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將人工智能導(dǎo)入急救醫(yī)療提升急救成功機(jī)率

iotmag ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-04-09 15:11 ? 次閱讀

從1960年代初,學(xué)術(shù)界陸續(xù)展開對于人工智能的研究,一直到目前的機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)等概念,帶來了第三波人工智能浪潮。

對于醫(yī)療領(lǐng)域來說,在1970年代初期,人工智能就已經(jīng)被應(yīng)用在各項檢查中,例如根據(jù)血液檢查的結(jié)果來發(fā)現(xiàn)患者的感染性血液疾病,并且延伸出輔助醫(yī)療者判斷采用何種抗生藥物來成功醫(yī)治,比起過去所采用的經(jīng)驗法則,大大提升了感染性疾病的判斷準(zhǔn)確性。

透過人工智能技術(shù)的力量,可以達(dá)到一瞬間完成檢驗

直到最近,透過深度學(xué)習(xí)技術(shù)的能力大幅度提升影像辨識正確性,舉例來說,透過X光攝影(X-ray photography)、計算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography)、核磁共振(Magnetic Resonance Imaging),以及細(xì)胞檢查(Cytodiagnosi)等檢測設(shè)備,能夠從潰瘍的發(fā)現(xiàn)、腫瘤增大的結(jié)果,來發(fā)現(xiàn)身體的異常狀態(tài)。而這些檢查過程與發(fā)現(xiàn),已經(jīng)從過去需要耗費10多天,一直到透過人工智能技術(shù)的力量,可以達(dá)到一瞬間完成檢驗。

相信可以預(yù)見在不久的未來,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也將出現(xiàn)相當(dāng)具規(guī)模的醫(yī)療變革(圖一、圖二、圖三)。對于疾病的診斷方面,以目前較簡單的方面來說,已經(jīng)能夠透過類似建議協(xié)助的人工智能來進(jìn)行,例如,可以經(jīng)由在具有醫(yī)療性質(zhì)人工智能的設(shè)備中輸入問診和檢查結(jié)果,來獲得類似診斷的建議內(nèi)容。

圖一 丨從1960年代初,學(xué)術(shù)界陸續(xù)展開對于人工智能的研究。

圖二丨伴隨辨識技術(shù)提升,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也將出現(xiàn)大模的醫(yī)療變革(A)

圖三丨伴隨辨識技術(shù)提升,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也將出現(xiàn)大模的醫(yī)療變革(B)

和人類一樣,醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能也是需要經(jīng)過一定程度的學(xué)習(xí),才能夠產(chǎn)生對于事物判斷的能力,應(yīng)用了學(xué)習(xí)而來的技術(shù),可以從拍攝的醫(yī)療影像中發(fā)現(xiàn)病變結(jié)果,再加上患者的癥狀、基因組體數(shù)據(jù)后,進(jìn)而可以分析出初步的診斷結(jié)果。

日本透過政策計劃推動人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

因此,對于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用方面,日本也從政府階層開始進(jìn)行計劃性地推動,在2016年11月,日本政府所召開的第2屆未來投資會議上,首相安倍晉三就明確的宣示,大數(shù)據(jù)(Big Data)與人工智能將會在預(yù)防、健康管理,以及遠(yuǎn)程醫(yī)療方面進(jìn)行最大程度的應(yīng)用,來實現(xiàn)高醫(yī)療質(zhì)量將人工智能導(dǎo)入日本醫(yī)療體系之中,并且日本厚生勞動省也開始著手規(guī)劃一系列相關(guān)的政策,來因應(yīng)人工智能醫(yī)療時代的來臨,包括醫(yī)療費用的修正、采用人工智能醫(yī)療的激勵措施等,并且預(yù)計將在2020年全面實施與推動人工智能醫(yī)療制度。

