RSS订阅 加入收藏  设为首页
水果派对
当前位置:首页 > 水果派对

水果派对:这些问题不解决 在医疗领域AI只能“打下手”

时间:2019/8/12 17:10:39  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:  智能“阅片”、临床决策、护理机器人……近年来,随着人工智能的蓬勃发展,人工智能与医学结合的相关技术开发也进行得如火如荼。  近日,人工智能在药物研发领域迈出重要一步,澳大利亚研究团队将全球首个AI设计药物——“涡轮增压”流感疫苗推入人体试验阶段,这款药物开发用时两年时间。  ...
     智能“阅片”、临床决策、护理机器人……近年来,随着人工智能的蓬勃发展,人工智能与医学结合的相关技术开发也进行得如火如荼。

  近日,人工智能在药物研发领域迈出重要一步,澳大利亚研究团队将全球首个AI设计药物——“涡轮增压”流感疫苗推入人体试验阶段,这款药物开发用时两年时间。

  就像“互联网+”一样,“人工智能+”的模式必然会给我们的生活带来翻天覆地的变化,但在涉及生理和生命的医学领域,人工智能落地还将面临哪些挑战?

  质与量并重 基础数据仍需“精炼”

  不论在何种领域,数据都是让机器聪明起来的根本。

  “人工智能若想在医学领域长足发展,数据质量、数据量和标准化方面还有待改进和完善。” 8月6日,天津市肿瘤医院副院长徐波在接受科技日报记者采访时表示。

  “医疗大数据如何‘降噪’是个关键问题。”徐波指出,医疗大数据涉及的类型近年来呈多模态发展。而病例数据覆盖面广,服务用户多样,如何构建以病人、医生、医院和政府等多中心的数据治理体系,进而面向不同的用户提供不同的数据视图和分析结果,是医疗大数据采集及研究中亟待解决的问题。

  自改革开放以来,我国医学领域发展迅速,信息化程度也在逐渐提高。但是随着医疗设备更新迭代,数据的格式和录入的内容也在不断变化。以慢性病为例,即便是同一位病人在同一家医院治疗,几年前后的数据内容和形式也可能会大有不同。更何况我国医学领域在病种分类、名称方面也有部分尚未统一,还有一些医生会采用口语、简称,如“乳腺癌”和“乳癌”就是不同医师对同一种病症的不同叫法,这也会给人工智能在临床决策或影像分析时平添困扰。

  “尽管我国医院的数据庞大, 但由于疾病的复杂性,数据维度、特性各不相同, 质量参差不齐,导致很多细分的病种实际可用数据量少,尤其是较为罕见的疾病类型。如果是多学科交叉的病症可使用的数据量就更加有限了。”徐波表示。

  此外,数据共享也存在壁垒。我国当前医院与医院、同一家医院内科系互不相连, 没有统一标准的临床结构化病历报告,不同地域甚至不同医院之间的数据库无法通用。

相关评论
本站所有站内信息仅供娱乐参考,不作任何商业用途,不以营利为目的,专注分享快乐,欢迎收藏本站!
所有信息均来自:百度一下 (水果派对)