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        30%的誤診率,智能醫(yī)療來糾正

        2017-01-04 21:12:36孫愛民王小
        財經(jīng) 2016年36期
        關(guān)鍵詞:誤診率病案醫(yī)生

        孫愛民++王小

        通過AI輔助系統(tǒng),準(zhǔn)確梳理海量數(shù)據(jù)信息,能夠提示人們可能的結(jié)果,當(dāng)然最終的診斷還是人——醫(yī)生來決定

        臨床診斷時的誤診,是國內(nèi)緊張的醫(yī)患矛盾的一個觸發(fā)因素。如何讓全科醫(yī)生、剛畢業(yè)入職的新醫(yī)生,在面對患者時,給出更科學(xué)準(zhǔn)確的判斷、更合理與個性化的診療方案,成為降低臨床誤診率、緩解醫(yī)患矛盾的關(guān)鍵。

        在國內(nèi)傳統(tǒng)的看病流程中,患者往往在千方百計掛號、焦慮地來到主治醫(yī)生面前之后,通過簡單描述,或者附加醫(yī)學(xué)檢查,然后等待醫(yī)生的“宣判”。醫(yī)患之間,并沒有足夠的溝通時間,導(dǎo)致信息不對稱,況且醫(yī)生水平、經(jīng)驗參差不齊,再加上部分疾病的復(fù)雜性等,種種因素疊加,誤診自然發(fā)生。

        關(guān)于臨床誤診率的統(tǒng)計,尚沒有相關(guān)部門發(fā)布權(quán)威數(shù)據(jù),但國內(nèi)醫(yī)療行業(yè)的共識是30%左右,其中,鼻咽癌、白血病、胰腺癌、結(jié)腸癌等惡性腫瘤的平均誤診率在40%以上;肝結(jié)核、胃結(jié)核、腸系膜淋巴結(jié)核等肺外結(jié)核的平均誤診率也在40%以上。

        四川華西醫(yī)科大學(xué)的一個研究團隊,從上世紀(jì)60年代開始,幾乎每個年代都選取幾千個樣本做調(diào)查研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn),即便診斷技術(shù)在快速發(fā)展,臨床誤診率依然在30%上下。

        事實上,100%的診斷正確率基本不存在,即便是發(fā)達國家的醫(yī)生,也有一定的誤診率。如何提高臨床診斷的正確率?

        在人的學(xué)習(xí)與認知能力有限的前提下,人工智能技術(shù)被寄予厚望。2016年12月21日,海虹控股(000503,SZ)在海南省海口市預(yù)發(fā)布了其第一款智能醫(yī)療產(chǎn)品——“海虹智能醫(yī)療項目”,這是基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù),形成的一套綜合性智能輔助醫(yī)療系統(tǒng)。

        “智能醫(yī)療可以讓基層醫(yī)生減少一些低級錯誤?!焙:缈毓纱蠼】凳聵I(yè)部副總經(jīng)理張運江對《財經(jīng)》記者分析。

        按他對海虹智能醫(yī)療系統(tǒng)的分析,這套系統(tǒng)可以毫秒間為醫(yī)生推薦針對性的治療方案,如果其所在醫(yī)院是簽約醫(yī)院,還可以給出所在醫(yī)院的最優(yōu)治療方案。

        一個名醫(yī),需要傾其所學(xué),用積累了幾十年、成千上萬的病例經(jīng)驗,才能對疑難雜癥短時間內(nèi)作出判斷、給出診斷,智能醫(yī)療系統(tǒng)如何在毫秒間達到名醫(yī)的決策水平?

        當(dāng)醫(yī)生在系統(tǒng)中輸入患者個人信息后,人工智能能在瞬間給出最佳的診療方案,得益于系統(tǒng)背后龐大的數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫包括病案、教科書、文獻、專家共識等六大數(shù)據(jù)、知識與經(jīng)驗。

        可見,足夠數(shù)據(jù)量的病案是關(guān)鍵?!叭漆t(yī)生與剛畢業(yè)的醫(yī)生,在臨床診斷時最需要的并不是那些頂級三甲醫(yī)院的治療方案,反而是一些疾病的診療標(biāo)準(zhǔn)?!鄙钲谑械诙嗣襻t(yī)院急診外科主治醫(yī)師姚彬接受《財經(jīng)》記者采訪時說,他曾經(jīng)試圖構(gòu)建一個輔助診療系統(tǒng),但受限于數(shù)據(jù)量與技術(shù),未能成功。

        海虹通過為國內(nèi)眾多城市進行的醫(yī)保智能審核服務(wù),積累了對病案審核、判斷和分析的寶貴經(jīng)驗,通過人工智能系統(tǒng)的發(fā)酵,衍生出大量基于循證醫(yī)學(xué)的診斷、治療信息。

        現(xiàn)實中,三級甲等醫(yī)院往往可以接觸到美國最新的治療方案與技術(shù),甚至可以同步獲得新藥;然而,二級以下的醫(yī)院卻往往滯后一大截,不僅如此,對這些醫(yī)院的醫(yī)生有指導(dǎo)意義的教科書與疾病診療指南,也常常滯后于最新的技術(shù)與診療方案。

        將大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、云計算、人工智能等相關(guān)的技術(shù),應(yīng)用于疾病診斷與治療,國外的科技公司早已布局。

        微軟開發(fā)了一個能夠“消化”每年發(fā)表的所有論文的機器學(xué)習(xí)項目Hanover。Hanover正在俄勒岡衛(wèi)生科學(xué)大學(xué)Knight癌癥研究所被投入使用,在自動分析研究論文中的數(shù)據(jù)以及臨床試驗、影像學(xué)診斷報告、電子醫(yī)療記錄的基礎(chǔ)上,尋求能夠有效治療急性骨髓性白血病的藥物、預(yù)測藥物的有效性,并為病患制定個性化治療方案。

        今年8月,IBM宣布經(jīng)由紀(jì)念斯隆· 凱特琳癌癥中心訓(xùn)練的Watson Oncology系統(tǒng)(Watson腫瘤解決方案)進入中國,在國內(nèi)已有21家醫(yī)院計劃使用。

        IBM開發(fā)的Watson腫瘤解決方案,通過多個腫瘤研究機構(gòu)與醫(yī)院的病案與知識學(xué)習(xí),能幫助醫(yī)生分析臨床數(shù)據(jù),為病患制定個性化治療方案。8月,東京大學(xué)醫(yī)學(xué)研究院曾利用Watson判斷一位女性患有罕見的白血病,并提供了個性化診療方案。而在幾個月前,該患者還曾被其他醫(yī)院誤診。

        IBM Watson總監(jiān)David Kenny談及這次診斷時說:“從統(tǒng)計學(xué)上看,即使是經(jīng)驗豐富的醫(yī)生也會出現(xiàn)判斷或診療失誤,這是人所無法克服和避免的,然而通過AI輔助系統(tǒng),不僅可以更加準(zhǔn)確梳理信息(海量數(shù)據(jù)信息),而且能夠提示人們可能的結(jié)果,當(dāng)然最終的診斷還是人——醫(yī)生來決定?!?

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