為了達(dá)到在醫(yī)療領(lǐng)域更大程度應(yīng)用人工智能的能力,高度完整且安全數(shù)據(jù)庫的整建絕對有其必要性,在這方面,日本政府開始整合和建立了包括電子病歷卡、健康檢查數(shù)據(jù)、醫(yī)療、照護(hù)的收據(jù)憑證數(shù)據(jù)等一元化系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,來做為跨入次時代健康管理系統(tǒng)架構(gòu)下,提供更好醫(yī)療質(zhì)量的第一步(圖四)。

圖四丨日本政府正進(jìn)行規(guī)劃的患者信息數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫概念圖

被稱為PeOPLe的人工智能醫(yī)療管理系統(tǒng),已經(jīng)開始整合與保存日本各醫(yī)療機(jī)關(guān)里每一位患者的醫(yī)療診斷紀(jì)錄,并且授予每個患者識別編號(醫(yī)療ID),除了方便保存與管理醫(yī)療數(shù)據(jù)之外,并且也將患者在不同醫(yī)療單位就醫(yī)的數(shù)據(jù)予以統(tǒng)一保存管理,在未來就診時,醫(yī)療人員可以從數(shù)據(jù)庫中讀取患者過去完整的就診數(shù)據(jù)與各種檢查報告。

醫(yī)療人員方面,在未來也將統(tǒng)一在PeOPLe中記錄每一個患者的診療信息,同時也可以作為患者在進(jìn)行回診時,透過人工智能技術(shù),在進(jìn)行檢查、診斷、治療的同時,也可以向醫(yī)療人員提出醫(yī)療支持、建議和各種警示提醒。

然而信息化之后,除了可以節(jié)省無謂及浪費的檢查之外,并且能夠?qū)⑨t(yī)療資源進(jìn)行優(yōu)化的分配,并且透過匿名化的醫(yī)療數(shù)據(jù),提供給各學(xué)術(shù)單位進(jìn)行各項更為先進(jìn)的醫(yī)療研究。厚生勞動省醫(yī)藥生活衛(wèi)生局長武田俊彥表示,在未來的健康管理系統(tǒng)方面,在這樣的構(gòu)想下,醫(yī)療、照護(hù)等數(shù)據(jù)將都會被網(wǎng)絡(luò)化,并且作為大數(shù)據(jù)的一部分,除了減輕醫(yī)療人員的負(fù)擔(dān)之外,更可以透過大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫,在人工智能技術(shù)協(xié)助之下,來對各地域進(jìn)行下一代的醫(yī)療發(fā)展規(guī)劃,讓各地域的患者能夠得到較為完善的醫(yī)療服務(wù)。

不斷的反復(fù)進(jìn)行運算,達(dá)到快速增加高度判斷的能力

在次時代醫(yī)療服務(wù)體系的建構(gòu)中,最重要的莫過于人工智能的技術(shù)力量,但是,在這里人工智能將會進(jìn)行什么樣的架構(gòu)改變?

最初,計算機(jī)系統(tǒng)只有被輸入和儲存圖像以及文字等數(shù)據(jù),而再進(jìn)一步的可以進(jìn)行簡單的訊號收集、整理、辨識和分析。而加入了人工智能之后,這些訊號數(shù)據(jù)就可以被同時并存地進(jìn)行特征性比較,然后對于這些特征性的文字圖像進(jìn)行判斷。

就如同能夠?qū)颊咄高^各種檢查設(shè)備所拍攝而得到的圖像進(jìn)行分析,然后更進(jìn)一步的獲得診察判斷結(jié)果,同時再與數(shù)據(jù)庫中的樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,根據(jù)所默認(rèn)的規(guī)則來做出各種診察報告。

在以前,必須匯集各種所獲得的醫(yī)療信息,以人工輸入的方式,提供具有初步人工智能的計算機(jī)或儀器來進(jìn)行比對分析。不過,伴隨著計算機(jī)的計算能力有著飛躍性的發(fā)展,得以進(jìn)行更為復(fù)雜繁重的程序計算,這樣的變化,已經(jīng)可以從「如果是A的話,那就會演化到B」的單純對應(yīng)關(guān)系,進(jìn)步到「在A的情況下,如果出B的話,可能會演化成C」的多層判斷和分析,讓人工智能技術(shù)進(jìn)步到可以自行「深度學(xué)習(xí)」的階段,進(jìn)而不再需要依賴人工來進(jìn)行初步或比較過后的數(shù)據(jù)輸入工作,憑借人工智能的深度學(xué)習(xí)能力,不斷的反復(fù)進(jìn)行運算,來達(dá)到數(shù)據(jù)自動辨識,快速增加高度判斷的能力。

