Perspektiven für die Entwicklung medizinischer künstlicher Intelligenz

Medical Network 8. Mai Anhörung Derzeit künstliche Intelligenz wurde als Durchbruch bei der Entwicklung der Gesundheitsbranche gepinnt. Thirteenth International Medical Geräte Regler gehalten Foren vor kurzem in Shanghai, auch ein spezielles Seminar zum Thema ‚AI Medical Devices‘ durchgeführt .

Industrie im Allgemeinen der Ansicht, dass die Gesundheits werden künstliche Intelligenz Fusion und Medical Tiefere Forschung mit der vollen Palette von Antrieb ist die Entscheidung dieser Welle Schaum oder Tonartwechsel in der Branche zu werden, ist zu führen.

Vor kurzem Reportern in Peking Friendship Hospital, Capital Medical University, Department of Radiology sah die ganze Wartebereich gepackt war, auch die Gänge sind auch voll von Patienten.

‚Wir sollten von acht auf fünf, aber auch mittags ohne Pause, die meisten Ärzte haben jeden Tag um 78 Uhr zu arbeiten.‘ Abteilung Direktor Yangzheng Han sagte Reportern, zur Zeit des Radiologen Krankenhaus Mangel an Talent, jedes Bild Ärzte sind besonders große Arbeitsbelastung. ‚vor allem nach der Gesundheitsreform Aufnahmezeit im vergangenen April 8 bis unsere Abteilung zum Beispiel CT pro Tag bis 600 Fälle aufgrund Ausrüstung und Personal nicht erhöht, von 400 Fällen zu reduzieren Dies bedeutet, dass die Arbeitsbelastung jedes Bildgebungsarztes um 50% gestiegen ist. "

‚Wenn Sie einige der wiederholten künstlichen Intelligenz Diagnose ersetzen kann, ist es die Arbeitsbelastung der Ärzte erheblich reduzieren kann, wodurch Diagnosequalität zu verbessern.‘ Yangzheng Han sagte Lungenuntersuchung Knötchen, beispielsweise ein Patient im Krankenhaus nach dem Zieleinlauf, wenn Sie können durch Techniken der künstlichen Intelligenz alle Lungenknötchen wurden entdeckt und identifiziert es, wenn nicht das gute böse beurteilt, Ärzte etwa zwei Drittel der Bildinterpretation Zeit sparen.

Ich weiß, dass die künstliche Intelligenz Produkte, vor allem in Bezug auf der medizinischen Bildgebung, gibt es eine Reihe von automatischer Erkennung gewesen, Informationsextraktion Funktion können Sie einige der Dinge, extrahieren das menschliche Auge schwer zu sagen. Obwohl kein Ersatz für einen Arzt, aber einige Ärzte in der Lage gewesen, einige bieten Unmerkbare Zusatzinformationen.

Obwohl große inländische drei Krankenhäuser in den Ländern Krankenhaus entwickelt Radiologieabteilung des Außen erheblich, sondern aus einer bundesweiten Perspektive ist Radiologie Durchschnitt nicht optimistisch diesem Zusammenhang sagte Yang Zhenghan: ‚Ob es eine einfache Alternative zum Arzt Doppelarbeit ist es, die Qualität der Diagnose zu verbessern oder zu verbessern Das Niveau der Diagnose und Behandlung in den Grundkrankenhäusern kann sogar den Fachärzten helfen, ihr Verständnis der Krankheit weiter zu verbessern, und der medizinische Bereich verdient eine tiefe Einbeziehung in die künstliche Intelligenz.

Berichten zufolge ist die Genauigkeit der medizinischen Bildgebung Produkte, künstlicher Intelligenz, in verschiedenen Organen und Krankheiten variiert in der Leistung. Je mehr den aktuellen Screening-Lungenknoten reift, vor allem Lungenknotenerkennung, die Diagnose der AI das Niveau von nicht weniger als ein vollwertigen Radiologen, fast das Niveau des behandelnden Arztes erreichen. Allerdings klinische Studien gibt es immer noch das Problem der schlechten erklärend, das ist das Ergebnis der Eingabe und Ausgabe von Daten Korrelation vorhanden ist, aber nicht verwendet werden kann, Kausale Logik zu erklären.

CEO von Zerotek Technology Zhang Tianze räumt ein, dass der erklärende Unterschied in anderen Bereichen akzeptiert werden könnte, aber im medizinischen Bereich bedeutet dies ein großes medizinisches Risiko.

Zhang Tianze sagte, das Problem der künstlichen Intelligenz erklärend schlechten medizinischen Bereich, die derzeit die Branche in der Regel zwei Lösung: Erstens, die Einführung von medizinischen Experten für die weitere Analyse und Untersuchung der Kausalität Korrelation, was medizin Genprodukts der künstlichen Intelligenz, künstliche Äquivalent intelligente Verursachung vermutet Ausgabeergebnisse aus klinischen Experten und Technologie-Unternehmen zusammen eine logische Beziehung zu finden. die zweite ist die Einführung einer großen Anzahl von realen klinischen Fällen ist, und diese Fälle verwenden, um die Ergebnisse zu interpretieren, um emotionale Erklärungen zu liefern, so dass die Ärzte verwenden Prozess das Produkt fühlt erfolgreiche Behandlungsfälle zu finden. Doch diese emotionale Interpretation der künstlichen Intelligenz Technologie-Unternehmen erhöhte auch bestimmte Fälle die Wiederholbarkeit und die Grenze der Anforderungen zu beherrschen.

