医疗AI革命:真实世界的落地之路
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医疗AI革命:真实世界的落地之路

文章来源:思宇MedTech ;编辑:潘艳艳转载要求:请在文首标明文章来源,可直接转载 据不完全统计,目前国产医疗AI大模型数量已超过40个,2023年中国生成式人工智能(AIGC)市场规模有望突破10万亿元。 医疗AI该如何真正走向医疗服务,摸索出适合真实世界的落地之路? 01 医疗AI在不同领域的应用正在不断扩展。医疗市场对于改善患者护理、优化医疗流程、降低成本以及提升服务质量有着巨大的期望。这种市场需求推动着医疗AI技术的迅速应用和广泛普及,进一步促进了医疗行业的数字化转型和创新发展。医院和诊所是医疗AI的主要应用场景之一。在这些机构中,AI被用于医学影像诊断、临床决策支持、患者管理和病历记录等方面。AI能够加速诊断过程、辅助医生做出更准确的治疗决策,并提高医疗服务的质量和效率。医药企业对AI的需求主要体现在药物研发、临床试验设计和销售策略优化等方面。AI技术能够加速新药物的发现和开发过程,提高研发成功率和降低成本,同时也能更好地理解患者需求,制定更智能的销售策略。零售药店或药房利用医疗AI来提供更个性化的服务,如药品咨询、健康建议和处方审核等。AI技术使得药店能够更好地理解患者需求,提供更准确的建议和服务,增强患者体验。在互联网医疗领域,AI被应用于在线诊断、医疗咨询、健康管理和远程医疗等服务。这种形式的医疗AI使得患者能够更便捷地获取医疗服务和信息,同时也为医疗从业者提供了更多的工具和支持。 02 虽然公立医院已开始引入医疗大模型,甚至与企业合作参与研发,但大多医院只是在部分科室试用某项功能,各大AI厂商为覆盖医疗问诊、科研全流程设计出的产品,不少无用武之地。 公立医院到底需要什么?患者到底需要什么?公立医院的主要痛点在于医院管理,存在资源调配、诊断繁琐、排队等待时间长等问题。医疗AI可以通过优化资源分配、提高诊断效率、减少等待时间等方面,为医院管理带来革命性的改变。例如,AI可用于提高医疗资源的利用率,优化医院排班安排,帮助医院更好地应对日益增长的患者需求,提升服务质量和效率。而应用型的AI产品,应当更加针对临床痛点,在普惠医疗层面探索更多价值。以医学影像为例,由于医疗资源的不均,偏远地区医生对于医学影像解读能力不足的缺陷可以很好地被AI补齐。通过智能算法,AI产品可以专注于提高影像诊断的精确度和速度,比如针对乳腺癌、肺部疾病等的早期诊断,为患者带来更好的医学诊断服务。同时,面对医院对AI这项新兴技术的顾虑,AI厂商可以积极推动与第三方合作,推动医疗AI更快地进入到临床服务中。AI厂商可以与医疗机构、医药企业等建立合作伙伴关系,开发智能诊断工具,改善诊断准确性,提高治疗效率,推动医疗AI在临床实践中的应用。03‍‍‍AI大模型与医疗结合,首先需要保障患者的数据安全。医疗数据通常涉及个人隐私和敏感信息,如患者病历、诊断图像等,具有协同与共享需求大、敏感信息多、数据价值高等特点,各种因素导致的攻击、泄露都可能带来不可估量的损失。因此,确保数据的安全性、隐私性和合规性是医疗AI开发和应用过程中必须重视的问题。同时,医院方也要做好准备。医院需要建立数据管理制度,这其中,一方面要解决数据资产的梳理、纳管,以及医院数据的分类分级;另一方面,还要针对医院不同数据场景需求的数据安全管控、监测规范和数据合规使用的流程,将技术与管理流程相结合。 其次,医疗AI的风险监测、合规使用等,需要从法规条例方面给予一定规范。医疗AI技术的快速发展对医疗管理规范和监管制度提出了极高的要求。相关的法律法规和政策需要及时跟进,以保障技术的合法合规应用,维护医疗行业的公平和安全。缺乏统一的评价标准和认证机制也是医疗AI发展的一大挑战。医疗AI的性能评估和准确性验证需要透明、客观的标准,以便医疗从业者和患者能够对其可靠性和安全性有清晰的认知。最后,算力不足也是阻碍医疗AI落地的难题。医疗AI对于高性能计算资源的需求巨大,为了运行复杂的AI算法和模型,需要大量的计算资源支持。以医院为代表的医疗机构在算力部署等方面仍存在短板,轻量化、本地化部署的大模型,也是未来需要去挑战完成的。 04‍‍‍‍ 那么,AI厂商想好产品的变现之路了吗?目前,医疗AI服务多通过医院端收取费用,回款周期长,医院的付费意愿低。随着2022年《人工智能医疗器械注册审查指导原则》的发布,我国已有几十款三类医疗AI产品获批上市,但这些产品在医保准入、物价制定方面仍然受到一定限制。也就是说,要使AI大模型在医疗领域形成一定的广泛应用规模,还需要向商业健康险种领域做进一步渗透。AI大模型正在通过惠民保打开局面。圆心惠保相关负责人曾表示,与腾讯云合作的AI大模型的介入,能为参保人的后续理赔、药物获取、储存和正确使用等提供专业的指导意见。从长远来看,商业健康险行业其实都迫切希望从一次性的保险付费模式,转型成为客户提供可持续的健康服务。如果能将AI大模型针对C端个人用户提供的医疗健康相关服务纳入惠民保保险范畴,将会是AI大模型的重要变现方式,但其中,需要重点解决的问题是AI大模型的医疗准确性,需要确保AI大模型可以和医生一样提供专业、准确的医疗健康服务。尽管医疗AI无法取代医生的专业判断和人文关怀,但医疗AI技术与医生的协同合作无疑将是未来医疗产业发展的关键。在迅猛发展的科技浪潮中,AI厂商、医疗机构、政府部门都应当做好准备,共同探索出一条适合真实世界的落地之路,使医疗AI能够更好地为患者服务。 主编|赵清 审核|祎禾
AI助力健康:80亿人口,一个人的力量
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AI助力健康:80亿人口,一个人的力量

