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2030年怎么看病?智能健康监测与医疗会诊

作者: 甘诺颖 发布时间: 2020年10月05日 03:43:36

  

2030年怎么看病?智能健康监测与医疗会诊



  健康是关乎国计民生的重要议题。2016年10月,《“健康中国2030”规划纲要》正式发布,并提出了“立足全人群和全生命周期两个着力点,提供公平可及、系统连续的健康服务,实现更高水平的全民健康”。随着我国人口老龄化加剧、慢性病蔓延、亚健康常态化,人们的医疗健康需求激增。而优质医疗资源紧缺且分布不平衡,医生诊疗水平参差不齐,是实现“健康中国”目标面临的严峻挑战。这就需要全面提升医疗健康发展水平,促进人民群众的健康发展和社会的全面进步。人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术。“智能+医疗健康”将是人工智能在社会生活中的一个重要应用,是解决我国医疗健康问题的重要手段。

  智能健康监测与医疗会诊技术是一个复杂、系统性的课题,需要连续对个体数据进行全方位和全周期采集,并对多模态数据进行整合与分析,使用疾病筛查、辅助决策等技术手段,更快、更便捷、更准确地帮助医生进行决策会诊。智能健康监测与会诊技术的发展可以为连续、精准监测多维度健康数据带来便捷,早期发现疾病风险,让“疾病治疗”到“疾病预防”成为可能,对于保障居民医疗健康、提升就医体验与居民生活幸福感,有非常重大的意义。

  数据自动化的收集与预警分析将极大地提升医生的工作效率,医生将能够从繁杂的日常监测、分析等工作中抽身出来,把更多的精力专注于更有意义的领域。利用人工智能技术为会诊提供实时辅助决策依据,将提升医生尤其是基层医生的决策准确率,医生整体的水平将得到大幅提高。通过在全社会推广智能健康监测与医疗会诊技术,能够让优质的医疗资源在基层变得更加可及,区域间医疗水平差异将被弥合。同时,全生命周期健康管理的实现,将能够让大部分疾病在早期就得到控制,极大地节省全社会的医疗支出。

  国内外研究现状

  健康监测技术朝着便携式、多维度和智能化方向发展。随着各种监测技术的发展,个人健康数据越来越多、越来越复杂,这些数据汇聚在一起,利用人工智能技术进行分析,可以对潜在健康风险做出提示,实现前瞻性健康管理。

  来自斯坦福大学的团队表示,利用可穿戴设备收集的个人数据可以检测出莱姆病、炎症甚至是胰岛素相关的重要生理指标异常。此外,麻省理工学院研发了一种运用无线电波监测睡眠治疗的AI算法,对患者睡眠阶段分类的准确率可达79.8%,优于基于射频信号估算方法64%的准确率,可有效辅助睡眠失调的患者在家中安心地接受治疗和医疗观测。在国内,兆观科技研发的无线睡眠呼吸监护仪“梦加”已经于2017年4月获得国家食品药品监督管理总局(CFDA)认证。搭载有心电记录仪功能的华米智能手表在2018 年年初也获得了CFDA认证,依托其RealBeats AI 物数据引擎,可在设备端对心电图信号进行处理,实现心律不齐的本地识别,及时为用户发出预警,提高心脏健康监测的时效性和精确性。

  基于人工智能的疾病筛查趋于全面化和精确化。疾病筛查是疾病防控的有效方法之一。目前基于人工智能的疾病筛查覆盖病种逐步增多,筛查结果的准确率也在进一步提高。在乳腺癌筛查方面,Alantari 等基于YOLO目标检测算法,先后对乳腺X射线图像数据进行识别正常、良性和恶性乳腺组织的研究。在基因测试与筛查方面,Zeng等使用DNA序列信息特征训练卷积神经网络模型对CpG位点的甲基化状态进行预测,并开发出工具CpGenie预测基因异常。Zhou等开发了一个基于深度学习的框架Expecto,可以从DNA序列中精确预测已知罕见的或尚未观察到的突变,实现基因突变筛查。此外,人工智能算法在宫颈癌、肺部结节和肺癌、前列腺癌等影像筛查领域均取得了令人瞩目的成果。目前,基于人工智能的疾病筛查工具已从技术变为现实。美国食品药品监督管理局(FDA)于2018年4月批准了世界上第一款人工智能医疗设备IDx-DR,该设备可通过拍摄患者眼底彩照,在无专业眼科医生辅助的情况下,使用算法实现对糖尿病视网膜病变风险的评估。

  国内在相关领域也开展了前沿探索和实践。在眼科疾病筛查方面,百度公司与中山大学眼科中心合作研发了一种AI循证算法,实现三种致盲眼底疾病(糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑区病变)的早期筛查,筛查性能与三甲医院眼科医生相当。Wang等开发了一种基于序列的深度学习模型,可以准确地预测给定DNA 序列的转录因子(TF)结合强度,有望应用于检测破坏TF结合并导致人类疾病的变体。

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