AI醫(yī)療行業(yè)一直是資本關(guān)注熱點(diǎn)。相關(guān)業(yè)內(nèi)分析師認(rèn)為,到2021年,人工智能醫(yī)療市場(chǎng)有望達(dá)到66億美元,到2026年,每年可為美國(guó)醫(yī)療體系節(jié)省1500億美元。但從真正使用者角度,卻幾乎沒有醫(yī)院應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的案例。作為政策密集行業(yè),醫(yī)療保健系統(tǒng)的任何變化,包括員工保險(xiǎn)范圍、醫(yī)院管理政策等都會(huì)直接影響到產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。由此,探討AI/ML(Machine Learning)在醫(yī)院中的實(shí)際應(yīng)用狀況尤為重要。
本文將通過對(duì)全美最頂尖的五家醫(yī)院(麻省總醫(yī)院、梅奧醫(yī)學(xué)中心、克利夫蘭診所、馬薩諸塞州綜合醫(yī)院、約翰霍普金斯醫(yī)院)的AI/ML等技術(shù)的使用情況分析,來重點(diǎn)回答三個(gè)問題:
1. 目前醫(yī)院正在使用哪些類型的機(jī)器學(xué)習(xí)和應(yīng)用程序?
2. 這些創(chuàng)新應(yīng)用能否成為醫(yī)療保健行業(yè)未來趨勢(shì)?
3. 醫(yī)院在機(jī)器學(xué)習(xí)和新興技術(shù)創(chuàng)新方面的資金投入情況如何?
應(yīng)用共性
當(dāng)前,排名前五位的醫(yī)院人工智能應(yīng)用主要圍繞著三個(gè)方面:
1. 預(yù)測(cè)分析 通過分析關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)來監(jiān)控患者并處理患者緊急情況。
2.聊天機(jī)器人自動(dòng)執(zhí)行醫(yī)師咨詢,為轉(zhuǎn)診安排適當(dāng)?shù)膶<摇?/p>
3. 預(yù)測(cè)性健康跟蹤 通過收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來監(jiān)控患者健康狀況。
梅奧醫(yī)學(xué)中心
2017年1月,梅奧醫(yī)學(xué)中心(Mayo Clinic)個(gè)性化醫(yī)學(xué)中心與健康科技初創(chuàng)公司Tempus達(dá)成合作,將通過機(jī)器學(xué)習(xí)探究個(gè)性化癌癥護(hù)理。
雙方合作基于Tempus對(duì)包括“肺癌,黑素瘤,膀胱癌,乳腺癌和淋巴瘤”在內(nèi)的多種癌癥類型,進(jìn)行的“針對(duì)參與免疫療法研究的1,000例梅奧醫(yī)學(xué)中心患者的分子測(cè)序和分析”。目前該合作處于研發(fā)階段。梅奧醫(yī)學(xué)中心希望通過該分析結(jié)果為梅奧癌癥患者提供更多定制的治療選擇。
“Tempus正在嘗試建立一個(gè)足夠大的數(shù)據(jù)庫(kù),從而為癌癥患者提供診療建議?!?Tempus聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Eric Lefkofsky 說道。
除了與Tempus的合作,根據(jù)疾病預(yù)防控制中心(CDC)的數(shù)據(jù),心臟病已成為美國(guó)主要致死疾玻2017年3月,梅奧醫(yī)學(xué)中心與醫(yī)療設(shè)備制造商
歐姆龍醫(yī)療保健公司(Omron Healthcare)共同對(duì)心臟保健初創(chuàng)公司AliveCor進(jìn)行了3000萬美元的D
輪投資。AliveCor所設(shè)計(jì)的Kardio Pro是一個(gè)為臨床醫(yī)生設(shè)計(jì)的AI驅(qū)動(dòng)平臺(tái),具有監(jiān)控患者心房顫動(dòng)的早期檢測(cè)能力。
克利夫蘭診所
2016年9月,微軟與克利夫蘭診所達(dá)成合作,研究人員使用Microsoft的AI數(shù)字助手Cortana來進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析,幫助醫(yī)療中心“確定ICU潛在的高?;颊摺?。
2014年,Cortana已集成到克利夫蘭診所的eHospital系統(tǒng)中。目前,Cortana從晚上7點(diǎn)到凌晨7點(diǎn)監(jiān)控“六個(gè)ICU中的100張病床”。監(jiān)測(cè)可能會(huì)心臟驟停的高風(fēng)險(xiǎn)患者。如果患者突然心臟驟停,則需要為其提供血管加壓藥物,這也是“無脈搏性突然心臟驟停管理方案”的一部分,但升壓藥也會(huì)升高血壓。研究人員旨在判斷患者是否需要升壓藥。
ICU收集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),諸如患者生命周期和實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)等的數(shù)據(jù),將收納在Microsoft的Azure SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中,從而建立預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)模型。
馬薩諸塞州綜合醫(yī)院
馬薩諸塞州綜合醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心于2016年4月宣布與NVIDIA成為“基礎(chǔ)技術(shù)合作伙伴”。該中心旨在充當(dāng)醫(yī)療保健中AI應(yīng)用程序的樞紐,用于“疾病的檢測(cè)、診斷、治療和管理”。