这篇文章主要讨论了全球人口达到80亿的 significance,以及在面临气候变化、粮食安全、战乱等多重危机的情况下,如何通过AI技术改善公共卫生和医疗服务的问题。文章提到,智慧眼正在探索"AI计算驱动生命健康"的愿景,并通过AI技术提升基层医疗健康水平,为农村地区的患者提供更优质全面的诊疗服务。
枣庄市“智医助理”系统助力基层卫生健康事业高质量发展
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枣庄市“智医助理”系统助力基层卫生健康事业高质量发展

12月15日,枣庄市举办发布会,宣布基层卫生健康事业高质量发展。会的结果显示,“智医助理”系统已为全市65家基层医疗机构和1631的家村卫生室建设了辅助诊断CDSS、AI智能语音外呼、运行监管等模块,服务基层医生2821名,开展随访外呼157万人次,发送健康提醒短信106万条,累计处理病历总数213万份,规范病历数174万余份,提供AI辅诊2218万次,医学检索数3万次,基层医疗机构电子病历规范率达98.71%,基层机构诊疗水平得到显著提高。薛城区兴城社区卫生服务中心主任助理赵阳介绍,“智医助理”涵盖200多种常见病,能协助基层医生全面了解疾病信息,并提供智能辅诊、检查检验、用药开方、病历规范等决策支持。此外,还能通过智能外呼对辖区居民进行儿童疫苗接种通知、体检预约通知等,减轻医生工作负担。报料渠道:应用市场下载“齐鲁壹点”APP,或搜索微信小程序“齐鲁壹点”,全省800位记者在线等待您的报料!
人工智能助力医疗,提升患者就医体验
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人工智能助力医疗,提升患者就医体验

