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最新消息| 張仲凱:人工智能在醫療的輔助應用之用藥管理 | 2021-04-01 |
| 文章来源：由「百度新聞」平台非商業用途取用"https://new.qq.com/omn/20200727/20200727A0WULF00.html" 近年來，隨著計算能力的發展和海量數據的產生積累，人工智能（artifcialintelligence，AI）技術發展迅速，特別是在圖像識別，語音交互，認知計算等方面逐漸成熟，其與醫療健康領域的融合持續加深。人工智能在醫學領域的應用越來越豐富，如利用計算機視覺技術，圖像識別等手段進行醫學圖像智能識別；通過自然語言處理，語音識別等語音病例輸入實現智能診療；利用機器人技術制造智能醫療機器人；在醫療健康管理中運用大數據分析和智能終端技術運用機器學習和深度學習等技術輔助藥物研發。人工智能是模擬擴展人類智能應用的學科，其通過技術手段使機器智能化，從而完成某些對智力要求較高甚至是以往人類無法實施的工作。自1956年首次提出人工智能概念以來，已經走過了60多年的發展歷程，進展并不順利。隨著計算機技術的飛速發展和市場的需求，人工智能近年來再次進入大眾的視野，并成為萬眾矚目的焦點和熱點之一。各行業巨頭紛紛布局，試圖將人工智能應用到自己的科學領域。在人工智能技術中，計算機視覺，自然語言處理，語音處理和人工神經網絡的研究是一個較為成熟和占較大比重的研究領域，也是各行業借鑒和使用的主要方法。醫藥領域一直是國家、地區和人民關注的焦點，隨著醫藥領域的快速發展，醫療服務需求猛增，制藥行業的數據信息也呈爆炸式增長，具有明顯的大數據特征，為人工智能的應用奠定了良好的數據基礎；另一方面，大數據也需要人工智能的輔助，以便更好地為公眾提供全方位的服務。目前，隨著醫療信息的發展，電子病歷已成為醫療診斷中不可缺少的一部分。它不僅可以實現醫患互動的電子過程和疾病的發展，而且可以為整個疾病的研究提供大量的快速獲取的電子資源，為疾病的研究提供重要的依據依據。語音識別、自然語言處理等技術為醫生書寫病歷提供了極大的方便，為普通用戶提供了極大的方便，可以描述為醫生和病人人工智能虛擬助理。此外，基于數據分析和智能終端技術的各種可穿戴設備在醫療衛生管理中得到了廣泛的應用。立足我國衛生范疇的國情布景，以健康促進、人口老齡化應對為核心，要點推動AI在臨床診斷與治療、創新藥物研發、精準健康管理、合理醫保控費等范疇的運用。AI賦予了醫療配備制作工業的變革機遇，應強化以醫療器械等高端配備國產代替升級為主線的智能化工業開展。我國具有豐富的健康醫療數據資源，但資源可用性亟待提升。建議將現有的醫藥健康數據規劃和AI應用規劃無縫銜接，優先開展契合AI運用需求的醫藥健康數據基礎設施，要點推動國家醫藥健康大數據共享途徑建造，保證數據質量、數據共享和信息標準化。宜優先開展醫藥健康細分范疇的建造，引導工業有序開展。現階段，大部分醫院普遍采用窗口發藥交待這種慣例形式。但這種形式存在的問題是，窗口藥師與患者交流時刻十分有限，患者來醫院就診，經常匆匆忙忙，記不住復雜的發藥交待事項等內容；回到家后，患者缺乏威望的參考資料也會很困惑。為了保證患者用藥科學性與安全性，同時讓患者就診后少跑路，可通過運用人工智能用藥知識圖譜完成‘互聯網＋藥學’的服務形式來方便患者，舉個簡單的例子，比如我們常用的維生素C片，醫院使用的都是大包裝，1000片／瓶或100片／瓶，患者使用的可能僅是幾粒，醫院做不到為每位患者提供說明書。這類藥品，患者能夠通過人工智能用藥數據途徑獲取具體的、個性化的藥品說明書內容。人工智能用藥數據途徑供給的藥品說明并不僅僅是將紙質版的說明書線上化，而是根據醫生處方，針對每個人“定制化”的說明書，這樣愈加方便了患者”。人工智能用藥數據途徑利用網絡信息技術，實現‘互聯網＋藥學＇線上化服務，突破傳統發藥窗口及藥師門診供給藥學咨詢服務的時刻及場所約束。給醫院供給了一個便利的專業工具，協助醫院提升服務水平，擴大了藥學服務范圍，拓寬了醫患交流途徑。這也是醫院完成醫療資源信息化、醫療服務形式多元化的新嘗試。當時，隨著人工智能、5G、大數據、云核算等技術的不斷進步，醫藥范疇對人工智能技術越來越注重，使得人工智能技術得以在醫藥范疇中快速使用。人工智能在醫藥范疇科研和產業發展的表現均可圈可點，對我國醫藥事業發展有著非常重要的含義。但是，其落地仍面臨許多問題，不僅是技術問題，還有社會和倫理問題。例如，許多醫院因為信息化水平較低，很難將人工智能技術付諸于實踐使用，甚至連相對較簡單的電子化病歷處理都不簡單完成。再有，許多醫用機器人在運行時的可用性明顯不如人類，尤其是在外科檢查或外科手術這種危險性較高的工作中，如果期間運行出現問題，很有可能對患者的生命形成要挾；而出現意外后，責任的劃分也很難界定。另外，醫療人員在享用人工智能技術帶來便當的一起可能會發生過度依靠的現象，形成其醫療技術的退化。此外，面對毫無聲息的機器人，患者本身的接受程度也有待考量。綜上，在用藥管理和藥品研發方面，雖然隨著醫藥數據的不斷積累及核算性能的不斷進步，人工智能在藥物設計上的使用更為成熟，機器學習和深度學習等辦法也已被用于藥物研制的各個階段，但其實用性還有待進一步進步。人工智能技術給醫藥范疇提供了前所未有的廣闊空間，但在提供機遇的一起也提出了更多挑戰，需要每一位學者加強對人工智能技術的研究，使其能夠在醫藥健康范疇發揮出更高的價值。你認同我的觀點么？留言告訴我吧，留言有驚喜哦。我在人工智能公司上班，如果您對人工智能有興趣歡迎關注交流，如果你也想從事人工智能行業，也歡迎關注交流，希望能和您一同在同一領域工作。 關鍵字標籤：輔具補助申請 |
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