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人工智能技术迅速发展催化医药产业革新

2019-11-13 15:54

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随着"互联网+医疗健康"的迅速发展,健康医疗大数据的应用也日益广泛。除了满足个人的健康需求外,大数据也培育出新业态、创造了新价值,成为保障全周期、全方位健康的重要突破口。

beat365亚洲官方网站,新闻背景:近年来,在医疗健康领域,人工智能迅速发展并不断尝试与现有医疗体系结合。据统计,截至目前,国际市场上约有107家人工智能医疗创业公司,分别在生活方式管理、医院管理、可穿戴设备、虚拟助理、营养和精神健康领域发展。而中国已成为在全球人工智能领域国际科技论文发表量和发明专利授权量居世界第二的国家,并与第一名的美国差距不断缩小。

大数据的快速增长已经超出了传统的信息处理能力,因此医疗大数据需要不断引入新技术、新概念,提升对运行数据的分级管理和分析能力,为管理者和临床医务人员做出准确的工作决策提供依据。

《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》从国家战略发展的高度对人工智能产业进行整体定位,明确了我国人工智能产业发展的方向,指明了人工智能产业的三步走战略目标。总体而言,我国未来的智能医疗应用基本会集中在辅助医疗、疾病管理、监管控费、药品研发4个方面。这个战略目标的设定,既符合人工智能在医药领域应用的自身规律,也考虑到了我国医药卫生事业的内在需求。

因此,基于大数据技术对医疗中多源异构的数据汇集,通过云计算超强的计算能力和数据价值挖掘能力,最后将医疗大数据应用于人工智能指导或辅助人进行决策——大数据的重要价值体现,构成了健康医疗大数据汇聚、处理、应用的发展之路。大数据的好处

辅助医疗:

大数据的分析和挖掘技术的运用可以在一定程度上帮助医疗行业提高生产力,改进护理水平,增强竞争力。比如有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率,降低病人的看病成本和身体损害;另外,利用大数据对远程病人的监控也可以减少病人的住院时间,实现医疗资源的最优化配置,在使用远程监护系统实现疾病预防的过程中,不仅能够降低病人出现意外的风险,同时也可以节约医疗资源,创造社会和经济价值。

提高诊断效率和精准度

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医疗是人类社会中较为复杂的工作领域,其不仅是一门科学,更是艺术和人文关怀。医患沟通是治疗过程的重要部分,因此,在很长一段时间内,人工智能无法替代医生,也无法颠覆现有的医疗体系。但同时,我们也要看到,在整个医疗服务链条上,人工智能可以有效地辅助医生,将医生从一些费时费力的工作中解放出来,更好地聚焦于核心业务;同时快速给予医生以往需要长期经验才能获取的判断能力,从而提高医生的诊疗能力。

几大应用场景

具体而言,人工智能在辅助医疗领域实现了两大基本目标。第一,将医生从繁重的病历记录工作中解脱出来,同时对传统病历和患者病情描述这些非结构化的数据进行结构化记录,为进一步的大数据分析奠定数据基础。在这个领域,国际上有Nuance、Philips等公司,我国有百度、科大讯飞等公司,正在深入挖掘。第二,对海量数据进行有效分析并建立模型,基于医学影像作出准确诊断。2016年,谷歌公司在《美国医学会杂志》发表了题为《开发并验证一种深度学习算法通过眼底视网膜照片检测糖尿病性视网膜病变》的文章,该文章证明通过对11000名患者眼底视网膜照片的观察学习,其算法可以得出99.6%~99.8%的预测价值,达到甚至超越眼科医生的诊断准确度。伴随着数据的增多,人工智能对于数据的分析和总结会更加全面,建立的决策模型也将更加准确,因此可以实现不断优化的良性发展。

医院管理决策辅助

疾病管理:

通过对医院的临床数据、运营数据、物资数据进行挖掘,解决医院管理中的各种问题,提高设备的使用效率,降低医院运营成本。通过数据分析,实现绩效、医保、药事、门诊、住院、手术等多项管理,实时监控医院的运营状态,并可为医院的发展方向和运营做出决策支持的依据。通过大数据分析总结医院存在的问题,并给出解决方案,降低医院成本,提高医院的营收。

实时长效监控更有抓手

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人工智能在医疗供给领域的另一个实践是疾病管理。

健康管理

患者自我管理是慢病管理的重要基础,但这一点从实践中落实不佳。2012年,美国由于患者不遵守医嘱而产生的额外医疗费用达到1005亿美元,约占美国每年可避免的医疗成本的一半;而通过医生进行患者慢病管理虽然已成为各国进行慢病管控的基本共识,但同时也存在着供给不足和无法实时监控的问题。

通过数据的分析实现健康人的管理,让人不生病、少生病,是医疗大数据应用的终极方向。借助物联网、智能医疗器械、智能穿戴设备,实时收集居民的健康大数据,通过对体征数据的监控,实现健康管理。

基于可穿戴设备的医疗数据实时监控系统为人工智能介入慢病管理奠定了基础;而慢病指标体系和相应的介入工具则为人工智能创造了有效的决策模型。这种介入既包括软性的介入,如行为提醒、用药提醒、风险提示等;也包括硬性的介入,如直接给药和治疗。

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2016年9月,美国食品药品监督管理局批准了美敦力公司的人工胰岛素MiniMed 670G。该产品在经过半年的患者满意度调查后即将于2017年下半年在美国上市。作为全球第一款人工胰脏产品,MiniMed 670G融合了可穿戴设备的数据实时监控技术,基于算法的人工智能平台以及胰岛素的输入装置;可以在人工智能平台上对血糖实时数据进行分析判断并在需要时注入胰岛素。可以预见,这类人工智能与慢病管理类医疗器械相结合的产品将会越来越多。

智慧养老

刚刚发布的《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》明确,突破健康大数据分析、物联网等关键技术,研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备,推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。可以看出,未来人工智能在慢病管理领域需求巨大,具有广阔发展空间。

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