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当医疗遇到AI

互联网的出现,各行各业都开始拥抱互联网,如今AI的出现,又是如此。对于医疗行业而言,AI的助力,能为医疗行业的应用带来什么作用?一起来看看本文分析吧。早期各行各业的互联网+,各种拥抱互联网;到如今的各种AI+,各行各业又开始拥抱人工智能,不变的始终是变化;医疗行业亦是如此,之前的在线医疗、互联网医疗、智慧医院、互联网医院各种形式去与互联网进行连接,现在的语音识别、图像识别、智能问诊、智能诊断,辅助决策系统等各种AI应用又在向医疗的各种场景不断渗入。医疗为什么加完互联网后,又要加AI为好友呢?终其本质是为了

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    互联网的出现,各行各业都开始拥抱互联网,如今AI的出现,又是如此。对于医疗行业而言,AI的助力,能为医疗行业的应用带来什么作用?一起来看看本文分析吧。

    当医疗遇到AI

    早期各行各业的互联网+,各种拥抱互联网;到如今的各种AI+,各行各业又开始拥抱人工智能,不变的始终是变化;医疗行业亦是如此,之前的在线医疗、互联网医疗、智慧医院、互联网医院各种形式去与互联网进行连接,现在的语音识别、图像识别、智能问诊、智能诊断,辅助决策系统等各种AI应用又在向医疗的各种场景不断渗入。

    医疗为什么加完互联网后,又要加AI为好友呢?终其本质是为了降本增效,为医疗行业中的参与者(不仅限于患者)提供更好的服务体验,无论是互联网还是AI,结合医疗大抵有以下目的:

    • 扩大医疗服务半径:这个好理解,即突破医疗服务上的物理空间,往前推30年医疗还未与互联网进行第一次接触时,所有的医疗服务基本是需要医疗服务者面对患者来提供;互联网的出现将挂号、问诊、开药、购药等医疗行为突破了物理空间的限制;
    • 提升医疗服务水平:增加服务效率和质量,提高服务体验;
    • 缓解医疗资源紧张;
    • 推动医疗资源合理配置:科学智能分配和调度医疗资源。

    当医疗遇到AI

    一、AI+医疗的融合

    要想知道AI如何在医疗领域找到用武之地,那我们应该先搞清楚AI的基本能力有哪些。根据1956年美国达特茅斯会议对人工智能的定义:模拟、延伸、扩展人的智能,让机器像人一样进行感知、认知、决策、执行;其中感知、认知、决策和执行四个维度的能力水平是当今评判人工智能级别的方法之一;也许感知、认知、决策和执行相对来说还比较抽象,这些能力如何与医疗进行结合呢,那我们将这四种能力再细化具像一下,以我个人对AI的浅显理解也至少可以有以下能力:

    • 语音识别、语义分析;
    • 图像识别、图像处理;
    • 机器学习、深度学习;
    • 语音合成、图像合成。

    AI的基本能力我们是知道了,那这些能力如何在医疗服务中发挥作用呢?我们以门诊看病住院的流程为例,患者来到医院需要进行:挂号-问诊-检测-诊断-确诊-填写病历-住院-用药-查房-更新病历-检测-诊断-康复-出院-回家-吃药-随访-复诊(不用住院则直接缴费取药即可回家了)。

    当医疗遇到AI

    • 当患者在线上挂号时,不知道挂哪个科室时,通过智能问诊,AI提取文本信息关联医疗知识图谱确定所挂科室;
    • 当患者在线上问诊时,AI提取对话中的文本信息,并对医学术语标准化,自动生成病历报告,开出处方并进行智能审核;
    • 目前所有的生理体征检测均需要在医疗机构进行检测,如果哪天通过一款便携的手环或其他穿戴设备即可进行具体一些基本诊断需要的生理指标数据(并且医院医生认可),也许医疗级设备的小型化居家化会给线上医疗带来突破;
    • 当患者就诊回到家时,AI根据患者的就诊病历以及后续的数据监测,智能生成康复计划和随访提醒,并且可根据数据的变化而实时调整干预措施,是不是可以在一定程度上降低医生的工作量。

    以上我们了解了AI的基本能力以及门诊看病的基本流程,那么AI的能力与医疗服务的场景(仅限医疗服务,医药、医保、健康险不在此分析)的融合,在医疗服务方向上至少可以体现在以下方面:

    • 文本中特定医疗信息的抽取;
    • 医学术语的标准化处理;
    • 医疗数据的处理和运算;
    • 医疗报告或记录的生成和审查;
    • 医学影像的识别和对比;
    • 智能问诊和导诊;
    • 生理指标的检测和预测;
    • 根据医学对话进行诊断。

    AI与医疗的融合是全方位的,以上只是举例说明AI在门诊看病流程中的应用可能,随着AI的发展和成熟,可预见无论是广度还是深度上,AI都会发挥出更大的价值。

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    二、AI+医疗的应用

    无论是互联网+医疗,还是AI+医疗,其中的主体始终是医疗,我们不能本末倒置,互联网和AI只是赋能加持,并且无论是互联网也好还是AI也好,至少目前来看还没有做到颠覆医疗的地步,所以最终AI在医疗上落地的场景大抵还是没有变化的,AI就像催化剂在服务空间、服务渠道、服务流程、服务行业、服务对象、业务模式上对医疗进行催进。

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    三、最后

    去到医院第一件事是检测,不检测无法开药,无法治疗;慢病患者也需要频繁监测体征数据。不到线下的医疗机构就做不了准确和医院认可的健康检测,没有检测数据,医生也就无法进行后续的一系列医疗服务,这也是如今互联网医疗(医院)线上服务的局限性。试想哪天如果AI或者其他技术可以帮助患者在家便捷检测重要数据并且可得到医生和医院的认可那就太棒了!

    就像《颠覆医疗》中畅想的未来在人体血管中游走的纳米机器人一样,实时监测着人体数据,另一头连着的是家庭医生或者医疗机构,早发现早干预早治疗,对于急症患者来说错过黄金救援时间就是死亡。

    当医疗遇到AI

    对于患者来讲线上问诊或线上医疗服务的另一个不可回避的问题就是患者的信任,一个专家医生在线上与患者进行问诊沟通,也许效果上还不如一个普通医生线下面对面与患者的问诊,就像现在虽然线上会议很方便,但是很多重要会议还是并且必须要线下参会人员聚到一起开会一样,从服务的角度来讲,医生与患者的沟通不仅需要信任还需要温度。如果将来的那一天AR/VR或其他技术可以实现远程沟通和实际面对面沟通并无太大差异的话,如此便可消除患者的信任问题,线上医疗服务越来越有温度那就太棒了!

    参考报告:《2023年中国医疗AI产业链深度研究报告》、《医疗AI创新的道与智》

    专栏作家

    andy,微信公众号:PM大白,一名产品经理行业的小兽医经理行业的小兽医

    本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

    题图来自 unsplash,基于 CC0 协议

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