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平安智慧醫療急需突破瓶頸 滿足用戶的多樣化需求

2019-12-02
來源:電子發燒友
關鍵詞: AI 智慧醫療

  醫療人工智能的往事可以從上世紀50年代說起。

  從1959年計算機輔助診斷雛形誕生,到20世紀80年代,醫學專家系統(Medical Expert System) 取得突破性進展,再到當下,“臨床決策支持系統”(Clinical Decision Support System,簡稱為CDSS)已經成為國內外醫院配備標品,人工智能在醫療領域的輔助作用愈加凸顯。

  以臨床決策支持系統為例,這一系統可通過“學習”專家醫生的醫療知識,模擬醫生的思維和診斷推理,提供診療方案,從而提升醫生診斷效率,減少因用藥不當或操作不當而造成的醫療事故,但仍有缺陷:決策支持系統跟電子病歷系統割裂,數據同步依賴人工,耗時長,這導致提供的輔助診斷及治療決策建議具有滯后性,同時個性化用藥指導能力也十分薄弱。

  醫療人工智能的介入雖讓事情呈現新轉機,但臨床決策支持系統個性化用藥仍進展緩慢。一方面,當前醫院門診病歷存在的診療數據缺失現象,阻礙了機器深度學習;另一方面,即便數據完整,同一家醫院不同醫生的診療水平也參差不齊,也讓臨床決策支持系統個性化用藥變得困難。

  今年6月,平安智慧城市?智慧醫療(以下簡稱“平安智慧醫療”)提出了一種將臨床指南和臨床實踐案例有效結合的方案,并應用于其智能輔助診療系統AskBob,可以輔助醫生為1500種疾病進行個性化的診斷和用藥推薦。

  11月,平安智慧醫療則聯合知名藥企賽諾菲先后發布了糖尿病AI助手和糖尿病臨床決策支持系統。此外,平安智慧醫療還與新加坡最大公共醫療集團之一的SingHealth合作共同為醫生提供針對2型糖尿病患者在診療中所需的個性化治療方案。

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  圖注:今年11月,平安智慧醫療與賽諾菲共建的糖尿病臨床決策支持系統在第二屆進博會上展出。

  通過和不同專業領域的權威機構深入合作,平安智慧醫療的智能輔助診療系統AskBob在2型糖尿病領域做得足夠深、足夠全,不僅能給出2型糖尿病降糖、降壓綜合治療方案,還能讓醫生直觀查看每種用藥推薦的具體內容,包括藥物類別、通用名、商品名、知識證據等,進一步完善了2型糖尿病的個性化治療。

  為何是平安智慧醫療?在當前醫療人工智能領域玩家繁多的背景下,平安智慧醫療又有怎樣的故事?

  入場戰略

  談平安智慧醫療,稱其為智慧醫療領域的“突圍者”最合適不過。

  在平安智慧醫療入局時,國內外醫療人工智能賽道已火熱一年之久。2016年2月,谷歌宣布成立DeepMind Health部門,幫助英國國家健康體系進行輔助決策建設,進一步探索醫療人工智能;緊接著IBM、Facebook、Amazon等巨頭自發聚集在一起,研究和推廣人工智能。國外醫療人工智能正式進入黃金發展期。

  再將視線再拉回國內,在這期間,AI+醫療垂直類初創企業聞風而動,平安、阿里、騰訊、百度也不甘落后,“AI醫療大戰”隨即進入白熱化階段。

  《2018世界人工智能產業發展藍皮書》顯示,截至2018年上半年,在全球范圍內共監測到人工智能企業4998家。其中,中國的數量達1040家。在中國人工智能滲透的領域中,醫療健康領域占比最大,達到22%。

  正當玩家激烈競爭時,平安智慧醫療曬出了他們的戰績:730天,打造國內首個AI流感實時預測模型,并幫助全國多城市政府部門進行流感預測;智能醫學影像技術在3000多家醫院部署,智能影像服務調用次數接近1億次;智能輔助診療系統AskBob的診斷和治療推薦模型已覆蓋1500種疾病,成功落地超過14000家基層醫療機構。

