Analisar listas de verificação de pacientes para auxiliar os médicos a encontrar a causa da doença com mais rapidez e precisão;
Torne-se um assistente de memória para lembrar os pacientes de tomar o remédio na hora certa;
Analise grandes quantidades de dados médicos para ajudar a descobrir novos tratamentos;
…
Imagine que quando a tecnologia de IA puder ser "perfeitamente conectada" ao gerenciamento médico e de saúde diário, ganharemos "administradores de saúde" atenciosos e teremos uma vida mais inteligente e conveniente.
Mas, ao mesmo tempo, "IA + cuidados médicos" também enfrenta muitos desafios quando se trata de comercialização. Questões como a confiança dos pacientes e dos médicos na IA, questões regulatórias e questões éticas surgem uma após a outra.
Como aplicar melhor a tecnologia de IA na área médica e de saúde? Como estimular mais novas demandas por meio da tecnologia de IA? Nesta edição da Vision, Xiaoguan convidou Li Wenwen, professor assistente do Departamento de Gestão da Informação e Inteligência Empresarial da Fudan School of Management, para discutir como a IA pode capacitar o desenvolvimento da indústria da saúde.
Li Wenwen
Professor Assistente, Departamento de Gestão da Informação e Business Intelligence
Direções de pesquisa: aprendizado de máquina, gestão médica e de saúde, colaboração homem-máquina, comércio eletrônico
01
Capacitada pela IA, a era da “inteligência digital e saúde” está chegando
Ao olhar para a indústria médica e de saúde de uma perspectiva de gestão, o núcleo reside na análise da procura. Os serviços médicos tradicionais centram-se no tratamento de doenças, com médicos fornecendo produtos e serviços médicos a pacientes individuais. No entanto, o actual esboço de planeamento da "China Saudável 2030" proposto pelo país exige uma mudança do tratamento de doenças como centro para a saúde das pessoas como centro, o que significa que os serviços médicos tradicionais, orientados para o indivíduo, devem ser transferidos para serviços orientados para grupos e Pensar mais sobre como fornecer serviços médicos e de saúde durante todo o ciclo de vida a uma gama mais ampla de pessoas.
Além dos produtos e serviços médicos, devemos também prestar atenção aos produtos e serviços de saúde. A actual indústria médica e de saúde não deve limitar-se apenas a hospitais ou instituições médicas, mas também deve prestar atenção a todo o ciclo de vida dos residentes, desde a prevenção de doenças, diagnóstico e tratamento de doenças, até à posterior recuperação e acompanhamento de doenças.
Vale ressaltar que essas mudanças trazem novas necessidades e novos desafios. A nível individual, a procura de saúde médica por parte das pessoas cresce dia a dia e elas começam a procurar serviços médicos de melhor qualidade, eficientes e personalizados. Isto impôs requisitos mais elevados para os médicos e empresas relacionadas, ou seja, como fornecer melhores serviços médicos.
No nível organizacional, as instituições médicas e as empresas podem agora coletar dados médicos ricos, incluindo registros médicos eletrônicos, imagens médicas e vários dados de comportamento de saúde do usuário coletados em tempo real por dispositivos vestíveis inteligentes. Perante estes dados, precisamos de pensar em como processar e analisar de forma eficiente dados médicos ricos e diversificados e transformá-los em produtos ou serviços valiosos.
Felizmente, o rápido desenvolvimento da tecnologia, especialmente a ascensão da tecnologia de inteligência artificial, fornece-nos soluções possíveis. Entre eles, a “saúde digital inteligente” é um conceito emergente que enfatiza a promoção colaborativa da saúde integral através da digitalização e da inteligência. Com base em uma grande quantidade de dados médicos e de saúde, como dados clínicos, dados de arquivos de saúde, dados de hardware inteligente, etc., combinados com tecnologia de IA, big data, computação em nuvem e plataformas digitais, podemos realizar a digitalização e inteligência de serviços médicos e cuidados de saúde.
Neste contexto, estas tecnologias emergentes serão gradualmente aplicadas às necessidades do campo da saúde geral no futuro, resultando em mais aplicações, tais como diagnóstico auxiliar inteligente, diagnóstico genético, investigação e desenvolvimento farmacêutico ou investigação e desenvolvimento relacionados de organoides.
