Анализируйте контрольные списки пациентов, чтобы помочь врачам быстрее и точнее найти причину заболевания;
Станьте помощником по памяти, чтобы напоминать пациентам о необходимости принимать лекарства в нужное время;
Анализируйте большие объемы медицинских данных, чтобы найти новые методы лечения;
…
Представьте себе, что когда технология искусственного интеллекта будет «бесшовно связана» с ежедневным управлением медициной и здравоохранением, мы получим внимательных «управляющих здоровьем» и будем жить более разумной и удобной жизнью.
Но в то же время «ИИ + медицинская помощь» также сталкивается со многими проблемами, когда дело доходит до коммерциализации. Такие проблемы, как доверие пациентов и врачей к ИИ, вопросы регулирования и этические вопросы возникают одна за другой.
Как лучше применять технологии искусственного интеллекта в сфере медицины и здравоохранения? Как стимулировать новые запросы с помощью технологий искусственного интеллекта? В этом выпуске Vision Сяогуань пригласил Ли Вэньвэня, доцента кафедры информационного управления и бизнес-аналитики Школы менеджмента Фудань, обсудить, как искусственный интеллект может способствовать развитию индустрии здравоохранения.
Ли Венвен
Доцент кафедры информационного менеджмента и бизнес-аналитики
Направления исследований: машинное обучение, управление медициной и здравоохранением, сотрудничество человека и машины, электронная коммерция.
01
Благодаря искусственному интеллекту наступает эра «цифрового интеллекта и здоровья»
Если смотреть на медицину и индустрию здравоохранения с точки зрения управления, то суть заключается в анализе спроса. Традиционные медицинские услуги сосредоточены на лечении заболеваний, при этом врачи предоставляют медицинские продукты и услуги отдельным пациентам. Однако нынешний план планирования «Здоровый Китай 2030», предложенный страной, требует перехода от лечения болезней в качестве центра к здоровью людей в качестве центра, что означает, что традиционные, индивидуально-ориентированные медицинские услуги должны быть переориентированы на групповые и ориентированные на группы. далее о том, как обеспечить полный жизненный цикл медицинских и медицинских услуг более широкому кругу людей.
Помимо медицинских товаров и услуг, мы также должны обратить внимание на товары и услуги для здоровья. Нынешняя медицинская отрасль не должна ограничиваться только больницами или медицинскими учреждениями, но также должна уделять внимание всему жизненному циклу жителей: от профилактики заболеваний, диагностики и лечения заболеваний до последующего выздоровления и последующего наблюдения.
Стоит отметить, что эти изменения приносят новые потребности и новые проблемы. На индивидуальном уровне потребность людей в медицинском здоровье растет с каждым днем, и они начинают стремиться к более качественным, эффективным и персонализированным медицинским услугам. Это выдвинуло более высокие требования к практикующим врачам и смежным предприятиям, то есть к тому, как предоставлять более качественные медицинские услуги.
На организационном уровне медицинские учреждения и предприятия теперь могут собирать обширные медицинские данные, включая электронные медицинские записи, медицинские изображения и различные данные о поведении пользователей в отношении здоровья, собираемые в режиме реального времени с помощью интеллектуальных носимых устройств. Столкнувшись с этими данными, нам необходимо подумать о том, как эффективно обрабатывать и анализировать богатые и разнообразные медицинские данные и превращать их в ценные продукты или услуги.
К счастью, быстрое развитие технологий, особенно появление технологии искусственного интеллекта, дает нам возможные решения. Среди них «цифровое умное здравоохранение» — это новая концепция, которая подчеркивает совместное продвижение комплексного здравоохранения посредством цифровизации и интеллекта. Основываясь на большом объеме медицинских данных и данных о здоровье, таких как клинические данные, данные медицинских файлов, данные интеллектуального оборудования и т. д., в сочетании с технологиями искусственного интеллекта, большими данными, облачными вычислениями и цифровыми платформами, мы можем реализовать оцифровку и интеллектуализацию медицинских услуг. и здравоохранение.
На этом фоне эти новые технологии в будущем будут постепенно применяться для нужд общего здравоохранения, что приведет к появлению большего количества приложений, таких как интеллектуальная вспомогательная диагностика, генетическая диагностика, фармацевтические исследования и разработки или соответствующие исследования и разработки органоидов.
