中科院张文生:AI诊疗数学模型,需大规模语义知识库丨亿欧智库精选

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AI+大健康自动化
HIT专家网
朱小兵
2018-05-20 10:01
[ 亿欧导读 ] 中科院张文生:AI诊疗数学模型,未来将不存在复杂的推理路线,转而构建大规模语义知识库做简单判断。本文中,几位医学专家展示了医疗AI多项应用案例,并介绍了苏州“531”工程如何推动人工智能落地医学。
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当前,人工智能技术在医疗领域大热,主要体现于图像识别在影像诊断与治疗领域。同时,另外一条路线是基于语义理解衍生出的医疗技术应用。亿欧智库研究发现,语义理解领域的成熟应用,海外以IBM Watson最为成熟,国内也出现一批构建医学知识图谱、开发语义推理的诊疗系统。

今天为大家推荐的这篇文章中,中科院张文生院长、解放军总医院医疗大数据中心薛万国主任、上海交通大学医学院附属瑞金医院卢湾分院于布为院长等多名专家,发表了有关AI诊疗系统的观点和看法,并展示了一些相对成熟的案例,值得学习。

本篇文章转载自微信公众号“HIT专家网”,作者朱小兵。文章有部分删改。


近年来,人工智能在医疗领域的探索不断深入,在不断迭代中部分应用趋于成熟。观其本质,科学家们是在尝试分析医生的诊疗方式与流程,构建数学模型,从而尝试代替医生完成部分工作。如今,这些模型在临床应用中表现如何呢?AI作为工具,应以怎样的逻辑融入到诊断与治疗环节之中?

医疗人工智能:在迭代中走向成熟

中科院自动化所研究员副总工程师、博士生导师张文生这样解析医生诊疗的数学模型:看病是一个流程。现在大量人工智能关注局部,没有关注整个过程。无论是通过人、还是机器观测的数据都是样本,输入系统后输出结果。这个过程抽象成一个模型就是贝叶斯公式,有经验的专家只需要做部分观测。

人类已知的疾病有13000多种,常见病有6000多种。医生的工作,实际上在做约简。精确计算难以实现,疾病种类不能准确统计分布。未来人工智能的发展,大规模语义知识库很重要,使得复杂的推理不再十分重要,取而代之的是简单有效的判断过程。IBM Waston 是基于语义的计算或认知计算,实际上由问题集、答案库(知识库)、证据库(人工标记的数据)三大部分组成。这个过程是构造智能医生的过程。“大数据融入智能医生,需要不断迭代,不要指望医学AI的能力马上就能超过医生,最重要的是系统逐渐走向成熟,这跟医生变为专家的过程是一样的。”张文生说。

IBM Watson

如何从数据分析过渡到人工智能?解放军总医院医疗大数据中心主任、医疗大数据应用技术国家工程实验室副主任薛万国分享了一年多来的多个大数据分析案例。比如:胃癌患者生存分析。通过对2000个有着完整随访数据的病例分析,结合患者病灶的部位、手术分期等,来预测术后生存期。又比如临床输血,传统是根据经验备血,备用量差别很大。基于8万例输血病例,建立红细胞输注量个性化预测评估模型,准确率接近90%,现在已经嵌入到医生站,可以对医生的用血申请进行评估。

麻醉机器人会取代麻醉科医生的工作吗?上海交通大学医学院附属瑞金医院卢湾分院院长、中华医学会麻醉学分会前任主任委员、中国医师协会麻醉学医师分会候任会长于布为的回答是肯定的,而且预计这一过程只需未来3-5年,而且机器人上麻醉的效果比人工会更好。目前,麻醉机器人分为全身麻醉机器人、麻醉操作机器人等类型。

南京总医院重症医学中心主任李维勤认为,当前医生需要的是同质化培训和教育体系,这是互联网可以发挥作用的地方。ICU医生短缺是一个普遍性问题,一方面需求上升,另一方面培训周期太长。两年来,面向全国基层医院的APnet胰腺公益讲堂,取得了良好的培训效果。而通过移动远程会诊,可以大幅度促进专家开展会诊的病例数量。“临床信息系统的开发如果纯粹走技术路线,一定是失败的,因为这里有很多离不开医生的工作,比如有一些医生作的标记。只有在半监督的情况下,才能做出对医生有用的系统。”

“需要临床专家和信息工程师说同一种语言。”解放军总医院心血管内科主任陈韵岱教授直陈临床专科数据分析的痛点。她认为,心脏科疾病,预测、预警十分重要,而且要警惕并发症。当前临床科研的痛点是,如何利用真实世界的患者资料的分析和总结,指导干预和治疗?因此,建立心血管患者都全生命周期数据管理体系十分必要,包括体检、门诊、住院等相关的心血管数据。通过数据结构化、标准化处理,建立知识库体系、患者画像、科研数据库等,这些都需要和信息工程团队紧密配合。未来,医生要积极投入到人工智能的发展和应用中,一定会受益,激发出更多的创造性。

“在无锡,拨打120,已经有了人工智能的支持。”无锡市急救中心主任何恩奇说。通过引进知识库,急救中心120坐席已经成功救治了数十名病例。而更有创新性的工作是,以往的院前急救没有数据分析的传统,近年来从手工采集数据转为电子化数据采集后,无锡市急救中心开始了数据的统计分析和应用。基于流行病学的方法寻找疾病的发生和分布规律,提高救治效率,减少病死率。

苏州“531”工程:背后的人工智能推手

2016年2月,苏州宣布将全面启动实施健康市民“531”行动计划,也称“531”工程,即:建立胸痛、卒中、创伤、危重孕产妇和危重新生儿等5个城市疾病协同救治中心;建立肿瘤、心脑血管疾病、高危妊娠等3大疾病危险因素筛查机制;“1”就是充分发挥社区卫生服务机构功能,加快建设成为集综合健康教育、综合疾病筛查、综合防治指导的社区综合健康管理服务平台。

北京大学第一医院心内科及心脏中心主任霍勇认为,苏州市围绕五大中心,形成协同就诊,不仅解决了疾病救治的专业问题,而且上升到社会层面的体系建设。他介绍,中国心脑血管疾病依然高发,但是缺少全国范围有质量的数据。3年前中国心血管健康联盟在苏州宣告成立,并决定从单病种入手,建立质控体系,规划了胸痛、房颤、心衰、护技、康复等五个中心。目前胸痛中心已经收到来自全国3100多家医院的申请,认证了460家医疗机构,相关工作刚刚起步。针对心血管学科,开展介入直报系统的研究和应用,目前积累了超过230万心血管介入数据,有力地促进了学科研究。

另据介绍,中国心血管健康联盟从2016年5月29日启动了一项工作:把所有与心脑血管相关可获得的数据放在一起,建立中国心血管健康指数(CHI),用以评估中国各地人群心血管健康指数,该指数设置了5大维度、52个指标。下一步还要对指数的科学性加以验证。


一直以来,技术都是推动商业环境进化的重要因素,而目前最热的技术升级趋势,无疑是人工智能。当下,尽管人工智能行业本身已经进入了一个平稳的发展期,但它对于各行各业的赋能却正在以更热烈的姿态进行。

2018年11月30日上午,亿欧将在北京国贸大酒店举办“新技术·新动能创新者论坛”,以技术为核心要素,从行业角度出发,探讨新技术趋势下,企业如何把握升级机会、跟上时代节奏,在诸多竞争者中脱颖而出。

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