数据驱动的医疗AI

作者:张天泽  2017/7/4 15:19:11  点击量:177 

LinkDoc是我在2014年成立的,专注做医疗领域的大数据平台。之所以叫这个名字,就是想把临床病人的医疗数据收集起来,为医生做科研所用,为药企业研发药物所用,为保险去评价药物的治疗效率和评价医疗机构所用,进而提高医疗效率。

很多人都在关注医疗大数据,但真正去做的人很少,这中间存在着三层壁垒。第一层是意识和政策层面的壁垒,医院院长自身意识上不愿意分享自己的医疗数据,国家又有相关的政策保护。第二层是技术层面的壁垒,各个医院都有自己的HIS(Hospital Information System,医院信息系统)供应商,要把不同的供应商软件集成在一起,是相当庞大的工作量。第三层是医学义务层面的壁垒,医学是一门经验科学,同时也是一门不断积累和分学说、派系的科学,所以各个医院间的数据协作才是最难的壁垒,这三层壁垒都克服才能产生背后临床高质量的医疗数据。

LinkDoc正在做的就是克服这些壁垒,把目光聚集在肿瘤学科,打造全球最领先的医疗数据解决方案及肿瘤大数据平台,为中国的肿瘤专科医院及综合三甲医院,提供领先的临床结构化数据,协助医院解决科研及临床问题,帮助中国医疗机构及临床专家,更好的驾驭科技发展,享受数据福利。这就是所谓的医疗辅助诊断。

 

辅助诊断

 医疗领域里辅助诊断意义价值非常巨大,医生医疗是经验科学,辅助诊断是通过智能科学的数据分析,帮助医生更好地做决策,提升整体医疗水平。医生加上辅助智能机器人共同释放优质产能,患者感受到的并不是机器人在给自己看病,而是很多非常优秀的专科医生在一起给自己治疗,提供更加精确、风险更低的治疗方案。

我们把传统的医疗场景和智能的医疗场景进行比较,就能直观的感受医疗大数据辅助诊断带给我们的变化。以患者手术后出院为例,在传统医疗场景下,患者手术出院后遇到疼痛、用药以及饮食营养等方面问题时,很难再得到专业医生的指导,为此甚至会专门跑一次医院,可就算这样还可能因为医生手术、会议、外出会诊等原因而扑空。而在通过人工智能数据分析搭建的智慧医疗平台场景下,出院后,患者仍能和自己的主诊医生保持顺畅联络,及时反馈病情,获得持续的关注与指导,还能提供用药及复诊提醒功能,协助病患按时用药及积极配合诊治;医生也能通过智能匹配系统及模糊查询方式,匹配自己主治、主诊的患者,并且给这些患者提供在线的专业答疑,以高效的病历管理和随访工具,帮助积累宝贵临床数据,提升患者满意度的同时提高诊断的精准率。因此所谓的智慧医疗,我认为就是依托医疗大数据,将医生与患者有效、高效连接在一起的智能医疗服务新模式。

 

医疗大数据

其实现在很多医院都在做医疗数据的存储和分析的工作,但更多的是依靠人力去完成,而且必须是有医疗背景的人去完成。这时,人工智能就体现出了自身的价值,它可以完全替代这个岗位的工作人员,更快更完整地存储数据、分析数据。以LinkDoc为例,以前我们团队每天都要接收各家合作医院上传的45万页的非结构化病例,然后由一个300人组成的团队去阅读处理。处理一份病例大概需要1000多元的人力成本,而现在成本只需要20元,因为这项工作被人工智能取代了,它降低了基础工作的成本。

很多人会问,人工智能这么高效这么好,为什么目前并没有被广泛应用?事实上,人工智能在医疗领域推进中的一个很大的障碍,就是医生本身的素质和认知的滞后。医生和从事人工智能相应工作的技术人员,思维方式是相左的。比如说,BAT的工作思路基本上都是只要你不能证明我是错的,那我就可以去试,因为试错本身就是创新的成本,不付出成本如何谈得上创新;而医生的逻辑是只要不能证明你是对的那就不可以做,因为不能在病人身上“试错”。所以,医学的伦理问题和科技的试错的底层思维之间是完全对冲的。

在LinkDoc内部也同样如此,我们的医学科研团队和人工智能专家们争执最多的不是转变的问题,而是决策思路和决策依据问题。为了达成共识,我在公司的墙上写了南丁戈尔誓言,目的就是让大家都知道科技最大的价值就是能够扮演一个医务工作者的助手角色,能够让医者更有效率地开展工作,这时才能更好地造福患者。我们用AI辅助疾病诊断,并不是要去抢医生手里的那根写处方的笔,更不是去抢医生手术时手里的那把手术刀,并不是要在所有领域都超越顶尖医生。其实,AI可以给经验不足的医生提供帮助,减少因为经验欠缺而造成的误诊。或者,AI可以帮助医生提高判读医疗影像、病例化验结果的效率,让高明的医生可以在相同时间内给更多的病人提供服务。  

大数据和基于大数据的人工智能,为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持。与其他行业的大数据相比,获取高质量的医疗数据相对比较困难,不同医疗机构的数据,目前还很少互通、共享,而单个医疗机构积累的数据往往不足以训练出有效的深度学习模型。在辅助诊断我们目前迈出了一小步,中国毫无疑问要想更好的。因此,智能诊断方面,中国人想要获得辅助决策诊断支持,无论是有效的科研级的临床数据还是算法,都有相当大的提高空间。我们把今日医疗痛点解决掉,明日医疗就会更美好。

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