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醫生“機器人”來了! 智能醫療助力分級診療

當新醫改將分級診療看做緩解“看病難”的一劑良方時,現實的情況卻是家門口的醫院和醫生難以贏得老百姓的信任,基層醫療水平成為實現分級診療目標的主要瓶頸。

以互聯網和人工智能為代表的智能醫療技術使醫生通過醫療信息共享來提高診斷水平成為可能,國務院剛剛通過的《“十三五”衛生與健康規劃》將互聯網+作為實現分級診療的手段之一。

國務院總理李克強在21日的國務院常務會會議上表示,下一步將促進‘互聯網+醫療’更大範圍應用,真正讓集中在特大城市的醫療資源更多‘下沈’到基層醫院,切實方便老百姓就近看病就醫。

智能醫療提高醫生診斷水平

人工智能在醫療領域的應用是近來國內外科技公司的投資熱點之一。用AlphaGo對陣圍棋的谷歌已非常明確把未來人工智能的重點方向鎖定為醫療。

2016年,IBM全面升級了“沃森”(Watson)機器人,通過自然語言回答專業提問,已經可以輔助醫生診斷癌癥,比醫學院畢業的初級醫生準確率高4倍。

在新醫改的這幾年中,我國政府在基層醫療上的大幅投入實現了設施設備的下沈,但人員、技術的下沈效果並不好。

近年來互聯網技術大範圍用於醫療服務體系,如醫學影像智能識別、醫療大數據挖掘、母嬰看護機器人等等,但真正能夠提高醫生水平的AI輔助診斷系統尚屬空白。

12月21日,國內醫療行業上市公司海虹控股(SZ:000503)在海口預發布了其第一款智能醫療產品。該產品如同為臨床醫師配備了一臺機器人,可以為他們全程提供智能輔助診斷決策和推薦優選治療方案。

通過這個產品,即使是邊遠地區的醫生也可以共享到協和等國內最頂尖醫院的診斷方案。海虹控股總裁康健表示,海虹智能醫療輔助系統通過醫療信息共享來提高我國的診療水平,並將通過構建醫患知識平等對話平臺來改善醫患關系。

康健說,醫生是知識和經驗門檻特別高、執業非常辛苦、知識系統龐雜又需要頻繁更新的職業,很多大型醫院每年動輒上馬數千萬的IT系統和硬件建設,但能夠輔助醫生臨床診斷和治療的專業工具,醫院幾乎找不到合適的產品和服務。

深圳市第二人民醫院急診外科主治醫師姚彬表示,他在日常工作中特別希望能夠有這樣的輔助診斷系統,他曾經試圖構建一個輔助診療系統,但受限於數據量與技術,未能成功。

海虹控股大健康事業部副總經理張運江介紹,一旦醫生與海虹智能醫療系統簽約,就等於養了一臺“機器人”來幫助醫生完成診斷和互動學習的過程。

“機器人”可以向醫生提供三方面的服務,一是診療決策輔助工具,二是醫師“技能修業圖書館”,三是簽約管理工具。海虹響應21國務院常務會議提出的“鼓勵家庭醫生簽約”的政策,在第三方經辦的基礎上促成參保人與醫生建立長期的服務契約關系,並推進醫保備案。

IBM Watson總監David Kenny談及到沃森機器人輔助診斷時表示,從統計學上看,即使是豐富經驗的醫生也會出現判斷或診療失誤,這是人所無法克服和避免的,然而通過AI輔助系統,不僅可以更加準確梳理海量數據信息,而且能夠提示人們可能的結果。當然最終的診斷還是人——醫生來決定。

姚彬認為,智能輔助診療系統一方面可以降低誤診率,另一方面由於醫生的記憶力也是有限的,智能醫療系統所提供國內外最新文獻對於醫生的業務精進非常必要。

醫師“技能修業圖書館”覆蓋了臨床指南、用藥說明與產品指導、細分專業學術文獻、醫保管理政策、衛計委公示全國典型範例、醫生病例交流工具等臨床常用資料,能夠輔助醫生自我學習、技能強化。

構建醫患平等對話平臺

醫患在醫療知識信息上的不對稱是造成醫患矛盾原因之一,每一位走入醫生診室的患者內心或多或少都存在對醫生不信任的情緒。

互聯網的普及加強了醫患之間的這種不信任感。患者群體對健康的認知水平正在逐漸提高,對醫療需求的期望趨於苛刻,醫師群體也面臨著更加嚴峻的臨床操作難度與醫患溝通挑戰。

姚彬對此深有感受。他說,一旦他感受到病人的懷疑,往往會主動把自己“保護”起來——把治療方案全部提供給病人,讓他們自己選擇,以此來減少可能的醫患沖突。

張運江表示,海虹智能醫療項目為了減輕醫患之間的這種不信任感,加入了患者進行自診斷的模塊。系統基於基於臨床知識和專家經驗,根據患者的輸入信息,根據臨床常規和概率測算,揣測患者的健康狀態,輔助患者進行自我診斷。

由於臨床專門知識上的巨大門檻,傳統的用藥、就醫往往處於無規律的隨機遊走狀態。聽信非專業的網絡、廣告宣傳,造成錯誤用藥、不合理就醫的現象,屢見不鮮。

為了緩解這種狀況,這套系統還可以根據患者健康狀態、醫保支付能力、地域醫療條件等因素,提供了可及的醫療資源參考選擇,真正做到鼓勵分級診療,最大限度地利用患者周邊的便利醫療資源,減少跨級、跨區域就醫帶來的個人負擔和醫療資源系統浪費。

康健說,智能醫療系統是基於自身公平公正的系統來對患者進行公平性而非利益性的指引,從而幫助患者找到適合治療自己病情的醫療資源。

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