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人機合一的醫療診斷將會提高效率與準確率

2020-05-13
來源:21ic

    近年來,云知聲、科大訊飛、百度、東軟醫療等技術領先的人工智能企業均在醫療領域發力,從導醫、候診到診斷、檢查、住院等各個流程環節都有相應的智能產品。去年7月,云知聲發布智能候診產品。如果普及,未來在候診室等待叫號時,候診機器人將會主動與患者對話,完成病史采集,并實時將患者的病情發送給醫生。“在見到患者之前,醫生就能對患者病情有初步了解,從而提高醫生問診效率。”孫熙說。

    在診斷中,醫生也會有人工智能助理。科大訊飛與清華大學合作研發的智醫助理機器人參加了2017年的臨床執業醫師綜合筆試測試,最終取得456分的成績,遠遠超過臨床執業醫師合格線360分,在當年全國53萬名考生中屬于較高水平。

    原來,智醫助理是一個不折不扣的學霸。它系統學習了國內頂尖醫療機構脫敏的患者就診數據和國內外權威醫學教材、指南文獻和專家共識,包括53本醫學院教科書、40萬篇醫療權威文獻,并融合了科大訊飛的“醫學知識大腦”,具備一定的醫學知識的學習、理解和推理能力。

    

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    目前,多家醫院引進了該套智能產品,尤其是醫療力量相對薄弱的基層醫院。醫生將患者的癥狀通過語音輸入智醫助理,系統就會自動根據患者的過往病史和癥狀,給出輔助診斷。人機合一診斷過程中,醫生填寫病歷,無需手工敲鍵盤。一套智能系統包括一個可夾在醫生領口的醫學麥克風、一個可裝在醫生口袋的發射器和一個可插在醫生工作電腦上的接收器。

    在接診過程中,醫生只需說出患者的病歷,電腦上就會自動生成結構化的電子病歷。之后,醫生對電子病歷內容作簡單修改確認,即可打印給患者,并完成電子病歷保存,極大提高了門診病歷書寫規范度。同樣,下一步若要做檢查,醫生對著麥克風就能迅速地完成報告的輸出。據介紹,超聲科室一般配置兩名人員,超聲技師負責操作儀器,另一人做記錄。有了智能超聲助手,超聲技師一個人就能完成檢查。

    不僅在診前、診中,對于篩查病例、影像等資料診后環節,人工智能也“練就”了老醫生般犀利的眼力。以病歷質控為例,目前我國醫院病歷質控工作量大、專業性強,但電子病歷系統的模塊僅能完成簡單的形式質控,內涵質控仍需要專業人員手動完成,人力資源和業務需求形成不可調和的矛盾。

    多家人工智能企業推出了智能病歷質控系統,可準確理解病歷內涵并進行缺陷篩查,重塑業務流程,大幅提高病歷質控工作效率以及質控深度廣度。去年,東南大學附屬中大醫院引入人工智能輔助質控。半年后,醫院拿出約4000份住院的病歷,把人工質控和系統質控做了一個比較,中大醫院病歷缺陷查全率由71.4%提升到了83%,查準率達到85%。

    專家展望,未來,人類全生命流程中的每個場景,都將深度融合人工智能技術。在醫療領域,人工智能企業謹慎而開放的探索,將促進智慧醫療把健康管理和服務支撐體系緊密結合,最終形成數據、服務、反饋的閉環。

    

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