  談及入場時的策略,平安集團首席醫療科學家謝國彤表示,他們當時選擇了一條“人煙稀少”的道路——從疾病診療全流程出發,推出了包括智能疾病預測、智能醫療影像篩查、智能臨床決策支持系統、智能慢病管理、智能醫療質控等全流程的解決方案矩陣。

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  圖注:平安集團首席醫療科學家謝國彤。

  彼時的同行玩家大多僅聚焦其中一個環節,或是智能醫療影像篩查、或是智能臨床決策支持系統。事實上,這種單一環節對解決患者的復雜疾病可謂杯水車薪,唯有將產品覆蓋多環節,且基于一個檢查部位且符合多器官問題的復合模型才是醫療人工智能產品的發展方向。

  在確定產品策略時,謝國彤坦言,平安智慧醫療充分借助了平安集團在資金、技術、場景、醫療理賠等諸多方面的積淀。以技術為例,據了解,平安每年會從上萬億的收入中拿出1%持續做研發投入,今年預計有一百億的資金。

  獨特定位,加上倚仗平安集團自身資源積淀,平安智慧醫療仿佛被按下“加速鍵”,全流程產品迅速更新迭代。

  技術突圍

  技術是人工智能領域的底色。李開復就曾在他的書《人工智能》里提到,計算機之所以能增加人類的認知能力和智力,其根本原因在于深度學習的進步。

  放到醫療人工智能領域也同樣如此。智慧醫療產品離不開機器的深度學習,而深度學習需要對大量數據進行標記,做上萬張圖的訓練,這樣才能夠做出正確的診斷。因此,數據、算力和算法是打造產品三大基礎要素。

  當前國內醫療數據質量存在許多問題。許多醫院門診病歷上的診療數據存在不完整和不真實現象,比如診斷行為不規范,信息產生、采集的錯誤百出。數據源頭出問題,后期的疾病預測、診斷準確率那更無從談起。

  在這一點上,謝國彤表示,為保證數據質量,平安智慧醫療的產品打磨均是選擇與國內外排名靠前的醫院合作,例如:心血管領域已與阜外醫院、北京安貞醫院合作;在眼科方面與北京同仁醫院、上海五官科醫院也已深入合作。

  在數據質量盡可能得到保障的基礎上,算法算力則成為考驗產品快速打磨成功的另一核心因素。當前國內包括百度在內的企業已經試水這一領域,平安智慧醫療也有兩大“看家寶貝”——賽飛AI算法平臺、AskBob文本理解技術。

  據了解,賽飛AI算法平臺能為數據科學家提供自研深度學習框架SFE、智能標注、稀缺樣本生成、建模算法套件、分布式加速、模型壓縮和高性能推斷等一系列工具,以此提升模型訓練速度與質量。

  “以智能標注為例,標注是深度學習的第一步。標數據對于醫生來說,事實上是一件十分痛苦的事,同時耗費的人力精力巨大,而我們的賽飛AI算法平臺的智能標注快速解決該問題。”謝國彤表示。

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  圖注:近日,賽飛平臺核心技術論文被國際頂級人工智能學術會議AAAI-20全文接收,圖為論文中RF-Net針對視杯/視盤分割效果和現有方法的對比。

  據了解,平安智慧醫療已與多家權威的國家臨床醫學研究中心合作,對病例影像進行標注。以跟國家腎臟病臨床研究中心合作的腎臟病理影像分析為例,運用賽飛AI算法平臺可以將醫生的標注量減少一半,卻不降低最終AI模型的識別精度。

  除賽飛AI算法平臺外,AskBob文本理解技術是平安智慧醫療的另一項核心技術。該項技術融合了平安智慧醫療特有的融合語言模型與知識圖譜的文本理解技術,能夠讓機器貼合整一個醫療全流程去理解疾病,更好地幫助醫生準確診斷病情。目前該項技術主要應用于產品智能輔助診療系統AskBob上。

  今年8月,在國際頂級自然語言處理會議EMNLP舉辦的COIN 2019文本理解大賽上,AskBob文本理解技術在賽飛AI算法平臺的加持下成功攬獲包攬大賽總成績世界冠軍,以及選擇題文本理解(準確度90.6%)和完形填空文本理解(準確度83.7%)兩個子任務的全部單項冠軍。