No entanto, “AI + cuidados médicos” também enfrenta muitos desafios quando é comercializado. Em aplicações clínicas, questões como a confiança dos pacientes e dos médicos na IA, questões regulatórias e questões éticas surgem uma após a outra. Estes desafios não são questões de saúde puramente técnicas ou médicas, mas estão intimamente relacionados com o factor “humano”. Portanto, como combinar efetivamente as necessidades de tecnologia e gestão de saúde tornou-se um problema urgente a ser resolvido.
02
"AI+Medical" é implementado para ajudar a atualizar a gestão da saúde comunitária
Se você conhece as necessidades de gestão da saúde, como combinar a tecnologia de IA apropriada? Aqui está um caso da perspectiva da gestão da saúde comunitária. A gestão da saúde comunitária é uma parte muito importante do sistema hierárquico de diagnóstico e tratamento. Os residentes da comunidade não precisam de ir a grandes hospitais, e os pequenos hospitais da comunidade também podem desempenhar um papel importante. No diagnóstico e tratamento hierárquicos, a gestão comunitária da saúde pode assumir uma série de tarefas importantes, como a prevenção e o tratamento de doenças crónicas.
Do ponto de vista da gestão, a gestão da saúde comunitária construiu um quadro teórico, que é um ciclo que vai desde a criação do perfil dos residentes, rastreio de doenças comunitárias, avaliação de riscos e intervenção, até ao acompanhamento final. No entanto, várias emergências podem ocorrer na prática.
▲ Hongqiao Road Campus (Fonte da foto: Xinmin Weekly)
Tomemos como exemplo o Centro de Prevenção e Tratamento de Doenças Oculares de Xangai. A sua principal tarefa é fornecer serviços de rastreio de doenças oculares em todas as comunidades de Xangai. Especificamente, o centro irá primeiro mobilizar todos os centros de serviços de saúde comunitários para realizar exames de doenças no local e ir à comunidade para tirar fotografias do fundo dos olhos dos residentes. Devido à qualidade limitada dos serviços médicos nos hospitais comunitários, muitos hospitais comunitários não possuem oftalmologistas especializados que possam diagnosticar doenças oculares.
Baseando-se na tecnologia digital, o Centro de Prevenção e Tratamento de Doenças Oculares de Xangai enviará fotos de fundo de olho dos pacientes para a nuvem, convidará especialistas remotos de hospitais terciários para ler as fotos e, em seguida, fornecerá feedback aos hospitais comunitários. No entanto, como os especialistas e os médicos têm as suas próprias tarefas ambulatoriais e só conseguem encontrar tempo ou realizar leituras de filmes em horários específicos, muitas vezes leva de 1 a 2 semanas para fornecer feedback sobre os resultados do diagnóstico e, em seguida, os médicos comunitários fornecerão o feedback dos resultados aos residentes. Um intervalo de tempo tão longo pode facilmente levar a uma baixa disponibilidade dos residentes para fazer encaminhamentos, o que não favorece a gestão da saúde de toda a comunidade.
Este problema tem incomodado o Centro de Prevenção e Tratamento de Doenças Oculares de Xangai há muito tempo, até o surgimento da tecnologia de IA. O desenvolvimento da IA no campo do reconhecimento de imagens tem sido muito maduro e as fotos do fundo são, na verdade, um tipo de imagem médica que pode ser usada para identificar doenças nas fotos do fundo. Após a introdução do equipamento de triagem de doenças oculares com IA, o tempo de diagnóstico anterior de 1 a 2 semanas foi bastante reduzido. Os pacientes só precisam esperar no local por 1 a 2 minutos, e os resultados podem ser relatados no local. fazer referências também aumentou muito.
Mas, ao mesmo tempo, a implementação da tecnologia de IA também enfrenta muitos desafios. Por exemplo, para o Centro de Prevenção e Tratamento de Doenças Oculares de Xangai, uma vez que existem muitos fabricantes de equipamentos de IA semelhantes no mercado, como selecionar o equipamento de IA apropriado é um dos desafios. Outro exemplo é que depois que o equipamento coleta dados relacionados ao paciente; , ele é transmitido diretamente para a IA Quer o fornecedor do equipamento ou o centro de prevenção e tratamento de doenças oculares estabeleça o próprio banco de dados, como garantir a segurança dos dados neste processo é uma questão espinhosa.
