의료 네트워크 월 현재, 인공 지능은 의료 산업의 발전에 획기적인로 고정 된 8 심리. 십삼 국제 의료 기기 레귤레이터는 포럼, 상하이에서 최근 열린 또한 'AI 의료 기기'에 대한 특별 세미나 실시 .
의료 인공 지능, 도로는 어디 있습니까?
산업은 일반적으로 건강 관리가 추진의 전체 범위와 인공 지능의 융합과 의료 깊이 조사 물결의 결정을 이끌어 갈 업계에서 폼 또는 키 변화가 될 것입니다이다 것이라고 믿는다.
인공 지능을 요구하는 임상 진단
최근 베이징 우정 병원, 수도 의과 대학, 방사선과에서 기자는 전체 대기실 심지어 통로는 환자들로 가득, 가득했다 보았다.
'우리는 팔에서 5로해야하지만, 심지어는 휴식없이 정오에, 의사의 대부분은 78시에 매일 일해야한다.'부서 책임자 Yangzheng 한이 기자들에게 말했다 재능 현재 병원의 방사선 부족, 모든 이미지 의사들은 특히 큰 작업이다. '의료 개혁으로 인해 장비 600 건으로 400가지 경우에서, 하루에, 예를 들어, 우리 부서에 CT를 4월 8일 마지막 촬영 시간을 단축하고 직원이 증가하지 특히 후, 즉, 각 영상 진료 팀의 작업 부하가 50 % 증가했습니다. '
'당신은 반복적 인 인공 지능 진단의 일부를 대체 할 수있는 경우는 크게 따라서 진단 품질 향상, 의사의 작업 부하를 줄일 수 있습니다.'Yangzheng 한이 병원에서 환자 마무리 한 후, 당신이 할 수있는 경우 폐 예를 들어, 조사를 결절 말했다 모든 폐 결절은 인공 지능 기술에 의해 발견되고 식별됩니다. 좋거나 나쁘다고 판단되지 않더라도 이미징 의사의 약 2/3가 구원받을 수 있습니다.
아니 의사를 대체하지만 일부 의사들은 일부를 제공 할 수있게되었습니다하지만 나는, 정보 추출 기능, 당신은. 인간의 눈은 말할 어려운 것들 중 일부를 추출 할 수 있습니다, 특히 의료 영상의 측면에서 인공 지능 제품, 자동 인식의 숫자가 있었다 알고 지각 할 수없는 보조 정보.
상당히 외국의 선진국 병원 방사선과에서 대규모 국내 상위 세 병원이 있지만 전국적인 관점에서, 방사선 평균이 점 낙관하지 않지만, 양 Zhenghan는 말했다 : 그것은 진단의 질을 향상 또는 개선하기위한 노력의 의사 복제에 대한 간단한 대안은 '여부 병원의 진단과 치료 차, 심지어 의사 전문가가 더 질병에 대한 인식을 제고 도움이 될 수 있습니다, 의료 분야는 깊이 관여 인공 지능의 가치가있다. '
인공 지능 의학 유전자 줘
보고서에 따르면, 다른 장기와 질병 의료 이미징 제품, 인공 지능의 정확도는 성능에 따라 다릅니다. 더 많은, 특히 폐 결절 감지, AI의 진단을 현재 심사 폐 결절을 성숙 본격적인 방사선 못지 않게 수준이 거의 주치의의 수준에 도달. 그러나, 임상 연구는 여전히 빈약 한 설명의 문제가, 즉하지만 사용할 수없는 존재 입력 및 데이터의 상관 관계의 출력 결과는 원인을 설명하는 논리.
제로 크립톤 기술 CEO 장 Tianze 다른 지역에 해석의 차이도 접수 할 수있다, 인정하지만, 의학 분야에, 그것은 의미 의료 위험의 많은 그.
장 Tianze 말했다 인공 지능 설명 열악한 의료 분야의 문제, 현재 업계에서 일반적으로 두 솔루션 : 첫째, 인공 지능의 의료 의학 유전자 제품을 제공하는 추가 분석 및 인과 관계의 상관 관계 연구를위한 의료 전문가의 도입, 인공 동등한 임상 전문가 및 기술 회사에서 지능형 인과 관계 가설 출력 결과는 두 번째는 실제 임상의 경우 많은 수의 도입이다. 함께 논리적 관계를 발견하고 의사들이 사용 그래서 감정적 인 설명을 제공하기 위해, 결과를 해석하기 위해 이러한 경우를 사용하는 프로세스는 제품이 성공적인 치료 사례를 느낄 찾을 수 있습니다. 그러나, 인공 지능 기술 회사의 감정적 인 해석은 또한 반복성과 요구 사항의 국경을 마스터해야하는 특수한 경우를 올렸다.
