme for veiledet læring i det medisinske feltet kun på å dekke visse typer hodesykdommer, og et stort antall sykdommer med lang halefordeling har ikke blitt tatt hensyn til.
Wang Yanfeng mener at den fremtidige utviklingsretningen for det medisinske feltet for kunstig intelligens er "datadistribusjon, modale oppgaver, for eksempel forskjeller i samarbeidsmodelleringsutfordringer, for å utforske medisinsk AI fra spesiell til generell teknisk implementering", og "formasjonssystem basert på treningsmodellen for åpen deling, åpen kildekode-alternativ til modelldatakilden, gjennom "base"-modellen for å hjelpe modellering av langhalesykdom,Fremskynde utviklingen av medisinsk AI ".
Zhao Haipeng, visepresident for Shanghai Tongji Hospital, sa at etter hvert som bruksscenarioene for medisinsk behandling med kunstig intelligens blir mer og mer perfekte, jo høyere avhengighet av kunstig intelligens, vil påliteligheten være premisset for den langsiktige utviklingen av industrien. , og dens betydning fremheves.
Wang Chunming, direktør for den intelligente medisinske utviklingsavdelingen ved Renji sykehus tilknyttet Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, sa at dyrkingen av tverrfaglige talenter som er i stand til "kunstig intelligens og medisin" må styrkes.For å ta lærebøker som eksempel, er innføringen av kunstig intelligens bare noen få kapitler i medisinske lærebøker for tiden, og relevant kunnskap må systematiseres ytterligere. Innhold som rengjøring av dataetiketter og brukstilfeller av kunstig intelligens i medisin må berikes og suppleres.
I tillegg sa Wang Chunming også at for ytterligere å akselerere anvendelsen av kunstig intelligens i det medisinske feltet, er det nødvendig å danne en "utforskende atmosfære" av kunstig intelligens på sykehus, slik at leger aktivt kan utforske anvendelsen av kunstig intelligens når de står overfor kliniske vanskeligheter, og diskutere promoteringen med kunstig intelligens-bedrifter.