近年來(lái)，中國在醫療改革上的投入舉世矚目。然而，伴隨著(zhù)人口老齡化，中國的慢性疾病發(fā)病率攀升。那么，人工智能（AI）能否在一定程度上緩解中國醫生的重壓呢？
借助迅猛發(fā)展的計算能力，AI可用于分析海量數據。中國是人口大國，擁有海量數據，為AI發(fā)展提供了沃土。2017年，廣州市推出了中國第一家“眼科人工智能(AI)診療”。許多類(lèi)似項目也在進(jìn)行中，據北京咨詢(xún)公司億歐智庫的調查報告，截止到2017年，大約有131家中國公司正在將AI技術(shù)應用于健康醫療領(lǐng)域。
醫生的智能個(gè)人助理
利用AI技術(shù)提高放射科的工作效率，為臨床提供更具價(jià)值的影像診斷，醫學(xué)圖像的篩選，是AI幫助中國緩解醫療保障體系壓力的方法之一。
一位中國放射科醫生曾表示：“我們每天的工作就是處理大量的醫學(xué)圖像。所以，如果這種技術(shù)既能緩解我們的工作壓力，又能提高治療效率和準確性，那么我們表示歡迎。”
一說(shuō)起AI，有些人可能會(huì )馬上聯(lián)想到機器人取代人類(lèi)勞動(dòng)的畫(huà)面。但在健康醫療領(lǐng)域，我們不妨將AI視作醫生的智能個(gè)人助理。它們的作用是適應醫生的需求和工作方式。從這個(gè)角度來(lái)看，AI不是要取代醫生，而是只會(huì )使健康醫療變得更人性化。
如今，AI已經(jīng)開(kāi)始幫助放射科醫生分析醫學(xué)圖像。隨著(zhù)AI技術(shù)的日趨成熟，以及與醫學(xué)知識及臨床情境的緊密結合，它可以支持更多的精準診斷和個(gè)性化治療方案。但從短期來(lái)看，最有效的方面還在于幫助醫院提高效率，解決運營(yíng)瓶頸，例如，幫助醫生快速瀏覽患者的所有臨床相關(guān)信息。
患者數據通常存儲在眾多不同的系統中，且存儲格式各異。而通過(guò)將自然語(yǔ)言處理和機器學(xué)習等AI方法與臨床知識相結合，就可以在一個(gè)數據面板上呈現所有臨床相關(guān)信息。如此一來(lái)，醫生就不必花費太多時(shí)間從非結構化報告中提取信息，患者的所有縱向數據都可以全面呈現，幫助醫生更準確地判斷病情，并制定個(gè)性化的治療方案。
貼近患者，改善護理
AI還可以幫助慢性病患者更好地了解自身的健康狀況，并與專(zhuān)業(yè)醫護人員保持聯(lián)系。
《飛利浦未來(lái)健康指數》顯示，中國目前的遠程醫療低于16個(gè)國家的平均水平，但令人振奮的是人們對使用互聯(lián)等技術(shù)，從而在現有基礎上獲得更好護理的意愿非常強烈。
例如，AI技術(shù)應用于遠程家庭監護，可以幫助老、弱患者與專(zhuān)業(yè)醫護人員保持聯(lián)系，確保他們在需要時(shí)獲得及時(shí)救治和護理。類(lèi)似技術(shù)也對糖尿病或高血壓患者有益，醫生可以通過(guò)經(jīng)臨床驗證的傳感器和設備追蹤患者病情。
此類(lèi)舉措可以改善基層醫療護理，以解決城市醫院人滿(mǎn)為患的情形。在更廣泛采用AI技術(shù)的同時(shí)，也應該投資農村地區，加強基層醫療護理設施和互聯(lián)網(wǎng)連通性，從而讓更多人能夠同樣便捷地獲取負擔得起的醫療服務(wù)，人們無(wú)需遠離社區便可享受更優(yōu)質(zhì)的醫療健康服務(wù)。展望未來(lái)，AI在解決肥胖癥等生活方式相關(guān)疾病方面也可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。想象一下，肥胖癥高風(fēng)險人群通過(guò)智能手機即可獲取定制的生活方式小貼士。在人口層面，數據分析可以告知我們應該針對哪些特定年齡群體或地區進(jìn)行公共干預。這正是大數據可以大顯身手的地方。
如何加速這一進(jìn)程，實(shí)現更有效、更便捷、更具預防性的健康護理？
首先，建立更健全的數據生態(tài)系統應該成為當務(wù)之急。AI的質(zhì)量與輸入數據的質(zhì)量成正比，這點(diǎn)目前在中國仍有較大的改善空間。醫療保障體系將受益于標準化的共享數據、可互通的操作系統、打破壁壘的數據交換和頂級安全措施的保障。中國計劃到2020年建立三大數據庫基本覆蓋全國人口，并正在朝這個(gè)方向邁出的重要一步。
其次，AI等數據驅動(dòng)方法只有與可靠的醫學(xué)專(zhuān)業(yè)知識相結合才能產(chǎn)生預期的影響。AI只是解決方案的組成部分，其本身并不是獨立的解決方案。任何形式的AI輔助健康護理必須圍繞臨床醫生和患者，以他們的需求為出發(fā)點(diǎn)，并建立在已經(jīng)可用的人類(lèi)知識財富之上。新工具需要以的監管標準進(jìn)行嚴格測試，臨床醫生和患者也需要對工具的優(yōu)勢和局限性有所了解。
再次，學(xué)術(shù)界、初創(chuàng )企業(yè)和成熟企業(yè)之間的合作至關(guān)重要。中國醫療保障體系的挑戰對任何一個(gè)參與者而言都太大了，無(wú)法單獨應對。
最后，為確保中國建立面向未來(lái)的醫療保障體系，我們必須解決醫學(xué)與數據科學(xué)復合型人才短缺的問(wèn)題。我們應該投資培養既具備醫學(xué)專(zhuān)業(yè)知識、又牢固掌握AI和其他技術(shù)的人才。歸根到底，中國醫療保障體系的未來(lái)可持續發(fā)展可能掌握在他們的手中。
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