Além disso, a tecnologia de IA está gradualmente penetrando em todos os níveis da indústria médica. Como quebrar as barreiras de dados e alcançar a interconexão de dados também é um problema urgente que precisa ser resolvido. Na verdade, em comparação com domínios como o consumo ou a Internet, a quantidade de dados disponíveis no domínio médico e da saúde é extremamente limitada. Em particular, a formação e a aplicação de IA generativa requerem uma enorme quantidade de dados. Esta realidade constitui uma forte contradição com a escassez de dados médicos. Mais importante ainda, a recolha de dados médicos depende principalmente de instituições médicas e, actualmente, os sistemas de dados da maioria dos hospitais ainda estão isolados e não conseguem interligar-se.
A particularidade do domínio médico e da saúde também colocou inúmeras restrições à aplicação prática da tecnologia de IA, entre as quais a ética, a segurança e a protecção da privacidade são considerações particularmente proeminentes. Em comparação com os campos de consumo tradicionais, a promoção de produtos médicos e de saúde deve primeiro ser submetida a uma revisão rigorosa pelas autoridades reguladoras para garantir a conformidade. Portanto, ao promover aplicações tecnológicas na área médica e de saúde, deve ser dada prioridade à segurança dos dados, à proteção da privacidade e à proteção dos direitos dos pacientes.
03
Otimize modelos grandes para alcançar o “alinhamento” dos recursos técnicos e das necessidades do usuário
Ao discutir como usar a tecnologia de IA apropriada para atender ou estimular novas necessidades na indústria médica e de saúde, a IA generativa tornou-se, sem dúvida, um tema quente.
Embora IA generativa como Chat GPT, Wen Xinyiyan e Tongyi Qianwen sejam amplamente utilizadas atualmente, olhar para trás, para o desenvolvimento da IA generativa revelará que a maioria dos grandes modelos importantes que apareceram antes de 2023 não foram usados para Como todos sabem, é Foi só com o surgimento do Chat GPT que as pessoas realmente sentiram que a inteligência artificial havia entrado em um novo estágio de inteligência.
Isto mostra que precisamos de saber mais sobre as características técnicas da IA, a fim de explorar mais plenamente as potenciais aplicações da tecnologia de IA no domínio da medicina e da saúde.
Em segundo lugar, toda a IA generativa está intimamente integrada com a indústria, a academia e a investigação. A investigação da IA generativa não pode ser separada do investimento em I&D de grandes empresas tecnológicas, mas também não pode ser separada da ajuda das universidades no processo de implementação. , também é inseparável de toda a indústria de suporte.
Ao mesmo tempo, a IA tem uma forte atmosfera de código aberto e sua implantação e implementação de tecnologia são muito rápidas. Desde inicialmente ser capaz de processar apenas informações de texto único até agora ser capaz de lidar facilmente com informações multimodais e até mesmo conteúdo de vídeo complexo, a IA está progredindo rapidamente. Isto também representa desafios consideráveis para a implementação de aplicações empresariais.
No domínio da medicina e dos cuidados de saúde, a aplicação da IA generativa está a atrair cada vez mais a atenção generalizada, e as aplicações relacionadas desenvolvidas em torno da sua capacidade de gerar linguagem natural são mais amplamente discutidas. Muitas empresas estão explorando ativamente o uso de tecnologia generativa de IA para construir sistemas de consulta médica. No entanto, é importante notar que, embora a própria tecnologia de IA continue a tornar-se mais complexa e as suas capacidades continuem a aumentar, graças a plataformas e ferramentas inteligentes, o limiar de aplicação da tecnologia de IA tem mostrado uma tendência de redução.
Tomemos como exemplo a plataforma inteligente Baidu Wenxin. Ninguém precisa ter um conhecimento profundo em tecnologia de IA ou habilidade de programação. Eles podem construir uma IA em apenas dez minutos por meio de operações de interface simples, como verificar opções e inserir requisitos personalizados sobre doenças oculares. assistente.
Mas o que é preciso pensar é: a consultoria em IA realmente atende às necessidades do usuário? A prática tem mostrado que quando um assistente de consulta médica é construído e os médicos e a IA são convidados a responder às perguntas dos usuários juntos, as respostas do médico costumam ser mais precisas, concisas e diretas. Portanto, como otimizar ainda mais modelos grandes para que possam capturar e responder com mais precisão às necessidades reais dos usuários é uma direção importante da pesquisa atual.
No geral, a indústria da saúde do meu país está nas fases iniciais de rápido desenvolvimento. Com o boom da indústria, surgiram muitos desafios e problemas. Neste processo, não devemos apenas prestar atenção à inovação e aos avanços tecnológicos, mas também pensar profundamente sobre como aplicar melhor estas tecnologias na prática para satisfazer as necessidades reais dos utilizadores.