Однако «ИИ + медицинская помощь» также сталкивается со многими проблемами при коммерциализации. В клинических приложениях одна за другой возникают такие проблемы, как доверие пациентов и врачей к ИИ, вопросы регулирования и этические вопросы. Эти проблемы не являются чисто техническими или медицинскими проблемами здравоохранения, они тесно связаны с «человеческим» фактором. Поэтому вопрос о том, как эффективно согласовать потребности технологий и управления здравоохранением, стал актуальной проблемой, которую необходимо решить.
02
«AI+Medical» внедрен, чтобы помочь улучшить управление здравоохранением на уровне сообщества.
Если вы знаете потребности управления здравоохранением, как подобрать соответствующую технологию искусственного интеллекта? Вот случай с точки зрения управления общественным здравоохранением. Управление здравоохранением на уровне сообщества является очень важной частью иерархической системы диагностики и лечения. Жителям сообщества не нужно обращаться в крупные больницы, и небольшие больницы в сообществе также могут играть большую роль. При иерархической диагностике и лечении управление общественным здравоохранением может взять на себя ряд важных задач, таких как профилактика и лечение хронических заболеваний.
С точки зрения управления, управление здравоохранением на уровне сообщества создало теоретическую основу, которая представляет собой цикл от создания профиля резидента, скрининга заболеваний в сообществе, оценки риска и вмешательства до окончательного последующего наблюдения. Однако на практике могут возникнуть различные чрезвычайные ситуации.
▲ Кампус на улице Хунцяо (Источник фото: Xinmin Weekly)
Возьмем, к примеру, Шанхайский центр профилактики и лечения глазных заболеваний. Его основная задача — предоставлять услуги по обследованию глазных заболеваний во всех населенных пунктах Шанхая. В частности, центр сначала мобилизует все общественные центры здравоохранения для проведения скрининга на наличие заболеваний и посещения общины для фотографирования глазного дна жителей. Из-за ограниченного качества медицинских услуг в районных больницах во многих районных больницах нет специализированных врачей-офтальмологов, способных диагностировать заболевания глаз.
Опираясь на цифровые технологии, Шанхайский центр профилактики и лечения глазных заболеваний будет загружать фотографии глазного дна пациентов в облако, приглашать удаленных экспертов из больниц третичного уровня для чтения фотографий, а затем предоставлять отзывы местным больницам. Однако, поскольку эксперты и врачи имеют свои собственные амбулаторные задачи и могут найти время или провести чтение фильмов только в определенное время, часто требуется 1-2 недели, чтобы сообщить о результатах диагностики, а затем участковые врачи сообщат о результатах жителям. Столь длительный временной интервал легко может привести к низкой готовности жителей обращаться за медицинской помощью, что не способствует управлению здоровьем всего сообщества.
Эта проблема беспокоила Шанхайский центр профилактики и лечения глазных заболеваний долгое время, вплоть до появления технологии искусственного интеллекта. Развитие ИИ в области распознавания изображений уже очень зрелое, и фотографии глазного дна на самом деле являются своего рода медицинскими изображениями. ИИ можно использовать для выявления заболеваний на фотографиях глазного дна. После внедрения оборудования для скрининга заболеваний глаз с помощью искусственного интеллекта прежнее время диагностики, составлявшее 1-2 недели, значительно сократилось. Пациентам нужно подождать на месте всего 1-2 минуты, и о результатах можно будет сообщить на месте. количество рефералов также значительно возросло.
Но в то же время внедрение технологий искусственного интеллекта также сталкивается со многими проблемами. Например, для Шанхайского центра профилактики и лечения глазных заболеваний, поскольку на рынке существует много аналогичных производителей оборудования ИИ, одной из проблем является выбор подходящего оборудования ИИ. Еще одним примером является то, что после того, как оборудование собирает данные, связанные с пациентом; , она передается напрямую ИИ. Независимо от того, создает ли поставщик оборудования или центр профилактики и лечения глазных заболеваний саму базу данных, то, как обеспечить безопасность данных в этом процессе, является щекотливым вопросом.
