人工智能对医疗的帮助(合集7篇)

第第页人工智能对医疗的帮助(合集7篇)

时间：2023-10-0910:54:16

人工智能对医疗的帮助第1篇

上海市长宁区卫生局局长葛敏在本次活动中表示：“当今，提升医疗服务水平，促进医疗整改，已成为改善民生进程中一个不可忽视的问题。长宁区作为‘基于市民健康档案的上海卫生信息化工程’六个试点区之一，将通过与IBM公司的合作，大力推进长宁区市民健康档案的建立，并利用IBM公司的数据分析技术来提高社区医疗卫生中心的医疗服务效率，改善对居民健康和慢性病的管理，从而推进全民健康保障信息化工程，着力打造智慧医疗体系，助力实现智慧城市的美丽愿景。”

IBM全球企业咨询服务部全球医疗卫生与生命科学带头人MohammadNaraghi介绍说：“IBM多年来一直注重与各国医疗机构的紧密合作，关注医疗体制的整改和发展，在医疗IT解决方案上有着长期的积累和研究。在中国，IBM一直致力于成为中国医疗卫生行业的创新合作伙伴，希望能利用IBM在医疗行业的成功经验帮助中国的医疗行业实现智慧转型。我们相信未来随着智慧医疗中数据分析技术的逐步深入应用，IBM将为中国医疗行业带来全新的商业模式，推动中国医疗卫生信息化建设，帮助实现更多像上海市长宁区一样成功的智慧转型案例。”

三大优势推动医疗行业智慧转型

作为“十二五”规划的重要议题，国家信息中心和卫生部共同研究规划全民健康保障信息化工程，着力打造一个智慧的医疗系统。IBM充分运用自身在医疗行业的深厚经验，深入了解中国医疗现状，致力于构建一个以患者为中心的医疗服务体系。而数据分析作为实现“智慧医疗”的重要手段，将帮助解决医疗资源分布不合理、医疗服务质量欠佳、医疗体系效率较低这三大问题。

IBM在本次活动上详细介绍了智慧数据分析在推动医疗行业智慧转型方面的三大优势：

第一，IBM数据分析技术使医疗系统更加互联互通。数据分析以建设个人电子健康档案为技术基础：标准化的个人电子健康档案实现了患者病历的信息共享，保证患者不论身在何处，都能获得较好的医疗条件。并且，通过健康信息整合平台的建立，使得医疗信息和资源在不同医疗服务机构间可以共享，实现了跨医疗机构的在线预约和双向转诊，从而提升了医疗服务可及性与工作效率，建立“小病在社区，大病进医院，康复回社区”的便民就诊模式，大幅提升医疗资源的合理化分配。

第二，IBM数据分析技术使医疗资源更加普及。为了解决优秀医疗资源匮乏、百姓看病难的症结，医疗从业者在数据分析的帮助下，得以参考大量科技信息与以往诊疗手段，支撑诊断与后续治疗，提高医疗服务质量。并通过农村和地方社区医院与中心医院的链接，使医疗从业者能够实时得到专家建议和培训，突破患者对城市与乡镇、社区与大医院之间的距离限制，为所有人提供更高质量和惠民的医疗服务。

第三，IBM数据分析技术使医疗系统可以“治未病”。IBM智慧医疗通过对于数据的感知、处理和分析，将可以实时发现重大疾病即将发生的征兆，并实时提醒医疗机构服务人员实施快速和有效的响应措施，提高工作效率的同时降低了医疗机构服务人员的工作负担。对于患者本身，数据分析可以帮助医疗系统发现慢性疾病的发生，以及其他病症的变化，及时提醒患者采取相对应的措施，有效预防病情恶化或者病变发生。

IBM中国研究院信息管理与医疗卫生总监兼首席科学家潘越介绍说：“IBM研究院针对医疗数据的分析技术进行持续不断的研究，其中比较有效性分析、基于病患相似度的分析，以及基于临床指南和临床实践模式的决策支持等技术已经接近实用的程度。目前中国正处于深化医疗体制整改的攻坚期，这些分析技术对于帮助公立医院积极应对支付方式的转变、基层卫生服务机构大力提高医疗质量和效率，将会产生巨大的经济与社会效益。”

携手长宁打造慢性病管理新模式

近年来，IBM与众多国内医疗机构携手，共同致力于利用更先进的创新技术，节省更多的成本，为更广泛的人群提供更加可及的医疗服务，与上海市长宁区卫生局合作的项目就是成功案例之一。2023年10月，上海长宁区卫生局携手IBM，着手打造慢性病管理新模式。长宁区作为“基于市民健康档案的上海卫生信息化工程”六个试点区之一，希望通过建立健康云平台，记录、整合和共享市民在全市医疗机构、社区卫生服务中心就诊的诊疗和健康档案的信息，并充分发挥IBM智能数据分析的优势，利用健康档案数据来提高社区医疗卫生中心的医疗服务效率，加强对居民健康和慢性病的管理，推进长宁区医疗服务的智慧转型。

