Sztuczna inteligencja została zastosowana w różnych scenariuszach w szpitalach, co skutecznie poprawiło doświadczenie medyczne pacjentów w zakresie wygodnej rejestracji pacjentów, skrócenia czasu oczekiwania na leczenie oraz wspomaganej diagnozy.Reporter dowiedział się, że sztuczna inteligencja była szeroko stosowana w szpitalach przed, w trakcie i po diagnozie.Ale jednocześnie znawcy branży powiedzieli również, że nadal istnieje wiele problemów do rozwiązania w dalszym stosowaniu sztucznej inteligencji w dziedzinie medycyny.
Popraw efektywność wykorzystania zasobów szpitala
„Zdrowie jest największą wartością i znaczeniem obszarów zastosowań sztucznej inteligencji, promowanie inteligentnej aktualizacji medycznej jest kluczem do poprawy miękkiej siły medycznej, w Szanghaju będzie zastosowanie i rozwój sztucznej inteligencji w dziedzinie medycyny jako kluczowe ogniwo układ branżowy, aktywnie badać AI plus ', 'leczenie medyczne, budować badania i rozwój - przemysł - aplikacja "szybka ścieżka",Aby zbadać i spróbować napędzać cyfrową transformację opieki medycznej i precyzyjny rozwój opieki medycznej”.Sun Yue, zastępca dyrektora departamentu rozwoju sztucznej inteligencji Miejskiej Komisji Gospodarki i Technologii Informacyjnych w Szanghaju, powiedział na niedawno zorganizowanym forum poświęconym „wysokiej jakości rozwojowi szpitali wykorzystujących inteligencję ludzką i przemysłową”.
Obecnie sztuczna inteligencja jest dobrze stosowana w aspektach wygodnego leczenia, poprawy doświadczeń pacjentów, wspomagania diagnozy i leczenia, poprawy efektywności wykorzystania zasobów szpitalnych oraz poprawy poziomu zarządzania szpitalami.
„Rejestracja jest łatwiejsza, profesjonalne dopasowanie lekarza, krótki czas wizyty, mniej kolejek, mniej „niewłaściwego sposobu” na wizytę u lekarza, to powszechny apel pacjentów”.Wang Yu, prezes Szanghajskiego Pierwszego Szpitala Opieki Zdrowotnej Matek i Niemowląt, poinformował, że szpital wprowadził wiele nowych funkcji poprzez sztuczną inteligencję, które pomagają poprawić wydajność zasobów szpitalnych.
„Weźmy jako przykład uruchomioną przez nas funkcję »lekarza szuka pomocnika«. Zgodnie z objawami zgłaszanymi przez pacjentów, może ona dopasować odpowiednie zasoby lekarzy dla pacjentów poprzez połączenie robota AI i obsługi klienta przez ludzi, tak aby pacjenci mogli zarejestrować „właściwy” numer.W związku z nieznaną sytuacją pierwszego procesu leczenia pacjentów, otworzyliśmy inteligentne kierowanie procesem leczenia, tak aby „pacjenci szukający usług” w przeszłości byli teraz „ludźmi poszukującymi usług”.W celu skrócenia czasu oczekiwania pacjentów na wizytę u lekarza wprowadziliśmy również takie funkcje jak „zakładanie karty online” oraz wydawanie arkuszy badań online. Obecnie sesja wywiadu naszych lekarzy na miejscu została skrócona z 3 razy do 1 raz.„Cały czas budowy karty położniczej został skrócony z 4 godzin do 1,5 godziny”.Wang Yu przedstawił.
Hu Weiguo, zastępca dyrektora szpitala Ruijin powiązanego z Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, powiedział, że szpital Ruijin pomaga również zoptymalizować cały proces leczenia pacjentów w oparciu o technologię sztucznej inteligencji i dokładnie oblicza czas leczenia różnych specjalistów i różnych ekspertów w oparciu o big data, która osiągnęła dokładność czasu źródłowego wszystkich numerów działów w ciągu 30 minut.
Umożliwienie diagnostyki medycznej i rozwoju
Technologie cyfrowe reprezentowane przez sztuczną inteligencję przyniosły również zmiany w diagnostyce medycznej i leczeniu, badaniach i rozwoju urządzeń medycznych.„Biorąc jako przykład diagnostykę pomocniczą TK klatki piersiowej, obecnie wykonujemy pomocniczą diagnostykę złamań klatki piersiowej i guzków płuc za pomocą AI w 80 procentach codziennego życia.Czas diagnostyczny obrazowania 1 mm został skrócony z 7 minut do 2 minut.Jeśli chodzi o diagnostykę wspomaganą CTA wieńcową, Ruijin osiągnął znaczny wzrost liczby pacjentów, u których codziennie diagnozuje się tętnicę wieńcową.„Ruijin przeprowadził również wspomaganą sztuczną inteligencję diagnostykę raka szyjki macicy i patologii guza przewodu pokarmowego, a skuteczność wykrywania złośliwych komórek wzrosła od dwóch do trzech razy”.powiedział Hu Weiguo.
