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张仲凯:人工智能在医疗的辅助应用之用药管理

深度学习 2020-07-27 SG讲故事 读取中... 人已围观

简介近年来,随着计算能力的发展和海量数据的产生积累,人工智能(artifcialintelligence,AI)技术发展迅速,特别是在图像识别,语音交互,认知计算等方面逐渐成熟,其与医疗健康领域的融合持续

近年来,随着计算能力的发展和海量数据的产生积累, 人工智能 (artifcialintelligence,AI)技术发展迅速,特别是在图像识别,语音交互,认知计算等方面逐渐成熟,其与医疗健康领域的融合持续加深。 人工智能 在医学领域的应用越来越丰富,如利用计算机视觉技术,图像识别等手段进行医学图像智能识别;通过 自然语言处理 ,语音识别等语音病例输入实现智能诊疗;利用机器人技术制造智能医疗机器人;在医疗健康管理中运用 大数据 分析和智能终端技术运用机器学习和 深度学习 等技术辅助药物研发。

人工智能 是模拟扩展人类智能应用的学科,其通过技术手段使机器智能化,从而完成某些对智力要求较高甚至是以往人类无法实施的工作。自1956年首次提出 人工智能 概念以来,已经走过了60多年的发展历程,进展并不顺利。随着计算机技术的飞速发展和市场的需求, 人工智能 近年来再次进入大众的视野,并成为万众瞩目的焦点和热点之一。各行业巨头纷纷布局,试图将 人工智能 应用到自己的科学领域。在 人工智能 技术中,计算机视觉, 自然语言处理 ,语音处理和人工神经网络的研究是一个较为成熟和占较大比重的研究领域,也是各行业借鉴和使用的主要方法。

医药领域一直是国家、地区和人民关注的焦点,随着医药领域的快速发展,医疗服务需求猛增,制药行业的数据信息也呈爆炸式增长,具有明显的 大数据 特征,为 人工智能 的应用奠定了良好的数据基础;另一方面, 大数据 也需要 人工智能 的辅助,以便更好地为公众提供全方位的服务。

目前,随着医疗信息的发展,电子病历已成为医疗诊断中不可缺少的一部分。它不仅可以实现医患互动的电子过程和疾病的发展,而且可以为整个疾病的研究提供大量的快速获取的电子资源,为疾病的研究提供重要的依据依据。语音识别、 自然语言处理 等技术为医生书写病历提供了极大的方便,为普通用户提供了极大的方便,可以描述为医生和病人 人工智能 虚拟助理。此外,基于数据分析和智能终端技术的各种可穿戴设备在医疗卫生管理中得到了广泛的应用。

立足我国卫生范畴的国情布景,以健康促进、人口老龄化应对为核心,要点推动AI在临床诊断与治疗、创新药物研发、精准健康管理、合理医保控费等范畴的运用。AI赋予了医疗配备制作工业的变革机遇,应强化以医疗器械等高端配备国产代替升级为主线的智能化工业开展。

我国具有丰富的健康医疗数据资源,但资源可用性亟待提升。建议将现有的医药健康数据规划和AI应用规划无缝衔接,优先开展契合AI运用需求的医药健康数据基础设施,要点推动国家医药健康 大数据 共享途径建造,保证数据质量、数据共享和信息标准化。宜优先开展医药健康细分范畴的建造,引导工业有序开展。

现阶段,大部分医院普遍采用窗口发药交待这种惯例形式。但这种形式存在的问题是,窗口药师与患者交流时刻十分有限,患者来医院就诊,经常匆匆忙忙,记不住复杂的发药交待事项等内容;回到家后,患者缺乏威望的参考资料也会很困惑。

为了保证患者用药科学性与安全性,同时让患者就诊后少跑路,可通过运用 人工智能 用药知识图谱完成‘互联网+药学’的服务形式来方便患者,举个简单的例子,比如我们常用的维生素C片,医院使用的都是大包装,1000片/瓶或100片/瓶,患者使用的可能仅是几粒,医院做不到为每位患者提供说明书。这类药品,患者能够通过 人工智能 用药数据途径获取具体的、个性化的药品说明书内容。 人工智能 用药数据途径供给的药品说明并不仅仅是将纸质版的说明书线上化,而是根据医生处方,针对每个人“定制化”的说明书,这样愈加方便了患者”。

人工智能 用药数据途径利用网络信息技术,实现‘互联网+药学'线上化服务,突破传统发药窗口及药师门诊供给药学咨询服务的时刻及场所约束。给医院供给了一个便利的专业工具,协助医院提升服务水平,扩大了药学服务范围,拓宽了医患交流途径。这也是医院完成医疗资源信息化、医疗服务形式多元化的新尝试。

当时,随着 人工智能 、5G、 大数据 、云核算等技术的不断进步,医药范畴对 人工智能 技术越来越注重,使得 人工智能 技术得以在医药范畴中快速使用。 人工智能 在医药范畴科研和产业发展的表现均可圈可点,对我国医药事业发展有着非常重要的含义。但是,其落地仍面临许多问题,不仅是技术问题,还有社会和伦理问题。例如,许多医院因为信息化水平较低,很难将 人工智能 技术付诸于实践使用,甚至连相对较简单的电子化病历处理都不简单完成。再有,许多医用机器人在运行时的可用性明显不如人类,尤其是在外科检查或外科手术这种危险性较高的工作中,如果期间运行出现问题,很有可能对患者的生命形成要挟;而出现意外后,责任的划分也很难界定。另外,医疗人员在享用 人工智能 技术带来便当的一起可能会发生过度依靠的现象,形成其医疗技术的退化。此外,面对毫无声息的机器人,患者本身的接受程度也有待考量。

综上,在用药管理和药品研发方面,虽然随着医药数据的不断积累及核算性能的不断进步, 人工智能 在药物设计上的使用更为成熟,机器学习和 深度学习 等办法也已被用于药物研制的各个阶段,但其实用性还有待进一步进步。 人工智能 技术给医药范畴提供了前所未有的广阔空间,但在提供机遇的一起也提出了更多挑战,需要每一位学者加强对 人工智能 技术的研究,使其能够在医药健康范畴发挥出更高的价值。

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