圖五丨人工智能透過機(jī)械式的方式來有規(guī)律地進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。

在人工智能對于醫(yī)療方面的學(xué)習(xí)、個案判斷基準(zhǔn),都是和普通人一樣,沒有什么不同。

長年投入人工智能開發(fā)研究的慶應(yīng)義塾大學(xué)理工學(xué)部生命情報學(xué)科原康文教授表示,醫(yī)生從患者的問診結(jié)果中,抽離出重要的關(guān)鍵訊息,借以作為初步和廣泛程度的判斷,再以結(jié)果來對患者的病理做出辨別。這時,醫(yī)師還必須根據(jù)過往的學(xué)習(xí)知識和經(jīng)驗進(jìn)行反復(fù)的思考、驗證,來提升精確度,獲得正確的診斷結(jié)果。人工智能醫(yī)療機(jī)制也是一樣,只不過比較大的差異是,人工智能是透過復(fù)雜的運算來修正各種系數(shù)結(jié)果,并且不斷的反復(fù)進(jìn)行微調(diào)整,再獲得最后的結(jié)果。

將人工智能導(dǎo)入急救醫(yī)療提升急救成功機(jī)率

在傳統(tǒng)上,急救醫(yī)療的本質(zhì)就是醫(yī)療團(tuán)隊和時間在競賽。而急救醫(yī)療在導(dǎo)入科技之后,又多了智能手機(jī)APP和人工智能的協(xié)助。

日本東京慈惠會醫(yī)科大學(xué),在先端醫(yī)療情報技術(shù)研究講座擔(dān)任準(zhǔn)教授的腦神經(jīng)外科高尾洋之醫(yī)師,從2016年11月開始,就擔(dān)負(fù)著主導(dǎo)利用手機(jī)APP和人工智能協(xié)助急救醫(yī)療這個計劃的任務(wù),2017年度正式開始臨床應(yīng)用實驗,預(yù)計在2018年正式導(dǎo)入急救現(xiàn)場使用。

在2015年時,高尾洋之醫(yī)師就已經(jīng)在日本東京慈惠會醫(yī)科大學(xué),有著超過3000部具有這項功能的iPHONE導(dǎo)入經(jīng)驗,并且將醫(yī)療訊息予以信息化。在2016年正式展開這項計劃時,除了醫(yī)院本體之外,更加入了Allm這家公司來共同開發(fā)智能手機(jī)的APP,并且整合融入了人工智能技術(shù),稱之為JOIN。

JOIN的架構(gòu)是為了在數(shù)個醫(yī)療關(guān)系者之間可以快速且有效的進(jìn)行溝通、資料分析,并且讓包括手術(shù)室、急救室等數(shù)個醫(yī)療關(guān)系者能夠同時獲得,例如X光攝影、計算機(jī)斷層掃描或核磁共振攝影、醫(yī)學(xué)攝影、心電圖等各項身體檢測結(jié)果和數(shù)據(jù)。

圖六丨利用手機(jī)APP和人工智能協(xié)助急救醫(yī)療

實際上,救護(hù)人員在急救現(xiàn)場難以正確掌握患者的受傷或健康狀況,并且無誤地傳達(dá)給后續(xù)急救的醫(yī)療人員。而利用智能手機(jī)APP和人工智能協(xié)助急救醫(yī)療這個計劃,就是希望借助智能手機(jī)APP和人工智能,在緊急救護(hù)和運送的過程中,能夠讓后端急救團(tuán)隊能夠及早獲得患者的狀況,縮短抵達(dá)后初步傷檢判斷時間,達(dá)到提升急救成功機(jī)率與減輕各種健康后遺癥為目標(biāo)。