Wang Yanfeng, zastępca dyrektora Laboratorium Sztucznej Inteligencji w Szanghaju, poinformował, że w ostatnich latach medyczna sztuczna inteligencja szybko się rozwinęła. Według niepełnych statystyk 12 krajowych medycznych przedsiębiorstw AI uzyskało certyfikat klasy III wyrobu medycznego, a łącznie 79 międzynarodowych systemów AI zostało zatwierdzonych przez FDA.
W ostatnich latach szanghajskie centrum rozwoju szpitala shen-kang w Szanghaju w celu zbudowania strategicznego wdrożenia sztucznej inteligencji w górach, przy wsparciu odpowiednich działów do prowadzenia, organizacji szpitala miejskiego w Szanghaju w mieście, pełnego wykorzystania sztucznej inteligencji, dużych zbiorów danych, 5 g można zastosować technologię cyfrową, taką jak wygodna cyfrowa transformacja usług medycznych z 1.0 do 2.0 dla wygody konstrukcji sceny aplikacji,Technologia sztucznej inteligencji została w pełni włączona we wszystkich ogniwach medycznych przed, w trakcie i po diagnozie i leczeniu, a jakość usług medycznych w pełnym zakresie zintegrowanych z diagnostyką i leczeniem internetowym została poprawiona, skutecznie poprawiając doświadczenie medyczne pacjentów.Jednocześnie Shanghai Shenkang Hospital Development Center aktywnie promuje budowę pierwszego medycznego ośrodka szkoleniowego big data w Chinach, pomaga w standaryzowanym i uporządkowanym rozwoju sztucznej inteligencji oraz przyspiesza zastosowanie sztucznych produktów medycznych w szpitalach miejskich.
Medyczna sztuczna inteligencja wciąż stoi przed wieloma wyzwaniami
Chociaż sztuczna inteligencja przyspiesza jej wprowadzanie do branży medycznej, znawcy branży przyznają, że medyczna sztuczna inteligencja wciąż boryka się z wieloma trudnościami.Wang Yanfeng powiedział, że z jednej strony dane open source na dużą skalę są kluczem do szybkiego przełomu obecnej sztucznej inteligencji w analizie tekstu, głosu, obrazu, ale ścisła ochrona prywatności medycznej jest trudna do przeprowadzenia na dużą skalę otwarte źródło;Z drugiej strony, obecny paradygmat nadzorowanego uczenia się w medycynie skupia się tylko na objęciu pewnymi rodzajami chorób głowy, a duża liczba chorób o długim ogonie nie została zwrócona uwagę.
Wang Yanfeng uważa, że przyszły kierunek rozwoju dziedziny medycznej sztucznej inteligencji to „dystrybucja danych, modalne zadania, takie jak różnice we wspólnych wyzwaniach modelowania, w celu zbadania medycznej sztucznej inteligencji od specjalnego do ogólnego wdrożenia technicznego” oraz „system formowania w oparciu o model szkoleniowy otwartego udostępniania, alternatywę open source dla źródła danych modelowych, poprzez model „podstawowy”, aby pomóc w modelowaniu choroby długiego ogona,Przyspieszenie rozwoju medycznej sztucznej inteligencji”.
Zhao Haipeng, wiceprezes Shanghai Tongji Hospital, powiedział, że w miarę doskonalenia się scenariuszy zastosowań leczenia sztuczną inteligencją, im większa zależność od sztucznej inteligencji, niezawodność będzie przesłanką długoterminowego rozwoju branży i podkreślono jego znaczenie.
Wang Chunming, dyrektor działu inteligentnego rozwoju medycznego w szpitalu Renji afiliowanym przy Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, powiedział, że należy wzmocnić kultywację interdyscyplinarnych talentów zdolnych do „sztucznej inteligencji i medycyny”.Biorąc za przykład podręczniki, wprowadzenie sztucznej inteligencji to obecnie zaledwie kilka rozdziałów w podręcznikach medycznych, a odpowiednią wiedzę należy dalej usystematyzować. Treści takie jak czyszczenie etykiet danych i przypadki zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie wymagają wzbogacenia i uzupełnienia.
Ponadto Wang Chunming powiedział również, że aby jeszcze bardziej przyspieszyć zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie, konieczne jest stworzenie w szpitalach „atmosfery badawczej” sztucznej inteligencji, aby lekarze mogli aktywnie badać zastosowanie sztucznej inteligencji. w obliczu trudności klinicznych i przedyskutuj promocję z przedsiębiorstwami zajmującymi się sztuczną inteligencją.