'어느 솔루션은 의료 인공 지능 밀접하게 임상 의학에 통합해야 할 필요는 높은 품질, 풍부한 차원 충분한 임상 및 병리학 적 데이터의 더 많은 주요 임상 전문가를 포함합니다.'장 Tianze 생각만으로 인공 지능 회사를 기술 기반은, 임상 시험 및 임상 인식 프로젝트를 많이하지 않고, 제품 개발 및 디자인에 관련된 어떤 의료 인력, 제품은 실제 의료 시나리오에 적용되지 않습니다.
이와 관련, 정체성의 양 Zhenghan 높은 수준에서 '참여 의사 만, 특히 높은 수준의 의료 전문가, 할 수있는 임상 정말 실제 요구에 맞춰 더 많은 일을 할 필요가 인공 지능의 제품입니다.'
'인공 지능이 더 바로 가기 및 트릭이 없습니다 의료 제품 방문을 달성하기 위해.'합리적인 좌석 웨이 된 폐의 초기 AI 가정하자 CT 검사에서 마케팅, 과학 기술, 과학 기술의 사장을 시스템 개발을 지원, 그것은 병원에 뿌리를두고, 동제 및 동제 의과 대학 함께 조합의 견고성, 사용 편의성과 안전을 둘러보기에 완벽한 의료기관 설립 제품 표준과 밀접하게 병원 근무, 상하이 Changzheng 병원 및 기타 의료 기관, 제품 반복, 프로세스의 최적화.
연구 개발 및 임상 적 필요성
국무회의 집행 회의는 4 월 12 일에 원칙적으로 "인터넷 + 의료 진흥에 관한" 건강한 의견 '개발 ", 명확 인공 지능과 인터넷에서 다른 응용 프로그램과 의료 서비스의 통합을 추진하고 있습니다.
이와 관련하여, 일반적으로 업계는 중국이 더 나은 정책 지원이 있기 때문에 원시 전력에서, 밝은 미래와 인공 지능 중국의 의료 개발, 인공 지능의 의사 제품에 대한 중국의 수요과 함께 데이터의 큰 소스가, 있다고 생각 , 그래서 기업가 정신 회사는 또한 제품의 신속한 개발에 대한 투자를 기꺼이 늘리고 있습니다.
'상위 세 대형 병원과 대학의 부속 병원의 경우, 의료 인공 지능 연구 작업은 현재 매우 중요한 요소, 우리는 큰 중요성을 첨부 기업 연구 협력. "양 Zhenghan는 베이징에서 현재 우정 병원 그는 의학 인공 지능 제품에 대한 여러 가지 임상 연구 프로젝트에 착수했으며, 자본 대학의 자기 공명 학교 (Magnetic Resonance School of Capital Medical University)와 다수의 연구 프로젝트를 공동으로 수행했다. 인공 지능 회사가 생산, 연구 및 연구에서 기술 역량과 협력을 촉진한다면, 협력도 증가 할 것입니다. '
Yang Zhenghan에 따르면 인공 지능 회사와 협력하는 대부분의 병원은 아직 실질적인 지불 단계에 진입하지는 않았지만 국가 규제 당국의 승인을 실제로 통과했으며 우수한 임상 적용을 가진 제품이있는 경우 많은 병원이 구매할 의사가 있다고 생각합니다. 병원 방사선과의 경우, 이미징 의사는 고도의 교육을 받았기 때문에 영상 장비는 비용 부담이 크고 두 번째는 의사의 인건비입니다. 재능 팀 북경 방사선과 우호 병원을 예로 들어 보자. 31 명의 영상 의사 중에는 21 명의 의사가 있으며, 나머지는 모두 주인이다.
'우리가 너무 많은 사람들이 필요하지 않거나 동일한 인력이 있다면 더 많은 가치를 창출하기위한 연구에 투자하고 병원을위한 자원을 실질적으로 절약하는 것과 같은 더 많은 기술 작업을 할 수있는 더 많은 에너지가 있습니다. "Yang Zhenghan 인공 지능 제품을 적용하면 진단 수준을 향상시키고 작업량을 줄이기 위해 의사와 협력 할 수 있으며,이 두 가지 점을 감안할 때 개인적으로 비용을 지불 할 가치가 있다고 생각합니다. "
