期待与困惑,邵逸夫医院在医疗AI领域的创新与应用

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三、肺气肿亚型定量分析及与肺功能的相关性研究

肺气肿是一种多发常见病,治疗起来比较棘手,不同的肺气肿对肺功能的影响不同,肺气肿临床类型一般分为小叶中心型肺气肿(CLE)、全小叶型肺气肿(PLE)、间隔旁型肺气肿(PSE)和混合型。不同肺气肿究竟对肺功能的影响达到怎样的程度,现阶段主要采用肺功能测定的方式来解决。而邵逸夫医院放射科希望通过CT图像来定量分析肺功能受损的程度,目前初步研究结果非常令人期待。

主观性AI产品解决预诊系统

除了应用于放射科的AI产品之外,邵逸夫医院还在研究用于其他科室的产品。邵逸夫医院普外科陈鸣宇医生告诉动脉网记者,目前放射科使用的AI产品大多是基于客观数据出结果的,比如恶性结节在某个部位,这是基于客观事实存在的,这类产品解决了医生识别结节异常的痛点。

期待与困惑,邵逸夫医院在医疗AI领域的创新与应用

陈鸣宇博士

作为普外科医生,陈鸣宇出诊日的每天挂号量为150个,5个小时出诊时间,分摊到单个患者的问诊时间只有2分钟。由于患者的差异,2分钟的沟通很难做出准确的诊断,一般只会开出检查单,然后预约下次再来问诊,造成了看病难的问题。

为此,陈鸣宇自己研发了一套病人采集系统。患者只要挂了号,就可以进入系统进行先期预诊。该系统会根据患者主观性的自我描述,将患者的基本信息、症状和病史搜集整理,并建议患者做相应的检查,等到问诊时,陈鸣宇可以直接根据检查报告和系统整理的信息进行问诊,问诊的效率大为提高,改善了医生和患者体验。目前,该AI产品的雏形已经完成,正式推出大概需要4-5年。

陈鸣宇表示,这个系统是根据自己问诊中发现的问题进行研发的,解决了自己和患者的日常需求。因此,这个产品医生本人会使用,大部分患者也会用。在陈鸣宇看来,医疗AI产品本就该是这样,以解决临床需求为出发点。

医生对医疗AI的反思

胡红杰表示,现阶段医疗AI很火,在医学领域的探索更是五花八门,但是最终应用在临床上的却微乎其微。主要是4方面原因造成:

1、 人工智能系统在复杂的临床应用中,缺乏高质量可应用的数据,由此所得的结论缺乏可靠性;

2、 临床医学数据的搜集和预处理不够完善,未将医生的工作流程纳入思考范围。医生对于疾病的诊断,很重要的一点是依靠科学的思维和临床经验,所以医生的思维难以复制;

3、 现在的医疗AI产品普遍存在“敏感性高、特异性低”的特点,给医生造成很大的困惑;

4、 AI产品很多是停留在实验室阶段,离临床应用还有一段距离。

另外,AI正处在野蛮生长的阶段,很多企业热衷于跟医院要数据,并不真正扎根医院,去了解临床和医生的真实痛点。有些甚至急功近利,追求发表论文的结果与成功融资,让AI产业的发展有些偏离。

在与动脉网记者的沟通过程中,胡红杰、张峭巍和陈鸣宇都表示,作为医生的他们会积极参与新技术的尝试和研发,希望新科技可以为医疗带来更好的服务能力和效率。同时,他们也希望医生们不要盲目的跟风,理性面对AI产品,研发出临床可用的产品才是正途。

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