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IBM Watson要更多的原始数据创新才能达到智能医疗

单纯的大数据精准医学发展成为智能机器人,对各种疾病进行诊断和治疗,尤其是穿戴设备、现代传感、智能控制和模拟人的技术,以及大数据挖掘关键领域,需要大家共同研究和发展。
发布时间:2016-11-04 09:49        来源:物联中国        作者:

“以沃森为代表的美国智能医疗已经广泛应用,它们不受外界情感因素的影响,也可以不受局部的限制,能够达到专业要求和标准化控制。这方面,我国还大量依赖进口,并缺乏原始创新与突破。”

日前,中国工程院院士、浙江大学附属第一医院传染病学专家李兰娟在第二届浙江国际健康产业博览会上向国内医疗界同仁说,单纯的大数据精准医学发展成为智能机器人,对各种疾病进行诊断和治疗,尤其是穿戴设备、现代传感、智能控制和模拟人的技术,以及大数据挖掘关键领域,需要大家共同研究和发展。

由美国IBM公司在2007年研发的沃森智能系统,能够听懂医生的自然语言,快速地搜索数百万医疗记录、期刊文件以及医学研究成果,分析海量的非结构化数据对患者进行智能诊断医疗研究,得出用户需要的结果。

在医疗图像分析方面,美国Enlitic基于云技术的分析平台,通过整合、建模、分析以及可视化、医生可标注图像功能,把看着不相关的数据集中起来帮助医疗机构进行疾病判断。现在有些病人服药需要人盯人,但是有了Aicure系统实时成像,智能手机就可以自动观察病人服药的行为,提高服药依从性等。

当然,这也激励着中国科技人员在智能医疗研发方面深入研究与创新。比如,国外达芬奇手术机器人广泛应用于外科手术。中国工程院院士、浙江大学附属第一医院肝胆外科专家郑树森制作一台机器人,提高了手术的精准性,减少创伤。李兰娟院士领衔研发的黄疸智能诊断系统,把国内大量已经诊断的黄疸数据与病人主述结合起来,诊断负荷率达99%,今后将知名专家和医生头脑里的知识、经验进行数字化,利用智能诊断系统提高基层医生的诊疗水平。

我国人口老龄化带来的各种疾病分布不均衡,许多问题需要通过智能医疗对人员、信息、设备提供便捷、多元、高效的医疗健康服务,降低国内整体医疗费用和合理配置医疗资源。

国家卫计委统计信息中心主任孟群透露,国内14个省份正在创建重大传染病信息云。李院士则补充说,浙江省数字医疗卫生技术研究院对集聚4000多万的数据。浙江通过对“人人健康体检”数据分析,1992年以后出生的年轻人乙肝感染率不到1.5%;1992年以前出生年轻人的乙肝感染率高达8-10%。一年时间为何有这么大的差距?1992年我国把乙肝疫苗纳入计划免疫管理并出台了儿童计划免疫政策。大数据证实这项决策的效果明显,再经过几年努力就能够摘掉“肝炎大国”的帽子。

对于国内智能医疗研发方面,现场的院士、专家普遍认为面临一些挑战。比如,各种医疗设备的集成问题,需要从事设备的研发人员和医务人员共同研发一些可移动的小型检验检测设备供智能医疗使用;医院病人诊疗和行政管理信息系统(HIS)、影像归档和通信系统(PACS)各种医疗健康大数据的整合挖掘,降低成本提高其效率和准确性;人工智能面临许多数学问题,包括超高维、大数据采样、计算理论、分布实时计算、非结构化和可视化,都需要共同努力解决。

有关院士和专家学者开出“药方”说,我国应制定医疗健康领域人工智能中长期规划与战略,整合医疗、检验、健康行为和医学文件各类健康数据,进行智能挖掘与分析;加强研发的广度、深度,突破智能感知认知、知识引擎与知识服务、机器学习的技术理论;推进人工智能、健康管理与智能医药监管相结合。同时,创建疾病的智能预警、预测与干预系统,开发机器人医生,研发智能可视化平台。

 

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