经过六个月的充分沟通和积极探讨，IBM与长宁区卫生局在区域医疗信息化解决方案和慢性病管理防治工作的理念上达成一致，研发出面向个体化健康管理的协作医疗服务管理系统。该系统建立在慢性病管理模式新趋向的前提下，以大众化病种——糖尿病为重点研究方向，为患者及其家属、社区医生及专科医生提供了多方参与团队式服务的健康计划管理平台，并实现了如下功能：提供包括健康计划的创建、浏览、执行、管理等功能的一站式慢性病管理平台；提供患者友好界面，以患者为中心，充分发挥患者自我管理的作用；利用IT技术加强对患者的管理和监控；运用对医生实践模式的分析，为医生提供必要的信息支持。活动现场对该系统的各项功能进行了演示。

人工智能对医疗的帮助第2篇

实际上，百度并不是最早的摘桃者，在智能医疗领域，微软、谷歌、IBM等科技巨头早已纷纷介入，覆盖面也相对全面，并呈现出一片利好趋势。比如在我国已经有20多家大型医院引入IBM的人工智能认知技术，以辅助癌症的诊疗。而随着此次互联网巨头百度入局，无疑显示出AI+医疗正渐渐受到重视。对此，不少业界人士认为，智能医疗产业链的日渐成熟，预示着“AI+医疗已经进入了全新的时间节点。那么，人工智能技术是否真的可以帮助医院、医生和每一位患者，协助医疗开启人工智能时代？“AI+医疗”能否解决医患行业目前存在的医患不均衡、医疗效率低下等问题？

进行时的“AI+医疗”

作为“云”的两项最基本服务，“云储存与云计算”的性能已发展得相当成熟，而共享服务更是在医院与医院、医生与患者之间搭建了一个平台，通过数据分享让患者的诊断更为全面。随着语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，作为搜集相关数据的智能手环、可实时规划最佳行驶路线的智能汽车等医疗附属硬件设施也在走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的成熟。不过，谈及当前AI+医疗的具体应用，主要还是集中在机器人和机器学习两块。

在医疗领域的部署上，机器人以手术和看护为主，其中又以手术机器人“达芬奇”为典型代表。凭借灵活的关节、多功能的机械臂以及高分辨率的三维图像处理设备，“达芬奇”机器人已协助医生完成了多项手术。至于人工智能的学习方面，除了不能做手术，它几乎可以被称为“全能医生”，从诊断到治疗方案一手抓。比如IBM开发的WatsonOncology系统，它能帮助医生分析临床数据，为病患制定个性化治疗方案，还有南加州大学开发的机器学习工具SimSensei，它可以帮助医生诊断抑郁症等等类似的还有很多。此外，还有智能穿戴、计算机视觉等多项AI技术正在被人们引入医疗领域。

而此次开发的“百度医疗大脑”就是向谷歌、IBM等同类产品看齐的成果。“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议，辅助基层医生完成问诊。

“AI+医疗”时代开启

众所周知，如今医疗健康的关注点主要在心脏病、糖尿病、哮喘等慢性病。因为慢性病的治疗往往需要很长的时间，并多次到医疗服务机构就诊。但在追求效率的现代社会，曾经的医疗服务形式明显不太适应。基于此，类似“百度医疗大脑”的人工智能问诊项目格外受到业界的关注。因为相关的人工智能系统能够综合各项医疗大数据，给到病人一个准确的诊断结果。也就是说，如果患者能事前通过人工智能问诊系统进行自诊，很可能更早意识到问题的严重性。与此同时，伴随未来医疗产业的技术发展，患者还可以直接在挂号时将病情状况输入电脑，进行预诊，大大提高就诊效率。因此，未来更多的将是人工智能收集患者数据，并且为医生提供参考，而最终医生作出决定，二者相辅相成。

为什么业内认为“人工智能+医疗”时代已经开启？这其中关键的原因在于人工智能问诊所需要的技术是极为综合性的，缺一不可，而也就是在当前，各个技术才逐步满足了条件。

语音技术很多患者尤其是老年人无法使用手写以及智能手机输入，他们只能够通过说话来表达自己的病情，因此只能依赖于语音技术。

图像识别技术很多种疾病，尤其是皮肤病，最关键的是需要看到患者的实际情况，而不能仅靠说，因此图像识别技术极为重要，其可以通过上亿的数据库关联出该疾病的类型以及严重程度，进而给出患者和医生解决方案。

自然语言理解如何理解患者在说什么，以及如何找到其中的关键信息，那么这时候对于语言的理解至关重要，而后可以通过轮询的方式逐步为其确定疾病。

大数据资源医生问诊依靠的是经验，而这种经验对于人工智能来说则是数据，这其实是人工智能的优势。一个医生一生的经验依然是有限的，但是人工智能则是无限，其可以覆盖不同领域的数据，并且可以跟进一切新的技术与症状，保持与时俱进。

“AI+”触发医疗变革

其实，人工智能在医疗健康领域有巨大的潜力，除问诊与诊断水平以外，人工智能还可以应用于众多的医疗场景：如胎儿监护、败血症早期发现、组合药物风险识别以及再住院的预测等等。不同于传统的劳动密集型医疗，新兴的人工智能医疗模式是知识驱动和数据密集的。就此，不少业界人士认为，未来人工智能工具和技术的应用将在以下5个医疗领域中