上海仁济医院东院启用“数字陪诊师”,患者就医更加便捷,医生的诊疗效率和精度得以提高。智能导诊能帮助患者理清行动线,避免因反复流动产生的无序,使原本复杂的流程变得顺畅简洁。AI护士“小威”为不擅长操作智能设备的老年人提供适老化服务,解答日常就医问题。智能预订和评估系统的使用,也让孕妇单次就诊平均等待时间有望从68分钟减少至16分钟。
AI医疗赋能未来医疗诊断:深度解析联影智能在医学影像领域的应用
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AI医疗赋能未来医疗诊断:深度解析联影智能在医学影像领域的应用

这篇文章主要讲述了人工智能在医疗领域,特别是在医学影像领域的应用和发展前景。人工智能技术正在推动医疗设备的智能化,辅助医生进行疾病诊断,创新诊疗模式,提高医疗服务效率。根据灼识报告,我国人工智能医学影像市场规模有望在2025年达到442亿元,年复合增长率高达135%。然而,尽管人工智能在医疗领域的应用有着广阔的前景,但真正能够融入临床实践的产品却仍然少数。文章中提到,上海科技大学生物医学工程学院创始院长、联影智能联席CEO沈定刚表示,AI需要与临床有非常紧密的结合,了解临床的真切诉求,而目前,AI正在临床诊治过程中发挥着重要的作用。
AI助力医疗,精准诊断,智能医疗无限可能
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AI助力医疗,精准诊断,智能医疗无限可能

这篇文章主要探讨了人工智能在医疗领域的广泛应用和巨大潜力,尤其是在加速疾病诊断和提升治疗精确度方面。通过实际案例,如谷歌的DeepMind公司和IBM的Watson Health团队,说明了AI技术在医疗领域的具体作用,以及它如何提高诊疗效率和治愈成功机会。文章强调,尽管AI技术的发展可能会引发关于医生就业问题的讨论,但AI并不会取代医生,而是成为医生的好帮手,帮助医生更好地专注于照顾病人。
AMIE:人工智能助手在医疗领域取得重要突破,但仍需谨慎看待
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AMIE:人工智能助手在医疗领域取得重要突破,但仍需谨慎看待

