
近幾年,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,特別是人工智能在硬件設(shè)備和算法不斷成熟的情況下,機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)入公眾視野,它的應(yīng)用也得到廣泛的探索和開發(fā)。醫(yī)療行業(yè)的人工智能發(fā)展有巨大潛力,應(yīng)用人工智能與醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)結(jié)合將帶來巨大價值。與人腦相比,人工智能在提高醫(yī)療服務(wù)效率和診斷的準(zhǔn)確率上具有機器算法在特定技術(shù)條件下的天然優(yōu)勢,醫(yī)療系統(tǒng)擁有的醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)以及“云”技術(shù)的發(fā)展,使得人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域結(jié)合的條件更加成熟。
通過研究國際上人工智能在醫(yī)療診斷方面的情況,可以看到在國外已有較多研究和相對成熟的案例。國外最早將人工智能用于醫(yī)療的是MYCIN專家系統(tǒng),由美國斯坦福大學(xué)在上世紀(jì)七十年代初研制,是一種幫助醫(yī)生對血液感染患者進(jìn)行診斷和治療上抗菌素類藥物選擇的人工智能系統(tǒng)。另外一個Watson系統(tǒng)是更加成熟的智能診療應(yīng)用案例,它在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗數(shù)據(jù)和106000份臨床報告。Watson于2012年通過美國職業(yè)醫(yī)師資格考試,已部署在美國多家醫(yī)院,提供多種癌癥的輔助診療服務(wù),包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌和子宮癌等。可見人工智能在人類醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)在貢獻(xiàn)著重要的價值。
2017年7月8日,國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出要圍繞教育、醫(yī)療、養(yǎng)老等迫切民生需求,加快人工智能創(chuàng)新應(yīng)用,為公眾提供個性化、多元化、高品質(zhì)的服務(wù)。中央政策的指引,是行業(yè)利用自身醫(yī)療系統(tǒng)的技術(shù)和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢條件,結(jié)合人工智能先進(jìn)技術(shù),在全國乃至全球搶先跨越式提升醫(yī)療水平,發(fā)展高端醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的良好契機。
在醫(yī)療影像方面,大量做過精標(biāo)注的影像數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)和人工智能醫(yī)療的訓(xùn)練和提高識別能力的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),是結(jié)合人工智能提高醫(yī)療輔助識別能力的重要海量數(shù)據(jù)資源。因此構(gòu)建醫(yī)療影像數(shù)據(jù)庫或者醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)中心,是形成醫(yī)療與人工智能技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)構(gòu)架,設(shè)立醫(yī)療影像信息大數(shù)據(jù)中心及人工智能實現(xiàn)疾病輔助診斷及科學(xué)研究應(yīng)用平臺項目,針對從胸腔、腹部、顱腦、骨科等入手,探索不同領(lǐng)域的醫(yī)療影像智能化模型,對海量醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)疾病輔助診斷及科學(xué)研究應(yīng)用研究,并以此為基礎(chǔ)開展各類醫(yī)院服務(wù)的臨床示范應(yīng)用。
1.首要任務(wù)是創(chuàng)建醫(yī)療影像數(shù)據(jù)倉庫,與醫(yī)療單位協(xié)作,給所有的影像產(chǎn)生機構(gòu)開放加密端口,通過技術(shù)手段對病人隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行加密或者屏蔽,把各個醫(yī)療院所的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝,上傳到“云”(數(shù)據(jù)中心),數(shù)據(jù)中心僅提取醫(yī)學(xué)信息,并實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和云計算能力,并對提交的指令進(jìn)行分析和處理,并下行輸出處理結(jié)果。
2.針對龐大的現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)實現(xiàn)線上和線下協(xié)同的,篩選、標(biāo)注和結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化處理,對現(xiàn)有醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
3.醫(yī)療機構(gòu)可以利用該平臺人工智能技術(shù)下的不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化能力,提供輔助診斷建議,以及在線遠(yuǎn)程會診等,協(xié)助醫(yī)生提高工作效率,避免因醫(yī)生個人因素而導(dǎo)致的診療差異。
4.在科研院所,該平臺能為研究人員提供最新的病例報告(通過加密和屏蔽技術(shù),保護(hù)病人的個人隱私)和海量的高質(zhì)量影像數(shù)據(jù),不斷優(yōu)化人工智能模型;例如,通過對海量疾病標(biāo)注的影像和之前健康時期(比如常規(guī)體檢)采集影像的對比學(xué)習(xí),可以實現(xiàn)人類肉眼不能識別的疾病初始狀態(tài)學(xué)習(xí)識別和分析,發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢,通過機器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,逐步實現(xiàn)無創(chuàng)影像疾病預(yù)測技術(shù)應(yīng)用,使得人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的作用不斷擴展。
5.在政府機構(gòu),該平臺能提供大數(shù)據(jù)分析結(jié)果,把握居民整體健康指數(shù)和疾病發(fā)展,變化趨勢,合理調(diào)配醫(yī)療資源提供重要參考,也可以為政府設(shè)計政策性指導(dǎo)提出建議和方案,更可以在緊急疾病爆發(fā)時期,快速提供決策分析的重要參考數(shù)據(jù),為我國人工智能醫(yī)療影像診斷應(yīng)用發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
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