這個急救架構(gòu)是通過人工智能來進(jìn)行問診與生命特征感測,再將所獲得的信息予以分析,并且進(jìn)行檢傷分級(Triage)。基于這個分析結(jié)果,在醫(yī)療單位接受急救患者時,就夠預(yù)先制定急救計劃,以及選定運送患者對象。

例如對于急性腦血管疾病的患者,可以在出現(xiàn)癥狀時,讓緊急救護(hù)人員預(yù)先進(jìn)行相關(guān)簡易急救醫(yī)療行為。以腦血管栓塞的患者為例,從癥狀發(fā)生后的發(fā)生3小時內(nèi)可經(jīng)由靜脈給予tPA,此類藥物的使用必須靠醫(yī)療團(tuán)隊的合作,與時間賽跑以搶救腦細(xì)胞。并且在8小時內(nèi)里用血栓清除設(shè)備實施血管內(nèi)治療,讓中風(fēng)后遺癥降到最低的程度。而這些畫面、數(shù)據(jù)、各種行動、醫(yī)護(hù)人員之間的溝通,就可以透過手機(jī)中的JOIN這個APP來進(jìn)行。

更進(jìn)一步的,高尾洋之醫(yī)師不僅僅讓JOIN這個APP擔(dān)負(fù)著患者急救運送時的緊急和問診處理,更進(jìn)一步的融合人工智能來完成Cloud ER系統(tǒng),初步將先以腦、心血管患者為急救對象,透過Cloud ER系統(tǒng)提高急救成功率與降低后遺癥。

在「Cloud ER」系統(tǒng)中所使用的人工智能有兩大類數(shù)據(jù)分析。第一類是讓患者戴上具有量測心脈、血壓、心電圖等等生命特征功能的醫(yī)療電子手環(huán)。第二類則是透過智能手機(jī)中的APP來收集整理患者的發(fā)病各項資料。

當(dāng)預(yù)定接收患者的醫(yī)療機(jī)構(gòu)也從JOIN和Cloud ER系統(tǒng)獲得發(fā)病各項數(shù)據(jù)之后,就能制定患者的急救計劃,以及準(zhǔn)備相關(guān)急救器材,另一方面,也可同時指示負(fù)責(zé)運送的進(jìn)護(hù)人員,進(jìn)行必要的急救措施,讓患者運抵醫(yī)療機(jī)構(gòu)之后,就能夠立即獲得最適合的緊急救護(hù)醫(yī)療。

非所有的醫(yī)療人員都樂意接受人工智能醫(yī)療時代的來臨

雖然將人工智能導(dǎo)入醫(yī)療系統(tǒng),通過政府的推動、行業(yè)人員的技術(shù)整合,看起來是必然趨勢,但是對于現(xiàn)今的醫(yī)療體系以及醫(yī)療人員來說,還必須面對無法避免的適應(yīng)期。

事實上,透過日本的專業(yè)媒體訪問分析可以發(fā)現(xiàn),并非所有的醫(yī)療人員都相當(dāng)樂意接受人工智能醫(yī)療時代的來臨,甚至有一部分的醫(yī)療行為將會被人工智能系統(tǒng)或者機(jī)器人所取代,這更是深深激怒了部分的醫(yī)療人員。

根據(jù)調(diào)查,大概有85.2%的日本現(xiàn)行醫(yī)師相信,在未來100年內(nèi),將會實現(xiàn)透過人工智能來進(jìn)行醫(yī)療輔助。只有不到15%的醫(yī)師認(rèn)為即使再過100年,人工智能仍無法取代人類進(jìn)行醫(yī)療行為。而對于采用人工智能產(chǎn)品來做為醫(yī)療輔助方面,仍舊有將近19%的醫(yī)師是相當(dāng)排斥,甚至完全不考慮導(dǎo)入人工智能醫(yī)療產(chǎn)品(圖七、圖八)。

