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互联网医院、人工智能辅助诊断、疾病预测进入百姓日常生活 AI辅助诊断开拓医疗新边界

本信息由中国舆情网大数据平台根据信源规则识别收录,仅供参考。 时间:2020-09-15
导读:原标题:互联网医院、人工智能辅助诊断、疾病预测进入百姓日常生活AI辅助诊断开拓医疗新边界 进入21世纪20年代, 人工智能 无疑是最受瞩目的科学技术。而人工智能会否让传统的 职业 走向消亡,这也是最让人担心的话题。在医疗领域,这个问题就变成未来人工

原标题:互联网医院人工智能辅助诊断、疾病预测进入百姓日常生活AI辅助诊断开拓医疗新边界

  进入21世纪20年代,人工智能" target="_blank">人工智能无疑是最受瞩目的科学技术。而人工智能会否让传统的职业走向消亡,这也是最让人担心的话题。在医疗领域,这个问题就变成未来人工智能会取代医生吗?您是选择把生命交到机器手里,还是选择相信医生的经验判断?其实,现在担心这个大可不必。华科技大学协和深圳医院络技术科副主任吕周平用实际应用告诉记者,人工智能并非替代医生,而更多的是辅助医生,让医生的精力回归到治疗来。

  近日,记者在深圳走访发现,人工智能已在深圳医疗领域落地生根,医疗科技在辅助诊断、疾病预测、健康管理等应用领域大放异彩,不断开拓医疗新边界。

  人工智能成为医生的好助手

  近日,广州日报全媒体记者来到了华中科技大学协和深圳医院(南山医院)。该院是全首个食管癌的AI智能诊断模块落地的医院。提到AI智能诊断,有些读者就会担心了,“是不是让AI来看病?病千变万化,AI能做出正确判断吗?”南山医院的络技术科副主任吕周平告诉记者,“我们对于人工智能的理解,它不是要替代医生,而是它怎么去辅助医生!”

  以胃镜检查为例,患者在做胃镜的时候,医生会不断地采集逾百张图像,以往医生要把这些图像一张张地看完,因为数量太多,可能就会出现误判。而引入人工智能后,根据成熟的算法,人工智能会把它认为有问题嫌疑的图像标记出来,而其他人工智能认为没问题的都是灰色。如此一来,医生就只需认真分析人工智能选出来的图片即可。

  “电脑现在可以准确地告诉医生,哪些图片是呈阴性的,把这些图片先筛掉。然后医生就可以重点去看呈阳性的图片,”吕周平说,“这样医生的诊断质量提高了,中国舆情网,他不用把太多的时间浪费在无效的影像上面。”

  人工智能在南山医院的应用还有很多。在南山医院,医生可以助云影像平台和医疗AI辅诊技术远程为患者进行影像诊断,这样就大大减轻了医院的门诊负担。医院还在三维重建方面使用腾讯云进行存储,患者进行增强型的CT产出1000多张图像,可精确观察到从骨头到血管的各个部位,改进手术方案。

  医疗人工智能推动互联网" target="_blank">互联网医疗发展

  今年的疫突袭,互联网成了医疗战“疫”的“第二战场”:疫情信息和科普及时准确传递缓解民众焦虑、在线问诊为患者开辟线上就医通道、数字化工具为公众提供防疫服务,形成了线上线下高效联动的疫情“医”线。记者走访发现,医疗科技在辅助诊断、疾病预测、健康管理等应用领域大放异彩,不断开拓医疗新边界。

  腾讯希波实验室负责人范伟表示,实验室通过人工智能提供高效、有效的互联网医疗,已经可以提供类似线下的“望闻问切”体验。

  疫情期间,该实验室提供了问诊的机器人,病人可以输入他的症状信息,然后通过人工智能的一步一步问诊,评估出病人的可能得新冠的风险。在疫情期间,人的心理压力也很大,实验室还提供了心理评估的咨询机器人。同时,在疫情期间各种信息非常杂乱,谣言也很多,于是实验室做了信息汇总,同时做了一个问答机器人,普通的百姓可以通过跟机器人对话,机器人可以就新冠,包括它的症状治疗等的一些相关的信息可以做出准确的回答。

  范伟分享称,互联网医疗的一大挑战是,因为病人不在医生的眼前,普通的病人非常难用一句话有条理地把所有的信息一次性地告诉医生。病人通常只是对于像发烧、疼痛、流血比较敏感。于是,实验室通过贝叶斯网络医疗知识图谱、自然语言理解技术做了问诊机器人,可以在基于用户简单的输入情况下,一步一步地追问,去追问详细的症状信息,例如发烧的时间、温度,发烧的温度变化;如果是疼痛的话,疼痛的具体部位,还有其他相关症状前后发生的顺序,包括一些以前已有的家庭的还有个人的病史,把相关信息能够结构化展现给医生,让病人能够选择更合适的科室,让医生在互联网环境下能够一目了然看到病人相关的所有的信息。

  AI赋能疾控对抗疫情做出贡献

  在疫情期间,深圳市疾控中心与腾讯等进行了积极的合作,结合疫情工作的需要,开发了数个信息系统,人工智能为疫情防控工作带来了巨大的帮助。据深圳市疾病控制中心党委书记邹旋介绍,该中心开发了深圳市新冠肺炎疫情快速监测联防联控平台,能通过疫情可视化的态势的分析,通过收集人口流动数据,对输入疫情进行风险研判。中心也开发了流行病学的调查管理系统,运用pad(平板电脑)等移动终端收集、采集数据,并通过智能的语音识别,让流行病调查更加科学、准确。

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