Кроме того, технологии искусственного интеллекта постепенно проникают на все уровни медицинской отрасли. Как преодолеть барьеры в области данных и добиться взаимосвязи данных, также является актуальной проблемой, которую необходимо решить. Фактически, по сравнению с такими областями, как потребление или Интернет, объем данных, доступных в области медицины и здравоохранения, чрезвычайно ограничен. В частности, обучение и применение генеративного ИИ требует огромного количества данных. Эта реальность находится в резком противоречии с нехваткой медицинских данных. Что еще более важно, сбор медицинских данных в основном осуществляется медицинскими учреждениями, и в настоящее время системы данных большинства больниц по-прежнему изолированы и не могут обеспечить взаимосвязь.
Специфика сферы медицины и здравоохранения также наложила многочисленные ограничения на практическое применение технологий искусственного интеллекта, среди которых особенно важными являются этика, безопасность и защита конфиденциальности. По сравнению с традиционными потребительскими сферами, продвижение медицинских товаров и товаров для здоровья сначала должно пройти строгую проверку со стороны регулирующих органов на предмет соответствия требованиям. Поэтому при продвижении применения технологий в сфере медицины и здравоохранения приоритет должен отдаваться безопасности данных, защите конфиденциальности и защите прав пациентов.
03
Оптимизируйте большие модели для достижения «приведения» технических характеристик в соответствие с потребностями пользователя.
При обсуждении того, как использовать подходящую технологию искусственного интеллекта для удовлетворения или стимулирования новых потребностей в сфере медицины и здравоохранения, генеративный искусственный интеллект, несомненно, стал горячей темой.
Хотя генеративный ИИ, такой как Chat GPT, Вэнь Синьиян и Тонги Цяньвэнь, в настоящее время широко используется, оглядываясь назад на развитие генеративного ИИ, можно обнаружить, что большинство важных крупных моделей, появившихся до 2023 года, не использовались. Только с появлением Chat GPT люди по-настоящему почувствовали, что искусственный интеллект вступил в новую стадию развития интеллекта.
Это показывает, что нам необходимо знать больше о технических характеристиках ИИ, чтобы более полно изучить потенциальное применение технологии ИИ в сфере медицины и здравоохранения.
Во-вторых, весь генеративный ИИ тесно интегрирован с промышленностью, научными кругами и исследованиями. Исследования генеративного ИИ не могут быть отделены от инвестиций в исследования и разработки крупных технологических компаний, но также не могут быть отделены от помощи университетов в процессе внедрения. , это также неотделимо от всей отрасли поддержки.
В то же время в ИИ царит сильная атмосфера открытого исходного кода, а его внедрение и внедрение технологий происходит очень быстро. От первоначальной способности обрабатывать только одну текстовую информацию до возможности легко обрабатывать мультимодальную информацию и даже сложный видеоконтент, ИИ быстро прогрессирует. Это также создает значительные проблемы для реализации корпоративных приложений.
В сфере медицины и здравоохранения применение генеративного искусственного интеллекта все больше привлекает всеобщее внимание, и все более широко обсуждаются связанные с ним приложения, разработанные на основе его способности генерировать естественный язык. Многие компании активно изучают возможность использования технологий генеративного искусственного интеллекта для создания систем медицинских консультаций. Однако стоит отметить, что, хотя сама технология ИИ продолжает усложняться, а ее возможности продолжают увеличиваться благодаря интеллектуальным платформам и инструментам, порог применения технологии ИИ имеет тенденцию к снижению.
Возьмем в качестве примера интеллектуальную платформу Baidu Wenxin. Никому не нужно иметь глубокие знания в области технологий искусственного интеллекта или навыки программирования. Они могут создать искусственный интеллект всего за десять минут с помощью простых операций интерфейса, таких как проверка параметров и ввод индивидуальных требований по заболеваниям глаз. помощник.
Но вот о чем следует подумать: действительно ли консультации по ИИ отвечают потребностям пользователей? Практика показала, что когда построен ассистент медицинской консультации и приглашены врачи и ИИ для совместного ответа на вопросы пользователей, ответы врача часто бывают более точными, краткими и по существу. Поэтому важным направлением текущих исследований является вопрос о том, как дополнительно оптимизировать большие модели, чтобы они могли более точно отражать реальные потребности пользователей и реагировать на них.
В целом, индустрия здравоохранения моей страны находится на ранних стадиях быстрого развития. В условиях бума отрасли возникло множество проблем и проблем. В этом процессе мы должны не только обращать внимание на технологические инновации и прорывы, но и глубоко задуматься о том, как лучше применять эти технологии на практике для удовлетворения реальных потребностей пользователей.