COVID-19 爆發后,多家人工智能科技公司和創業公司開發出針對疫情的 AI 醫學輔助診斷系統,幫助醫生進行胸部 CT 的肺炎病灶檢出,在緩解醫生讀片壓力的同時,也對無癥狀感染者和早期患者的排查起到了重要作用。
AI 在這次疫情中的表現,讓我們看到了人工智能在醫療領域的發展潛力。隨著人工智能算力、算法等基礎技術條件日漸成熟,政策對發展人工智能技術的大力支持,以及醫療市場數據的不斷積累,醫療人工智能將迎來快速發展階段。
在微軟與安永合作進行的微軟×安永人工智能成熟度調研中,我們邀請了微軟公共事業部醫療行業高級總監胡偉和安永大中華區生命科學行業咨詢合伙人歐陽偉基,就人工智能對醫療健康行業的影響、行業應用成熟度、以及行業的核心應用場景等熱點問題發表了看法。
目前人工智能在醫療生態體系的各個環節包括患者、醫院、政府、藥企等都有一些落地場景。比如在患者端,人工智能在患者慢性疾病的預測和診斷方面有較大發揮作用的空間。
慢性疾病發病過程長,初期癥狀不明顯,人工智能以大數據為基礎進行預測,能夠彌補醫生在預測和診斷方面的不足。藥企也在加強人工智能領域的布局和應用:
研發:利用人工智能技術,結合真實世界數據進行藥物輔助研發,以削減新藥發掘時間,提高藥物研發效率。
商業:以患者為中心,加快行業從提供“資產”的公司向提供“解決方案”的公司轉型。利用數據分析和機器學習等人工智能技術,分析歷史數據,進行患者分類和針對單個患者的最佳治療方案研究。
運營:使用人工智能、RPA 等技術對當前運營流程進行自動化和標準化,實現卓越運營。
雖然人工智能在藥企的業務和運營中有諸多落地場景,但在實際操作過程中,推動人工智能落地是藥企面臨的一大挑戰。這個挑戰一方面源于人才的缺失,醫療人工智能要求相關人才具備醫療業務領域和人工智能技術領域的雙重知識儲備,這種人才在目前的市場上非常稀缺;藥企在推動人工智能部署過程中面臨的另外一個挑戰是數據基礎,醫療市場中的數據特點是整體體量大,但非結構化數據占比也較大,且分散在不同主體間難以實現打通共享,加上數據安全要求較高,這些因素都不利于進行算法訓練,阻礙人工智能技術本身的進步。
微軟和安永為醫療人工智能生態圈中的各方提供了不同的解決方案。我們通過下面一個微軟安永共同的解決方案和兩個具體應用案例來了解一下。
微軟與安永如何提供幫助:微軟+安永 Pointellis 癌癥患者個性化療法解決方案
Pointellis 結合了 Microsoft Azure 強大的技術能力與安永豐富的商業分析經驗,為癌癥患者個性化療法中涉及的各方提供解決方案。從首次獲取患者組織和血液樣本開始,一直到治療管理和長期監測,Pointellis 通過保持監護權和身份鏈,幫助癌癥患者以更快、更安全的方式獲得個性化治療。
Pointellis 建立了一個完整的數字生態圈,加快了端到端價值鏈中信息和物料的及時流動。該生態圈具備六個核心功能領域:
供應鏈:允許登記,調度,做需求和容量計劃以及協調物流和交付;
患者參與:適當共享信息,在整個過程中保持患者參與,并提供疾病管理信息;
健康護理管理:基于該平臺捕獲的大量數據,為治療和支持重癥患者的腫瘤學家和醫護人員提供最新信息和決策支持;
健康狀況:更準確地進行測量,并使提供者、衛生系統、支付方和制造商調整治療和提高臨床收益;
資金分配:管理復雜的患者治療相關費用支付。
中國龐大的醫療市場和充足的醫療數據推動著人工智能在醫療領域的不斷創新。某全球領先的制藥企業也瞄準了中國市場,希望通過安永的協助,全面了解人工智能的行業現狀和發展趨勢;挖掘企業內外部的人工智能應用場景,并針對各個場景找到合適的生態合作伙伴。
某國內線上醫療服務平臺著力于區域醫療聯合體建設,以平臺化服務為核心,完善產業鏈建設,促進大健康產業上下游對接。該集團希望借助人工智能、云計算等手段實現人工智能診療服務的實施,讓基層共享優質醫療資源。該集團基于 Azure 最新的 AI 技術和 Azure 智能云平臺,結合其獨有的醫療產業資源,打造了全新的智能醫療云平臺。
PB 級云存儲方案:微軟 Azure PB 級的云存儲方案為該集團提供穩定、安全的數據存儲以及傳輸服務,方便其與大健康產業上下游對接時輕松解決 B 端客戶問題;同時這些 B 端客戶也可以通過云平臺進行最大規模的方案部署。
靈活可擴容的 IT 服務架構:由于該集團所采用的自有服務器已經無法滿足集團的快速發展,微軟 Azure 服務團隊考慮到醫療健康行業的特殊性,為其量身定制了一套醫療行業解決方案,系統從開始實施到正式投入運行,僅用了3天時間。
微軟 Azure 智能云幫助該集團從源頭打通孤島數據,實現了云端診療服務。此外,通過 Azure 提供的存儲服務,運維成本大幅下降,且該集團的會員管理,電子病歷分析等都得到快速地實施。Azure 強大的數據吞吐能力和計算速度,大幅提高了醫療中心的運營效率,降低了醫生誤診率。采用 Azure 大數據平臺和人工智能技術打造的醫院用戶大數據管理平臺,可以助力醫院在云端開發更多診所流程管理項目。
責任編輯:tzh
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