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AI輔助診療 助力提高基層醫(yī)生診斷能力

2018-11-08
關鍵詞: AI 智能醫(yī)療

  在AI+醫(yī)療領域,最為常見的落地形式是醫(yī)療影像,用AI輔助醫(yī)生讀取影像信息。但在文本處理領域,入局者仍然較少。

  朗通醫(yī)療則以文本分析切入輔助醫(yī)療領域,它可以幫助全科醫(yī)生快速完成門診病歷,并實現(xiàn)臨床診斷。具體來說,醫(yī)生在電子病歷系統(tǒng)內(nèi)填寫“主訴”、“病史”、“查體”等信息時,系統(tǒng)會自動推薦待化驗項目(如血常規(guī)等)、疑似所患病癥名、治療方案等。完成化驗項目后,醫(yī)生還可通過AI完成化驗單解讀,為確診提供依據(jù)。

  AI輔助診療:為分級診療制度打地基

  這一智能輔助診斷系統(tǒng)誕生的背景,是國家正在大力推進分級診療制度。

  中國醫(yī)療資源分配不平衡已是眾所周知的事實,大醫(yī)院看病貴、看病難,一線城市甚至催生了掛號黃牛,病患體驗差。而對于院方而言,醫(yī)務人員工作超過負荷,導致誤診漏診,降低平均診療水平,也是一大難題。基層醫(yī)院的問題同樣明顯,醫(yī)生資質(zhì)不足,診療水平較低,也因此難以收獲患者的信任。

  政府提出的解決方案是分級診療制度,“基層首診、雙向轉診、急慢分治、上下聯(lián)動”。由基層醫(yī)院進行初診后,再將情況嚴重者轉往大醫(yī)院;同時三甲醫(yī)院中將近痊愈的患者,也會被轉回基層醫(yī)院,以此釋放醫(yī)療資源。今年8月,國務院發(fā)布《關于推進分級診療制度建設的指導意見》,從政策層面推動分診制度發(fā)展。

  但所謂分級診療,目前還存在一個死結,即基層醫(yī)生診斷能力不足。面對繁多的病癥,不少病情外在表現(xiàn)相似,基層醫(yī)生有時無法順利判別病情。

  朗通醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)構想是,通過AI輔助診療,提高基層醫(yī)生的能力,目前它已覆蓋2500家醫(yī)院。

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  拿邵逸夫醫(yī)院數(shù)據(jù),推出深度學習人工智能

  在探索人工智能領域之前,朗通醫(yī)療所從事的業(yè)務是為政府搭建新農(nóng)合業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心平臺(政府組織的農(nóng)村醫(yī)療社保)。從2004年發(fā)展至2014年,朗通醫(yī)療服務了80%的浙江新農(nóng)合市場。

  CEO徐哲決定轉型是在2015年,他準備把電子健康檔案和輔助診療結合起來,中間的黏合劑就是人工智能。

  當時國內(nèi)尚未有相應的產(chǎn)品,朗通醫(yī)療與英國九康醫(yī)療合作,并完成了整體框架。徐哲回憶道,“當時我們請了英國技術專家來指導框架開發(fā),本來他們希望能合資,但考慮到后期我們會接觸到海量臨床數(shù)據(jù),最終決定不引入外資?!?/p>

  “我們的核心是醫(yī)學知識庫和人工智能推理算法,一個高效的輔助診療系統(tǒng)需要整合醫(yī)學領域先驗知識、實際病例數(shù)據(jù),我們的知識庫正是基于這樣的思想打造。而AI推理算法則以知識庫為基礎,實現(xiàn)了自然語言處理、智能推理診斷、提供檢查方案、推送治療方案等功能?!毙煺芨嬖V獵云網(wǎng)。

  框架搭建完畢,下一步即是搜集數(shù)據(jù),并引導人工智能通過深度學習完成迭代。徐哲找到了邵逸夫醫(yī)院,對方把10年來的脫敏數(shù)據(jù)都開放給了朗通醫(yī)療,剔除無效數(shù)據(jù)后,共整理出180余萬份病歷,截至目前,已有近26w病例被導入系統(tǒng),覆蓋739種常見疾病。

  醫(yī)學知識庫除了覆蓋專業(yè)術語之外,還對醫(yī)生可能會用到的自然語言表述進行匯總,并將近義表述進行語意歸一,如“腹痛”、“腹疼”、“肚子疼”等等。據(jù)透露,知識庫的更新還將持續(xù)進行。

  朗通醫(yī)療于2015年年底推出基于深度學習的臨床輔助決策系統(tǒng)(Diagbot),2016年開始落地運用,歷經(jīng)小規(guī)模試驗與產(chǎn)品優(yōu)化后,于今年年初產(chǎn)品基本成熟。

  該系統(tǒng)還實現(xiàn)了文字化驗單的解讀。據(jù)徐哲介紹,過去化驗單上的檢驗結果,實際上是由人工判斷并輸入的,不同患者進行統(tǒng)一檢查得出的某樣指標超標,可能是由不同病因導致。而朗通醫(yī)療的關聯(lián)推理,能夠“量身定制”地為患者解讀化驗單。此外,一些基層醫(yī)生并不十分了解的病癥,只需點擊界面右側詞條,即可查看詳情。

  朗通醫(yī)療并不準備自己做應用端,它更希望成為底層服務,植入其它醫(yī)療類應用或者直接接入醫(yī)院的診療系統(tǒng)。

  目前團隊共有70余人,其中30多人為人工智能領域的技術人員。公司曾于2016年獲得賽伯樂數(shù)千萬元Pre-A輪融資。


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