移动医疗迈入人工智能健康大数据时代来临?
互联网IDC圈5月19日报道,随着现代科技的进步与复杂化,人工智能(AI)已经悄然走进医疗领域。如微软、谷歌、Facebook、IBM等科技巨头都竞相布局人工智能,除了表面上的营销噱头外,更是将其作为业务竞争力及转型之需。而对于人工智能在医疗领域的应用价值,业界说法还尚未统一。
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人工智能进入医疗领域
物联网时代,智能医疗已经成为各大公司努力的对象。IBM近期宣布,与英国奥尔赫儿童医院达成为期三年的合作伙伴关系,其将利用沃森超级计算机来分析和改进患者的医疗护理水平,而患者的反馈有助于沃森充分了解和分析其在医院的治疗过程。比如患者希望自己的病房是什么样子的,对看病手续、全身麻醉及手术等有什么疑问等,计算机可以学会预测和对病人及家属的问题作出回应,甚至在他们到达医院之前就提供这些服务。
另外,英国媒体最近也曝光了谷歌在医疗健康领域的新动作:谷歌旗下的人工智能公司DeepMind与英国国家医疗服务系统信托机构达成协议,允许DeepMind访问英国国家医疗服务系统旗下三家医院、大约160万病人的医疗记录。这并非谷歌首次进军医疗健康领域。早在今年2月,就有消息披露DeepMind将与英国国家医疗服务系统达成合作,推出两个手机应用协助医护人员问诊。
目前国内也有不少企业对人工智能医疗进行尝试。中国电子信息产业集团总经理刘烈宏今年两会期间谈到,他们和IBM合作推出了一款医疗机器人:“它基于大量的数据,对过去已经发生的那些疑难杂症进行诊断,能够实现通过这种大数据对患者所表现出来的一些病症、病因、发展的过程进行分析,从而给出一个可能的诊断方案。”
中国协和医科大学博士、网络上活跃度非常高的“急诊科女超人”于莺指出,人工智能对于优质医疗资源分配不均的改善帮助很大。
人工智能能否承载更多健康元素?
“互联网+”时代,大数据、云计算、物联网技术等不断渗入医疗、健康行业,移动医疗日渐兴起并将重构医疗健康产业链和服务模式。但目前,业界对于人工智能进军医疗产业的评论并非都是看好,大多数的担忧集中在两方面:
第一,获取大量数据的行为安全吗?以谷歌旗下的人工智能公司DeepMind为例,尽管DeepMind处处强调,合作是针对肾衰竭这个病症,但有人担心这个开放的数据库能够让DeepMind去挖掘更多的东西。此外,英国民众早就对英国国家医疗服务系统的数据安全怀有隐忧,英国国家医疗服务系统最初推出的一项“care data”方案的上线就困难重重。而在2014年,英国政府也曾迫于民意压力,叫停了一项建立英国统一医疗数据库的建议。
另外,英国国家医疗服务系统提供的数据,堪称这种“深度学习”的金矿。但问题是,在这个数据宝库里,与医院有关的所有日常活动,包括病人曾经去过哪里、什么时候有哪些访客、乃至放射记录等,通通一览无遗;除了实时的数据,DeepMind也能获取急诊室、重症护理、事故等历史记录。于莺表示,个人隐私一向是用户和行业头疼的问题,因此商业机构在进入到医疗健康领域,哪些能做、哪些不能做,必须要有明确清晰的授权。
第二,人工智能的发展本身安不安全?人工智能技术的发展,重新把一个问题带回我们的视野:如果程序能够自我修正并往前推进,是不是就很快能够超越人类智能,甚至带来人类的末日?
此前包括霍金、比尔盖茨也都在各种公开场合发出声音,让大家警惕人工智能的发展。霍金更是警告:人类正面临来自智能技术的威胁,随着技术体自身开始学会自我思考,并学会适应环境,人类将面对不确定的未来。
医疗智能化发展壮大任重道远
在医疗健康领域,据《世界卫生报告》统计,中国医疗卫生资源仅占世界2%,人均占有量在世界100位之后。医患关系的紧张加上最近医改政策的实施,使中国医疗环境更需要多渠道、智能化、专业化的服务平台。目前看来,人工智能在今后将会成为改善这一系列情况的“好帮手”。
对于医生来说,大脑的记忆容量和时间都是有限的,绝大多数医生都不可能读完和理解最新的几万份有关研究论文,更不可能记住人类可能患上的上万种疾病。但是人工智能不同,“机器人医生”通过深度学习技术,可以不间断地从大量的医学工具书、医学杂志、临床诊断手册、医疗电子记录、百科全书、词典、图书、新闻甚至电影剧本中提到的电子病历进行机器学习,几乎可以及时存储所有最新的的医学知识。而且更为重要的是,“机器人医生”能够学以致用,通过认知分析技术,凭借从各种渠道搜集的海量数据,迅速给出“意见”,指导医生做出诊断和治疗决策,并且不会因为人的情绪导致缺诊或误诊,同时患者能够更快速地获得医疗服务,而医疗机构也可节省成本。
据IBM提供的资料显示,早在2014年,IBM的“沃森医生”已经在美国安德森癌症中心上岗,已经被誉为“未来最好的癌症专家”和“医神”。
不过,专家指出,移动医疗智能化是大势所趋,但当前国内的实际情况决定了移动医疗智能化还有很长的路要走。如果移动医疗要往智慧医疗方面发展,首先要考虑医院、医生的接受度,以及社会、病患的认可程度。另外,技术保障也是关键一环,目前的移动设备面临网络信号不均匀,条码识别率不高,待机时间短等问题,严重影响使用体验和工作效率。与此同时,移动医疗规范化、标准化也是今后另一大挑战。
文章标题:移动医疗迈入人工智能健康大数据时代来临?
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