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斯坦福年夜学AI100陈述:“人工智能+医疗”五年夜场景,人机协作是年夜规模利用条件

发布时间 : 2020-03-12 12:40:59 浏览: 506次 来源:mong kok 作者:mong kok
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2014年,斯坦福年夜学启动了“AI100”项目,即“人工智能百年研究”。该项目集结了各范畴顶尖的研究人员,旨在研究并猜测人工智能将若何成长,和其对人类和社会的影响。

“人工智能+医疗保健”一向被视为极具成长潜力的新兴范畴。将来几年,基在人工智能的利用法式有望改良数百万人的健康状态和糊口质量,并改良医务工作者和患者之间的交换体例。

动脉网编译了AI100陈述中与医疗有关的部门,本文的首要内容包罗:

临床情况:AI助手帮忙主动化问诊流程;

医疗阐发:治理临床记实和患者数据、主动图象解译;

医疗机械人:人机工程学+智能主动化;

数字医疗:操纵生物辨认手艺,供给个性化建议;

老年护理:多项立异手艺为居家糊口供给便当。

“AI+医疗”的首要利用范畴包罗:临床决议计划撑持、患者监控和指点、辅助手术、患者护理的主动化装备和医疗保健系统的治理等。例如,操纵社交媒体来猜测可能存在的健康风险,操纵机械进修来猜测疾病和经由过程机械人来辅助手术。

但是,若何获得大夫、护士和患者的信赖,若何消弭政策、律例和贸易上的阻碍,这些都是需要解决的问题。与在其他范畴一样,数据都是要害的鞭策者。

从小我监控装备加上移动利用法式、临床情况中的电子健康记实(EHR)到医疗机械人,研究人员不竭立异,在搜集有效医疗数据方面,获得了庞大前进。

但事实证实,相干人员很难操纵这些数据为单个患者和患者群体供给更精准的诊断和医治。过时的规章轨制和鼓励机制都阻碍了产物的研发和上市。

在重大且复杂的医疗系统中,人机交互体例不完美和手艺利用存在坚苦和风险,都为人工智能利用在医疗范畴带来了挑战。经由过程削减或消弭这些阻碍,加上不竭的立异,数百万人的健康状态就可以获得改良。

临床情况:AI助手帮忙主动化问诊流程

几十年来,人工智能驱动的临床大夫助理这一概念不竭被提起。虽然有些“AI+医疗”的试点项目获得了成功,但今朝的医疗系统在布局上依然不克不及顺应这一手艺。

平价医疗法案中的鼓励办法加快了电子健康记实(EHR)在临床实践中的利用,但实行结果欠安,也让临床大夫对其有用性发生了质疑。此中存在的问题包罗,一小部门公司节制着EHR市场,和公家遍及认为用户界面不合适尺度,好比大夫凡是会疏忽的弹出窗口。

因为以上问题和监管方面的要求,经由过程人工智能,操纵EHR的数据进行阐发的愿景,在很年夜水平上仍未实现。

在将来15年,假如人工智能成长敏捷,加上足够多的数据和适合的系统,就有望改良临床大夫的工作效力。今朝,依照固定流程,患者会先对症状进行口头描写,然后大夫们再将症状与已知疾病的临床表示联系起来。

假如以上流程实现了主动化,那末大夫可以监视问诊进程,应用经验和直觉来指点输入进程,并评估机械的智能输出。大夫的“实践”经验仍将相当主要。而此中,最年夜的挑战在在,若何将人道化的护理与主动化推理进程连系起来。

为了到达最好结果,临床大夫必需在一最先就介入进来,以确保系统的正常运行。今朝,新一代大夫已精晓这些手艺,并最先在移动装备上利用专门的利用法式。与此同时,低级保健大夫的工作量会年夜幅度地增添。

可是,只要解决监管、法令和社会方面的问题,就可以极年夜地改良临床的阐发,此中包罗开辟新的进修方式、经由过程主动阐发科学文献来建立布局化的推理模式、经由过程自由对话的情势来建立认知助手等。

医疗阐发:治理临床记实和患者数据、主动图象解译

人工智能可以阐发数百万条患者临床记实,从而实现更正确、更个性化的诊断和医治。跟着全基因组测序成为患者的常规查抄,基因型-表型的相干性阐发也将成为可能。

好比,可以经由过程近似群组阐发,即找到“类似患者”,来决议医治方案。经由过程社交平台和传统或非传统的医疗数据,来决议患者分组。而每组都有一个专门的系统进行治理,系统由医疗办事供给者和主动保举和监控系统构成。假如将这一手艺利用在数亿人的临床记实,便可能从底子上改良医疗办事。