2016年GPU大會(huì)上,NVIDIA正式提出 NVIDIA DGX-1,被稱為“深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)”。該機(jī)器將對(duì)馬薩諸塞州綜合醫(yī)院由“ 100億張醫(yī)學(xué)圖像”組成的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行學(xué)習(xí),以用于放射學(xué)和病理學(xué)。該中心的目標(biāo)是以后擴(kuò)展到電子健康記錄(EHR)和基因組學(xué)。
NVIDIA DGX-1將減輕該領(lǐng)域面臨的一些挑戰(zhàn):
“如果我們能夠以一種高度結(jié)構(gòu)化、透徹、細(xì)致的方法無縫地捕獲相關(guān)數(shù)據(jù),就可以減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。并以新的方式獲取AI工作所需的數(shù)據(jù)?!?RemedyHealth的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Will Jack 說道。
約翰霍普金斯醫(yī)院
2016年3月,約翰霍普金斯醫(yī)院宣布啟動(dòng)醫(yī)院指揮中心,該醫(yī)院與GE 合作設(shè)計(jì)了Judy Reitz容量指揮中心,該中心每分鐘可接收500條消息,并將來自“ 14個(gè)不同的醫(yī)院IT系統(tǒng)”的數(shù)據(jù)集成到22臺(tái)高分辨率、帶觸摸屏的計(jì)算機(jī)顯示器中。
由此,指揮團(tuán)隊(duì)能夠更好地識(shí)別和減輕患者風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行合理調(diào)度?!案鶕?jù)患者情況安排優(yōu)先級(jí),并觸發(fā)干預(yù)措施以加快患者流動(dòng)。”
指揮中心啟動(dòng)以來,約翰霍普金斯醫(yī)院稱,接納來自周圍地區(qū)和整個(gè)國(guó)家的“患有復(fù)雜疾病”的患者能力提高了60%,急診部門的病床分配速度提高30%,中午前出院病人數(shù)量增加了21%。
加州大學(xué)洛杉磯分校醫(yī)學(xué)中心
2017年3月,加州大學(xué)洛杉磯分校(UCLA)研究人員愛德華李(Edward Lee)博士在一次會(huì)議上,介紹了虛擬介入放射學(xué)家(VIR)設(shè)計(jì)。從本質(zhì)上講,VIR是一個(gè)聊天機(jī)器人,“可以自動(dòng)與轉(zhuǎn)診臨床醫(yī)生進(jìn)行交流,并迅速為常見問題提供基于證據(jù)的答案?!?/p>
目前,VIR處于測(cè)試模式,第一個(gè)VIR原型已經(jīng)由UCLA衛(wèi)生專業(yè)人員小組,包括“醫(yī)院醫(yī)師、放射腫瘤學(xué)家和介入放射學(xué)家”在內(nèi)的小組成員使用。
VIR建立在2000多個(gè)示例數(shù)據(jù)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,這些數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠反映放射科醫(yī)師會(huì)診期間經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的問題。響應(yīng)不僅限于文本格式,還可以包括“網(wǎng)站,信息圖表和自定義程序”。
研究團(tuán)隊(duì)使用IBM Watson AI系統(tǒng)將VIR與自然語言處理能力集成在一起。參照服務(wù)聊天機(jī)器人的傳統(tǒng),如果VIR無法對(duì)特定查詢提供響應(yīng),則聊天機(jī)器人會(huì)提供相應(yīng)放射科醫(yī)生聯(lián)系信息。 現(xiàn)在,研究人員意欲擴(kuò)展該應(yīng)用程序的功能,為與其他專家(例如心臟病專家和神經(jīng)外科醫(yī)生)進(jìn)行交互的普通醫(yī)師提供服務(wù)。
總結(jié)性思考
與電子商務(wù)相比,機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健領(lǐng)域應(yīng)用面臨著強(qiáng)有力的約束和規(guī)范。目前看來,AI技術(shù)在這些頂級(jí)醫(yī)院的應(yīng)用還未產(chǎn)生明顯的效果。衛(wèi)生技術(shù)投資者史蒂夫古蘭斯(Steve Gullans)博士在接受采訪時(shí),對(duì)AI技術(shù)落地情況作出分析。他認(rèn)為,許多專家醫(yī)師對(duì)AI工具的恐懼,是導(dǎo)致醫(yī)院應(yīng)用過慢的因素之一。當(dāng)被問及醫(yī)院和醫(yī)療機(jī)構(gòu)如何繞開這些障礙時(shí)(假設(shè)該技術(shù)實(shí)際上將改善患者的生活),他認(rèn)為,在可量化的結(jié)果得到驗(yàn)證之前,我們應(yīng)該保持對(duì)技術(shù)應(yīng)用的懷疑。
與幾乎所有其他注入AI的行業(yè)一樣,醫(yī)療保健中的機(jī)器學(xué)習(xí)正在產(chǎn)生大量的“技術(shù)信號(hào)”(為吸引注意力和壓力而大肆宣傳“AI”,而實(shí)際上并不是在改善組織成果)。對(duì)于像NVIDIA或Microsoft這樣的AI供應(yīng)商來說,向一家頂級(jí)醫(yī)院授予“新的,超一流”的AI技術(shù)并授予該醫(yī)院“創(chuàng)始技術(shù)合作伙伴”的頭銜是互利互惠的。幾乎可以肯定,這類事件會(huì)引起媒體的關(guān)注,并且(可能)對(duì)雙方都有利無論AI應(yīng)用程序是否為醫(yī)院(效率)或患者(更好的健康結(jié)果)帶來了成果。
責(zé)任編輯:YYX
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