‚Entweder Solutions, medizinische künstliche Intelligenz muss eng mit der klinischen Medizin integriert werden, die Notwendigkeit, mehr einzubeziehen und mehr führende klinische Experten von hoher Qualität, die reich Dimension ausreichend klinische und pathologische Daten.‘ Zhang Tianze denken, geschweige denn künstliche Intelligenz Unternehmen Technologie-getrieben, kein medizinisches Personal in der Produktentwicklung und Design beteiligt, ohne viel von klinischen Studien und klinischen Bewusstsein Projekt, kann das Produkt nicht in einem echten medizinischen Szenarien angewandt werden.

In dieser Hinsicht Yang Zhenghan hohe Maß an Identität: ‚Nur ein Arzt beteiligt, vor allem hochrangige medizinische Experten, kann das Produkt der künstlichen Intelligenz Clinical wirklich braucht mehr im Einklang mit praktischen Bedürfnissen zu tun.‘

‚Künstliche Intelligenz zu erreichen Medizinprodukt Landung Es gibt keine Abkürzungen und Tricks.‘ Begründete Sitz Wei alte President Marketing, Wissenschaft und Technologie, Wissenschaft und Technologie in dem frühen AI suppose CT-Screening für Lungensystem Entwicklung unterstützen, ist es im Krankenhaus verwurzelt, Tongji und Tongji Medical College eng Krankenhaus, Shanghai Changzheng Krankenhaus und andere medizinische Einrichtungen und die Produkt Iterationen, die Optimierung des Verfahrens zusammen mit den medizinischen Einrichtungen etablierten Produktstandards, ideal für die Erkundung der Robustheit, Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit der Kombination arbeiten.

12. April der Staatsrat Sitzung Exekutive grundsätzlich genehmigt „über die Förderung der‚medizinischen Internet + Gesund ‚Entwicklung der Meinungen“, deutlich künstliche Intelligenz und andere Anwendungen aus dem Internet und die Integration von Gesundheitsdienstleistungen fördern.

In dieser Hinsicht glaubt, dass die Industrie im Allgemeinen, dass von der rohen Energie, Chinas medizinische Entwicklung der künstlichen Intelligenz mit einer hellen Zukunft, weil China eine bessere Unterstützung der Politik hat, gibt es eine größere Datenquelle ist, in Verbindung mit Chinas Nachfrage nach Ärzten Produkt der künstlichen Intelligenz Also Unternehmertum Das Unternehmen ist auch bereit, Investitionen in die schnelle Entwicklung von Produkten zu erhöhen.

‚Für die Affiliated Hospital der drei großen Krankenhäusern und Universitäten, die medizinische Erforschung künstlicher Intelligenz Arbeit ist derzeit sehr wichtiges Element, legen wir großen Wert auf die Unternehmen Wissenschaftliche Zusammenarbeit. ‚Yangzheng Han sagte, dass die aktuelle Beijing Friendship Krankenhaus Er unternahm mehrere klinische Forschungsprojekte für medizinische künstliche Intelligenzprodukte und führte gemeinsam mehrere wissenschaftliche Forschungsprojekte mit der Magnetresonanz-Schule der Capital Medical University durch. "Wenn die Firma für künstliche Intelligenz technische Fähigkeiten und Kooperation in Produktion, Forschung und Forschung fördert, beide Parteien Die Zusammenarbeit wird ebenfalls zunehmen. "

Laut Yang Zhenghan, obwohl die meisten Krankenhäuser, die mit Unternehmen für künstliche Intelligenz kooperieren, noch nicht in die materielle Bezahlung eingetreten sind, wenn es Produkte gibt, die die Genehmigung der nationalen Aufsichtsbehörden bestanden haben und ausgezeichnete klinische Anwendungen haben, glaube ich, dass viele Krankenhäuser sehr kaufwillig sind. Im Falle der Radiologieabteilung des Krankenhauses ist die bildgebende Ausrüstung ein Hauptkostenträger, und der zweite Platz sind die Arbeitskosten des Arztes, weil bildgebende Ärzte hochgebildet sind. Talent Am Beispiel der Abteilung für Radiologie am Freundschaftskrankenhaus in Peking: Unter den 31 Bildärzten gibt es 21 Ärzte und der Rest sind alle Meister.

"Wenn wir nicht so viele Leute brauchen oder wenn wir die gleiche Personalausstattung haben, haben wir mehr Energie, um mehr technische Arbeit zu leisten, wie Investitionen in Forschung, um mehr Wert zu schaffen und Ressourcen für das Krankenhaus zu sparen." Yang Zhenghan Sagte: "Die Anwendung von künstlicher Intelligenz Produkte können mit Ärzten zusammenarbeiten, um die diagnostische Ebene zu verbessern und die Arbeitsbelastung zu reduzieren. Mit diesen beiden Punkten, ich persönlich denke, es lohnt sich, dafür zu bezahlen."