另外,人工智能手艺也能够供给个性化的医疗办事,好比,经由过程可穿着装备主动获得小我情况数据,以发生个性化的阐发和建议。今朝,ShareCare等公司正在将这一手艺利用在医疗场景。

但是,想要实现快速立异,依然需要降服很多坚苦。FDA在核准立异诊断软件方面进展迟缓;HIPAA法案(健康保险携带和责任法案)要求庇护患者隐私,这就为经由过程人工智能手艺利用患者数据设置了法令障碍。核准的药物或产物可能会呈现料想以外的负面影响,好比,用在阐发药物彼此感化的移动利用法式会被制止从患者记实中提取需要的信息。

总的来讲,因为缺少普适的隐私庇护方式和尺度,医疗范畴的人工智能研究和立异遭到了阻碍。FDA迟迟没有核准立异软件,部门缘由是没法衡量这些系统的本钱与效益。假如监管机构(首要是FDA)意想到,上市后陈述可以有用避免某些平安风险,那末它们可能会更快地核准新的医治体例和干涉干与办法。

几十年来,主动图象解译一向是一个极具成长潜力的范畴。而这一范畴获得的进展都激发了极年夜的存眷,好比解译年夜量标识表记标帜较弱的图象(如从收集上截取的年夜型照片)。在此之前,医学图象的解译并未获得如斯年夜的进展。由于年夜大都医学成像体例(CT、MR、超声)素质上都是数字化的,图象都进行了存档,并且有年夜型的、手艺成熟的公司(如西门子、飞利浦、通用电气等)专门从事成像研究。

但到今朝为止,依然存在一些障碍,限制了这一范畴的成长。年夜大都病院的图象档案在曩昔十年才数字化。更主要的是,解决医学问题,依托的其实不仅仅是辨认图象中的工具,而是对其作出正确的判定。而这些高风险的判定城市遭到严酷的监管。

即便有了最早进的手艺,放射科大夫可能仍是需要查看图象,是以其鉴定的成果仍不具有说服力。另外,医疗保健律例制止跨机构的数据同享。是以,只有像KaiserPermanente如许的年夜型综合医疗机构才能解决以上问题。

虽然如斯,主动/加强图象解译这一范畴仍成长敏捷。在将来15年,可能不会呈现完全主动化的放射学,但对图象“分流”或二级查抄的初步测验考试,有望提高医学成像的速度和本钱效益。

连系电子病历系统,机械进修手艺可年夜范围地利用在医学图象数据。例如,几个年夜型的医疗系统都存稀有百万名患者的档案,每一个档案都有相干的放射学数据。另外一方面,相干文献注解,深度神经收集可以经由过程练习阐发放射学的数据,而且具有较高的可托度。

医疗机械人:人机工程学+智能主动化

15年前,医疗机械人还只存在在科幻小说中。一家名为Robodoc的公司(IBM的子公司)开辟了机械人系统,用在髋关节和膝关节置换等骨科手术。但该公司在贸易上碰到了坚苦,终究公司倒闭,手艺被收购。而比来,医疗机械人的研究和现实利用呈现了爆炸式的增加。

2000年,IntuitiveSurgical公司推出了达芬奇系统(thedaVincisystem),这是一种用在微创心脏搭桥手术的新手艺,后来被用在医治前列腺癌。2003年,IntuitiveSurgical与竞争敌手ComputerMotion归并。

今朝,第四代daVinci系统,在人机工程学平台上,可供给3D可视化(相对2D腹腔镜)办事。它被认为是腹腔镜手术的尺度东西,每一年利用近75万次,为研究手术进程供给了新的数据平台。

该系统将会对医疗人员若何介入护理进程进行更深切的进修,为各个范畴的立异供给思绪,此中包罗新的仪器、图象融会和新的生物标识表记标帜物。另外,这小我机工程学平台的成功也带动了机械人手术范畴的成长,此中比力着名的是VerbSurgical,它获得了Verily(原谷歌生命科学部分)和Ethicon(强生团体旗下一家医疗装备公司)的投资。