诊断对话式人工智能AMIE进入临床诊治疾病还有很长的路要走,而且进入临床也只能是真人医生的助手。 谷歌深度思考(DeepMind)发表论文称,AMIE在模拟诊断对话中的表现,至少与初级保健医生不相上下。 AMIE进入临床诊治疾病还有很长的路要走,而且进入临床也只能是真人医生的助手,并不能单独诊治疾病。一个最根本的问题是,即便它在某些方面比真人医生更强大,但它和其他AI软件的出错率也比较高。 近日,谷歌深度思考(DeepMind)发表论文称,他们研发的全新诊断对话式人工智能(AI)——AMIE在测试中击败医生,通过了图灵测试。 《自然》杂志前不久发布的2024年可能发生的10大科学进展中,人工智能占据榜首。 话音未落,就传来了AI在医疗领域的重大突破。AMIE在测试中击败医生并通过了图灵测试,是否意味着AI已经能进入临床并替代真人医生呢? 当然不可能,因为,AI医生迄今并没有处方权,人们还不会轻易地将诊疗权交给AI。 要了解情况,还要从此次AI的突破来看。 研究人员基于临床会诊和沟通技巧,构建了一个试验性评估临床诊断的标准,其中涉及病史采集、诊断准确性、临床管理、临床沟通技巧、关系培养和移情等标准。之后,研究人员创建了基于大语言模型(LLM)的对话式诊断研究AI系统,即AMIE,并以真实世界的大数据训练AMIE。这些数据包括医学推理、医学总结和真实世界的临床对话。 最后,研究人员设计了一项随机、双盲交叉研究,让经过验证的患者与经过认证的初级保健医生(PCP),和AMIE通过文字聊天的方式进行互动,也即以客观结构化临床考试(OSCE)的形式,设置咨询(诊断)场景。OSCE是真实世界中常用的实用评估方法,以标准化和客观的方式考察临床医生的技能和能力。 在一项随机、双盲交叉的研究中,研究人员采用OSCE来评估20名初级保健医生、专科主治医生与AMIE的诊断,病人由专业演员模拟真实的患者。研究包括来自加拿大、英国和印度OSCE提供者的149个病例场景,涉及各种专科和疾病。 结果显示,AMIE在模拟诊断对话中的表现,至少与初级保健医生不相上下。而且,从专科医生的角度来看,AMIE的诊断准确性更高,在32个指标中的28个指标上表现更优;从患者的角度来看,在26个指标中的24个指标上表现更优。此外,AMIE在研究人员设定的评估中,在各个指标上都超越了初级保健医生。然而,这个AI医生只是在诊断呼吸系统和心血管疾病两类疾病中战胜医生,并没有在所有疾病的诊断中比初级保健医生更准确,因此不能推论到所有疾病防治领域。 另一方面,在试验中,AMIE通过了图灵试验,并表现出某种同理心,但这也并不意味着AI医生已经会思考,甚至具有了与人相似的意识。问题在于,图灵试验的标准已经太古老。在这个测试下,测试者向被测试者随意提问,进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器,这台机器就通过了测试。30%的比例太少。再说,图灵试验混淆了“骗人”和“像人一样思考”的结果,因此,通过了图灵测试并不意味着AMIE就能像真人医生一样思考、分析和判断,并进行正确的诊断。 应当承认的是,AMIE的确强大,比2011年国际商业机器公司(IBM)创造的沃森医生更胜一筹。 沃森医生算是最初的AI医生,诊断疾病的准确率达到73%,而且是对各类疾病的诊断。沃森医生贮存了数百万文档资料,包括字典、百科全书、医疗档案、新闻、文学以及其他可以建立知识库的参考材料,1秒可阅读100万本书,在获得一个寻问后,会进行一系列的计算,包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据的搜寻、对证据强度的计算和综合,最后给出答案。 AMIE则有很大的改进,它除了接受大数据训练外,还能从真实的医疗条件和场景中,获取信息并学习改进。研究人员设计了一个基于自演的模拟学习环境,环境具有自动反馈机制,用于虚拟医疗环境中的诊断性医疗对话,因而让AMIE能扩展在多种医疗条件和环境中学习知识的能力。 同时,研究人员还利用医院真实诊治疾病环境不断变化的模拟对话集,对AMIE进行反复微调,让AMIE进行两种自演循环。一是内部自演循环,利用上下文中对话者的反馈来完善学习;二是外部自演循环,即完善的模拟对话集被纳入后续的微调迭代中。 由此产生的新版AMIE可以再次参与内循环,形成良性的持续学习循环。 AMIE还被设计了推理时间链策略,使AMIE能够根据当前对话的情况,逐步完善自己的回答,从而得出最能体现当下具体情况的诊断。因此,在诊断呼吸系统和心血管疾病方面的准确性更高。 即便如此,AMIE进入临床诊治疾病还有很长的路要走,而且进入临床也只能是真人医生的助手,并不能单独诊治疾病。一个最根本的问题是,即便它在某些方面比真人医生更强大,但它和其他AI软件的出错率也比较高。 同样是刚刚发表在《科学》杂志上的一项关于AI帮助医生诊治精神分裂症的结果显示,人工智能模型可以高精度地预测接受训练的样本中的病人的治疗结果,但当应用于初始样本的子集或不同的数据集时,它们的性能下降到略好于偶然性。 也就是说,使用不同的AI医生,具有很大的局限性。因此,它们只能作为真人医生的助手介入医疗,而不能单独诊治疾病。 来源 // 联合早报 2024-01-22 #记录我的生活##江海e家#
AI医疗:大模型竞赛中的新贵
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AI医疗:大模型竞赛中的新贵

该篇文章介绍了我国医疗AI领域的发展动态。叮当健康早盘强劲拉升超过21%,缘于其发布了叮当HealthGPT以及型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手,这些产品都采用了最新的AI技术。随着AI在医疗领域的广泛应用,尤其是大型AI模型的推出,医疗AI市场展现出巨大的潜力和广阔的前景。然而,当前AI在医疗领域的应用仍处于探索阶段,面临着技术和数据等方面的挑战。