圖七丨預(yù)測人工智能導(dǎo)入醫(yī)療時間的醫(yī)師比例

圖八丨是否會采用人工智能協(xié)助醫(yī)療行為的醫(yī)師比例

就意見而言,大多接受人工智能醫(yī)療的醫(yī)師都認(rèn)為,采用人工智能醫(yī)療,可以達(dá)到再確認(rèn)功能而預(yù)防人為疏忽,并且可以提供輔助診斷、預(yù)防誤診,以及縮短確診的時間,甚至可以通過人工智能醫(yī)療的力量來補(bǔ)強(qiáng)自己不熟練領(lǐng)域的技術(shù)和知識。

當(dāng)然,并非所有的醫(yī)師都是如此正面看待人工智能醫(yī)療的能力。對于醫(yī)師而言,最沉重的負(fù)擔(dān)就是需要背負(fù)著“對患者的責(zé)任”,因此,最直接被反應(yīng)的問題就是,當(dāng)出現(xiàn)誤診時,是哪一方面需要負(fù)擔(dān)責(zé)任?

有些醫(yī)師認(rèn)為,人工機(jī)械因為無法擔(dān)負(fù)責(zé)任,所以絕對不可以進(jìn)行確診的這項工作,最多只能提供醫(yī)師進(jìn)行確診時的參考數(shù)據(jù)。因為就診斷上,無論是慢性患者,或者是需要進(jìn)行急救的對象,在醫(yī)療行為進(jìn)行時,存在太多的變化,仍舊需要依賴醫(yī)師的經(jīng)驗,這一方面,人工智能是絕對無法做到的。因此,讓機(jī)器人測量一下生命特征的數(shù)據(jù)就好,其他方面,還是需要交給有經(jīng)驗的醫(yī)師,并且需要重視醫(yī)師多年以來的醫(yī)療經(jīng)驗和能力值。

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原文標(biāo)題:人工智能可以取代醫(yī)生嗎?不能!

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    北斗應(yīng)急救援終端是一種基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BDS)的應(yīng)急通信設(shè)備,它集成了高精度定位、雙向短報文通信、緊急求救等多種功能,廣泛應(yīng)用于應(yīng)急救援、公共安全、軍事行動、野外探險等領(lǐng)域。以下是對北斗應(yīng)急救
    的頭像 發(fā)表于 08-01 14:15 ?284次閱讀
    關(guān)于北斗應(yīng)<b class='flag-5'>急救</b>援終端

    FPGA在人工智能中的應(yīng)用有哪些?

    FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個方面: 一、深度學(xué)習(xí)加速 訓(xùn)練和推理過程加速:FPGA可以用來加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過程。由于其高并行性和低延遲特性
    發(fā)表于 07-29 17:05

    應(yīng)急救災(zāi)北斗終端手機(jī)應(yīng)用方案

    在應(yīng)對自然災(zāi)害和緊急救援的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)中,技術(shù)的力量從未如此重要。為了保障救援人員能夠迅速、準(zhǔn)確地響應(yīng)災(zāi)情,提供及時有效的救助,應(yīng)急救災(zāi)北斗終端手機(jī)應(yīng)用應(yīng)運而生。這款應(yīng)用依托北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的高精度定位
    的頭像 發(fā)表于 05-14 16:05 ?674次閱讀
    應(yīng)<b class='flag-5'>急救</b>災(zāi)北斗終端手機(jī)應(yīng)用方案

    5G智能物聯(lián)網(wǎng)課程之Aidlux下人工智能開發(fā)(SC171開發(fā)套件V1)

    課程類別 課程名稱 視頻課程時長 視頻課程鏈接 課件鏈接 人工智能 參賽基礎(chǔ)知識指引 14分50秒 https://t.elecfans.com/v/25508.html *附件:參賽基礎(chǔ)知識指引
    發(fā)表于 04-01 10:40

    嵌入式人工智能的就業(yè)方向有哪些?

    于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、城市建設(shè)、金融、航天軍工等多個領(lǐng)域。在新時代發(fā)展背景下,嵌入式人工智能已是大勢所趨,成為當(dāng)前最熱門的AI商業(yè)化途徑之一。
    發(fā)表于 02-26 10:17
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