与机械人手艺有关的另外一范畴是智能主动化。年夜约20年前,HelpMate公司发现了一种机械人,可以帮忙病院输送食品和病历等物品。

比来,Aethon公司引进了TUG机械人,用在输送物质。但迄今为止,很少有病院在这项手艺长进行投资。但是,机械人手艺在其他办事行业(如酒店和仓库)被证实是适用且经济的,好比,亚马逊机械人公司(AmazonRobotics,原名Kiva)的立异利用。

在将来,各类医疗使命会由于机械人手艺而变得更简单,但不会实现完全主动化。

例如,机械人可以把物品送到病院病房,但随后仍需要人来将它们放在终究位置。在助行器的帮忙下,患者可以更轻松地沿着走廊行走(但对手术后康复的患者或老年患者来讲,在挤满装备和患者的走廊上行走依然很坚苦)。这些利用都注解,良多系统或手艺都将触及人与机械之间的紧密亲密交互。

主动化的成长将令人们对医疗进程有新的熟悉。从以往的利用来看,机械人手艺其实不是一门由数据驱动或面向数据的学科。但是,跟着(半)主动化利用到医疗保健范畴,这类环境正在产生转变。

跟着患者护理平台的上线,量化和猜测阐发就成立在这些平台供给的数据之上。而这些数据将用在评估质量、辨认毛病和改良机能。简而言之,这些平台将进程与成果联系起来,使真实的医疗“闭环”成为实际。

数字医疗:操纵生物辨认手艺,供给个性化建议

到今朝为止,基在证据的医疗阐发都依靠在传统的医疗数据,首要是电子病历。在临床情况中,人工智能可以带来新的解决方案。例如,TeleLanguage让临床大夫可以或许在AI助手的帮忙下,与多位患者同时进行沟通并供给医治。Lifegraph可以从患者智妙手机搜集的数据中,提取行动模式并发出警报,以色列的精力病学家已操纵相干产物,来检测患者的初期症状。

跟着移动计较的成长,与“生物辨认手艺”相干的平台和利用法式将会不竭呈现。今朝,已有不计其数的移动利用法式可以供给信息,改正行动或辨认“类似患者”。这些利用法式,加上专业化的活动追踪装备(如Fitbit)和家庭情况和健康监测装备之间的毗连,将会给医疗范畴带来立异。

经由过程连系社会数据和医疗数据,一些利用法式可以从捕捉的数据中进行阐发、进修和猜测。固然它们的猜测相对简单,但这类数据和功能的融会可能会催生立异产物。好比某款活动利用法式,它不但会提出熬炼打算,还会建议最好熬炼时候,并供给指点,让你对峙熬炼打算。

老年护理:多项立异手艺为居家糊口供给便当

在将来的15年里,美国的老年生齿将增加50%以上。美国劳工统计局猜测,家庭健康助理人数在将来十年将增加38%。老年护理范畴的立异利用包罗,互动和通讯装备、家用健康监测装备、活动辅助东西(如助行器)等。但在曩昔15年中,这一范畴的成长却比力迟缓。

跟着各类立异利用的呈现,老年人对科技的接管水平也会产生改变。今朝,70岁的老年人,可能在中年或更晚的时辰,才第一次体验到个性化的信息手艺,而50岁的人对新手艺的接管度更高。

是以,人工智能有庞大的市场潜力,可用在改良老年人的身体、感情、社会和精力健康。

糊口品质与自力性

主动化交通东西帮忙老年人更好地自力糊口,并扩年夜他们的社会视野

信息同享将帮忙家人之间的沟通,猜测性阐发可能被用来鞭策家庭的积极行动,好比提示他们“给家里打德律风”

家用智能装备将在需要时帮忙进行平常勾当,如做饭。假如机械人的操作能力提高,还可以帮忙穿衣和洗漱

健康

监控勾当的移动利用法式,加上社交平台,将为连结身心健康提出建议。

经由过程家庭健康监测并供给健康信息,可以或许检测情感或行动的转变,并提示护理人员。

个性化的健康治理

医治方式和装备

助听器和视觉辅助装备将减轻听力和目力损掉带来的负面影响,为老年人供给更平安的情况,改良与社会之间的联系

个性化的康复和家庭医治将削减住院或护理举措措施的需要。

辅助装备(智能步行器、轮椅等)将扩年夜体弱者的勾当规模

研究人员估计,低本钱的传感手艺将成长敏捷,为老年人的居家糊口供给便当。除传感手艺,全部智能系统还将触及多个范畴,好比天然说话处置、推理、进修、感知和机械人。

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