  不可置否,技術優勢是平安智慧醫療“突圍”的重要因素。

  多場景落地

  不論技術有多成熟,最終產品仍需走向落地。醫療人工智能行業的玩家們,在經歷融資高潮后,而今也逐漸開始“老老實實”地沉潛下來,做起了產品的落地。

  “當前大部分醫療人工智能企業將產品落地醫院、影像中心、體檢機構,而平安智慧醫療有自己獨特的落地場景:一方面與平安內部醫療生態圈的伙伴合作,形成自有落地模式;另一方面,借助平安智慧城市等多股力量,廣泛和重點三甲醫院、科研院所開展科研合作,為地方政府提供多樣化的智能醫療服務,通過智慧醫療一體化解決方案賦能基層醫院。”謝國彤表示。

  謝國彤的這段話或許就解釋了平安智慧醫療除技術外的另一大優勢——落地場景的多元化。

  平安內部醫療生態圈分為患者端、醫療服務提供端以及支付端。由平安好醫生作為線上入口,平安的商業保險和醫保科技作為支付端入口,平安智慧醫療的先進醫療科技作為賦能的技術平臺,平安的整個醫療生態閉環已經形成。

  患者端,從平安好醫生切入,可實現智能健康監測、精準健康管理、家庭醫生遠程診療、在線購藥及線下醫療服務協調,使得患者從各環節均提升了服務體驗。

  醫療服務提供端,平安智慧醫療提供端到端、全周期的方案,從疾病預測、篩查、輔助診療、慢病管理等環節入手,幫助患者早發現、早治療,幫助基層醫生提升工作效率和診療水平。

  支付端,平安通過與政府、醫療機構等的數據聯動,借助平安醫保科技,可以有效提升醫保和商保的運作效率,并助力醫保快速進入數字化,實現醫保記錄全流程可追溯。

  外部場景落地上,政府、醫療機構是平安智慧醫療緊抓的兩大核心。

  政府端,平安智慧醫療的智能疾病預測系統成功落地重慶、深圳,助力政府部門對流感、手足口病進行預測,預測模型準確率均達到90%以上。

  醫療機構端,平安智慧醫療將目標瞄準基層,僅智能輔診系統落地機構數已有超過14000家。據謝國彤透露,當前非三級醫院診療基本占全國總診療次數的一半,加之國家近年來一直鼓勵分級診療,未來基層留個各路玩家的想象空間很大。

  而通過醫療機構,平安智慧醫療旗下產品也已深入基層居民,幫助其進行疾病篩查、慢病管理。例如,產品智能眼部篩查OCT已多次亮相活動展覽,并進駐上海市彭浦新村康健驛站,為百姓進行疾病篩查。

  今年6月6日“全國愛眼日”,平安智慧醫療就曾攜手北京友誼醫院利用該系統免費眼底篩查,31位接受篩查的市民中有10位被查出疑似視網膜病變,人工智能結果經現場眼科醫生復核無誤。

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  圖注:平安智慧城市智能眼部篩查OCT產品已進駐上海市彭浦新村康健驛站,為百姓進行疾病篩查。

  值得一提的是,平安集團躋身智慧城市建設者的行列后,將自身積累的科技勢能和行業經驗外化輸出到不同場景之中,而平安智慧醫療作為平安智慧城市的主要業務板塊,產品落地更是進入“快車道”。平安智慧醫療與各級政府的合作愈發深入,與頂尖學術機構、三甲醫院的聯合研究也不斷產生突破。可以說,憑此勢頭,其未來發展,值得業內期待。

  如果說信息時代成就了BAT等互聯網公司,那人工智能必然會將一批人工智能企業推向高潮,誰不想趕上這趟高速前進列車,享受這一波紅利?

  對于平安智慧醫療來說,前兩年的努力已經讓其在醫療人工智能領域站穩腳跟。但產品本身并非靜態,后續如何進一步突破技術瓶頸,滿足用戶的多樣化需求,這將是其需進一步思考的問題。


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