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“大数据+人工智能”助力精准诊疗实现

(原标题:“大数据+人工智能”助力精准诊疗实现)

新华网北京10月30日电(袁馨晨)设想有一天,边远地区的病人在家门口看病,就能得到全国互认的智能检测结果;机器人医生可以根据CT片子给出准确的诊断意见……随着大数据、人工智能、互联技术等发展,以及健康医疗大数据应用和平台建设,这些都可能成为人们日常的生活体验。

近日,北京大学肿瘤医院医学影像科副主任崔湧在接受新华网采访时表示,国内外对于“大数据+人工智能”模式应用在医学临床的研究正在逐步深入,计算机对某些疾病的影像诊断水平已能达到专家水准,未来或为实现精准诊疗、保障大众健康带来突破性进展。

计算机对某些疾病的影像诊断已达专家水准

“医学影像学和其他临床学科一样,是基于多年临床经验和研究结果逐渐发展起来的,其知识积累就是依赖于大数据。”崔湧表示,由于不同年代、不同医生的研究方法不一样,人用肉眼能观察到的细节较为有限等原因,影像诊断结果目前还不能做到百分之百的准确。

“同样是判断一张CT片上的结节是什么病,普通医生可能分析出结节的几个特点,资深专家也许能看出十几个特点,而应用计算机图形分析,比如目前国际上流行的影像组学分析,可以发现结节的上千个特点,大大提高了对病变分析的深度。”崔湧指出,在这几千个特点中,哪些是特别重要的,起到决定性作用的,还需要大量病例来证实。其中的分析过程又涉及到人工智能机器学习的应用。“通过人工智能来分析、学习医学影像的特点,再与大量临床数据结合,就有可能在短时间内完成靠人工需要进行几年、十几年的学习认识过程,迅速提升医生的诊断水平。”他说。

据了解,国内外已有研究显示,应用计算机图像分析加上人工智能学习,对一些疾病的影像诊断水平已能达到专家水平。崔湧表示,这对于提升基层医疗服务水平、助推分级诊疗将具有重大意义。“机器学习的知识经验可以无损地传播复制,从一台电脑拷贝到另一台电脑。在理想状态下,只要应用同一套系统,老百姓无论在什么级别的医院看病、找哪个医生看病,都将得到专家级的诊断。”同时他也坦言,由于临床疾病病种众多,目前“大数据+人工智能”在影像诊断领域的研究仍处于起步阶段,实际应用于临床仍任重道远。

优质的大数据是改善健康医疗服务的关键

促进和规范健康医疗大数据应用发展是国家大数据战略布局的重要组成部分,而发展健康医疗大数据离不开各大医疗机构的努力探索、积极参与。“医疗大数据应用发展的关键是什么?是数据的质。换句话说,是数据的真实性、准确性和规范性。”崔湧说。

他介绍,在北大肿瘤医院影像科,具体到患者该在哪个时间段接受CT检查都有详细规定,只有这样才能准确判断病人的治疗效果。“设想我们治疗了1000个肿瘤患者,每个患者都规范用药、检查,那就能根据这1000个患者的数据来分析药物效果。如果治疗、检查时间和程序等不规范,即使收集了再多数据,得出的结果也不可靠。”崔湧认为,优质的大数据是提升健康医疗服务能力的关键。

在患者的诊疗过程中,医疗数据来源众多,从内科、外科等临床科室,到影像科、检验科等医技科室,都是数据提供不可或缺的环节,该如何保障整体数据的质量?“各科室必须要协同配合。”崔湧称,北大肿瘤医院自2009年起积极参与实施多学科协作组(MDT)诊治方式,并在全国范围内进行推广,其目的就是推进肿瘤诊疗的规范性,确保参与各科室的诊疗行为规范,确保医疗质量,这也为今后研究提供了高质量的数据。

大数据技术将让边疆人民看病更方便

作为影像学领域的专家,崔湧自7月起便被派往拉萨市人民医院进行为期一年的对口援助工作,帮助该院影像科室更好地掌握核磁共振诊断技术。崔湧说,这已经是他在2016年7月、2017年6月两度赴藏后,第三次前往西藏。

“来到西藏,才切实感到不同地区间医疗水平的差异。其中的原因不只是设备的差异,更重要的是人才的差异。”崔湧介绍,近年来由于国家和地方的大力支持,西藏地区的医疗设备水平和内地的差距正在逐步缩小,但医疗人才的培养周期要长得多。

“培养一个医疗专家,没有十几年的专业训练是难以做到的。在这方面,‘大数据+人工智能’模式不受人的学习规律局限,有可能在短时间内完成一个人多年的学习进步过程,培养‘速成专家’,而且可以无限复制,使边远地区具有很多同水平‘专家’。”崔湧认为,未来如果这个模式能广泛应用,对于提升边远地区的医疗水平、改善当地群众健康将发挥巨大作用,但由于“大数据+人工智能”模式目前还处于研究阶段,应用在临床上还需时日,而另一种模式——“远程医疗”,在现阶段更为切实可行。