- 找医生、会陪诊,医疗AI让看病“一触即达”?
- 2024年09月17日来源:工人日报
提要:赛博宠物消解孤单、脑机辅助深度睡眠、人造肌肉纤维给予温暖拥抱,在9月5日至7日于上海举行的“2024Inclusion·外滩大会”上,20多个AI助手大放异彩,全方位展示未来的智能生活,其中“未来健康”板块颇受关注。
医疗AI作为科技与医疗深度融合的产物,让医疗健康服务变得一触即达,可提供的服务包括推荐医生、在线问诊、预约挂号、就医路线规划、查报告、提醒患者复诊配药等。
赛博宠物消解孤单、脑机辅助深度睡眠、人造肌肉纤维给予温暖拥抱,在9月5日至7日于上海举行的“2024Inclusion·外滩大会”上,20多个AI助手大放异彩,全方位展示未来的智能生活,其中“未来健康”板块颇受关注。
AI助手陪看诊、预约居家护理
在“AI健康管家”展台,记者看到,人们可以体验AI识药盒、读报告、测毛发、抑郁自测等家庭健康服务。体验者拍下药盒并上传,AI助手能详细列出药品主治病症,并给出相关资料链接。
“AI健康管家”工作人员宇周向记者介绍,目前,该款AI聚合了国内超3600家医院的数字化服务,可在1000多家医疗机构内为患者提供就医陪诊服务。
当用户有就医需求时,“AI健康管家”还会根据用户意图,从超90万名医生中推荐合适的医生,其中70%来自三甲医院。据介绍,该款AI助手可为用户提供找医生、陪看诊、问医保、管健康等30余项服务,识别80%的百姓常用药品。
在展区模拟医院环境中,浙江的数字健康人“安诊儿”正在陪一位“患者”就诊。就诊前,它能根据病情和患者评价推荐医生、提供在线问诊、预约挂号等服务。就诊中能为患者规划路线、提醒叫号、查报告、进行医保支付等,就诊后还能提醒患者复诊配药,并帮助预约居家护理。
记者从展会上了解到,新兴数字技术也正在融入中医药发展的全链条各环节,基于名、老中医经验的中医智能辅助诊疗系统正在临床发挥作用。
“一个80岁的老中医看了50年临床,积累了100多万的临床数据,形成了他对人体的生理、病理、模型的认知,这就是老中医经验。”南京大经中医药信息技术有限公司创始人李文友介绍,通过技术把老中医的临床数据进行训练,形成基于名老中医经验的中医智能辅助诊疗系统。
让医疗健康服务“一触即达”
找好医院、看好医生,是大众普遍的就医诉求。近年来,AI在医疗服务体系支持与重塑、优质资源扩容和分配等方面展现出巨大潜力。
以业内首个医疗服务智能体“安诊儿”为例,截至目前,该智能体已经服务了浙江超1000家医疗机构,近500万人次。
北大人民医院主任医师张韬是首个在支付宝开通智能体助理的医生。在他看来,智能体就像医生的AI助手,满足了患者信息咨询、慢病管理、报告解读等需求,提升患者就医体验的同时也有利于缓解医疗资源挤兑问题。
李文友说,从2015年至今,约30家省级以上的中医院、600家等级医院、1.2万多家基层医疗机构在用中医智能辅助诊疗系统,取得了很好的效果。
人民卫生出版社副总编辑杨晋表示,如今医疗AI作为科技与医疗深度融合的产物,正逐步让医疗健康服务变得一触即达。AI技术支持下的远程医疗和医疗援助,使得优质医疗资源可以跨越地域限制覆盖到边缘地区。此外,智能健康监测与管理,对于慢性病患者和老年人群健康发挥了良好的监督检测作用。AI助力医药研发与临床实践,大大缩短了药物研发的周期,降低了研发的成本。
学习和甄别是AI助手要突破的难关
“AI健康管家”是支付宝发布的AI应用新产品。支付宝副总裁、数字医疗健康事业部总经理张俊杰介绍,在AI技术介入前,就医服务功能较为零散。如今,诸多碎片化服务实现了真正意义上的串联,我们希望“AI健康管家”能扮演好健康咨询师、就医陪诊师和医生助手3个角色。
多年来,李文友和他的团队将名老中医优势病种的诊疗经验,通过人工智能技术进行总结传承,形成知识图谱,并运用到辅助诊疗系统中。
李文友认为,名老中医经验的形成类似AI模型训练过程,因此可以用AI技术传承名老中医的经验。“我们做的一个江苏省科技厅的重点研发计划,就是将江苏省中医院两个国医大师、两个全国名中医的4年临床数据做了挖掘,形成人工智能,供基层合作工作室的医生应用。”
上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿科执行主任潘家骅表示,期待通过专科智能体的建设和训练,让智能体更像真人医生的诊疗思路和诊断水平,从专科层面为基层医疗机构赋能。
潘家骅还认为,如果把医院的诊疗看作1的话,目前AI能达到的问诊水平或处理的准确率还是0.4左右,与实习医生差不多,比全科医生差一些,比普通的专科医生、住院医生差更多,无法在临床上使用。
北大人民医院心内科副主任宋俊贤则认为,AI和医生应该是队友,AI的记忆力好,能掌握更多的客观知识、临床知识、临床指南,但其在融会贯通,以及通过综合知识得出结论方面仍比较差,这是目前AI机器人或者AI智能体尚未解决的问题,这是人类医生和AI医生最大的差别。
“人类医生有临床经验,能在不断诊疗病人过程中去学习和做甄别,这可能是AI未来要解决的一个重要的客观的问题。”宋俊贤说。
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