三院士畅谈智慧医疗如何为临床科研添翼,让诊疗更高效,助医生发挥才智
互联网新闻 2021-01-02 21:00:16
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近日,由中国智慧医院联盟、清华大学人工智能研究院、中关村科技园区大兴生物医药产业基地管委会共同主办的“智慧医疗2020·中国智慧医院联盟年度论坛”上,多位业内专家就智慧医疗体系建设方案,智慧医院和智慧医疗的行业标准,医工结合和AI+健康的实践经验,以及临床成果转化创新体系和机制等展开探讨,分享精彩观点。

智慧医疗让诊疗更加高效

中国工程院院士、北京清华长庚医院院长 董家鸿

数字经济、智慧医疗是健康中国战略,乃至更长一段时期的时代特征和发展大势,也是当前新发展理念和新发展格局的重要标志。

医疗卫生事业和医药健康产业的数字化升级,是我们高质量发展中共同面临的重大历史机遇和挑战。智慧医疗在临床诊疗中具有多种优势:

首先,智慧医疗可以明显提升诊疗水平,让医疗服务更高效。

其次,能够改善患者就医体验,优化医疗服务模式,网上挂号、预约时段就诊等都让患者就医体验更好。

第三,智慧医疗拓展了医疗服务的疆域,边远地区也可以通过互联网医疗被辐射。以我们在青海研发应用的包虫病筛查系统为例,基层医生经过培训后,就可以到牧民家中准确采集超声数据,然后通过网络上传,上一级医院的医生通过上传的数据完成包虫病的初步诊断。

第四,智慧医疗提升了医疗成本效益,术后需要复诊的患者通过互联网医疗就可以解决。智慧医疗也让医院实现了智能化的用药管控,避免了不合理用药。

第五,智慧医疗让急救更高效。5G系统支持下的急救,可以将患者在救护车上的生命监测数据直接传输到医院,院内医生直接指挥现场急救,在急救车上提前展开救治,实现院前与院内的无缝连接,可显著提升心肌梗死、卒中等急危重症患者的救治率。

随着智慧医疗的发展,医院对于人才的需求也更加强烈,尤其是医疗+科技+工程的复合型人才。清华大学已经开启医工交叉研究生的培养,医学生在双导师的指导下,形成双专业培养。精准医学研究院则为人才发挥能量提供了平台,这里有一系列的课题组和研究中心,通过医工交叉融合,以临床问题为导向,以健康科技产品研发为目标,真正体现科研的价值。

助医生智慧更好融入医疗

中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长 张钹

高度的信息化和网络化带来的一个好处就是医疗过程时间的缩短和空间的拉近,医院和医院之间,医生和医生之间,医生和患者之间的距离都被拉近,这大大提高了医疗的效率、质量,同时也实现了资源的高度共享。

在医疗保健高度信息化的情况下,现实也提出一些新的需求,包括多元化的要求、及时化的要求、个性化的要求、精准化的要求,这些要求只能通过人工智能来满足。人工智能可以在医疗各个领域得到应用,比如智慧医院、辅助医疗、医学影像、远程医疗健康咨询、医疗护理机器人、药物研发、预防保健以及教学等。

步入第二代人工智能之后,基于大数据的深度学习使得人工智能重新崛起和辉煌。但是我们也要清楚地认识到这里面还存在尚待解决的问题,计算机尽管在识别率上可以超过人类,但却非常容易受到干扰和攻击。

一旦受到干扰,正常的胸片可能被计算机识别为重大疾病;反过来,重大疾病也可能被计算机识别为正常。这种识别错误,如果换成一般场景,可能问题不大,但是在医学里是绝对不允许的。这就是为什么计算机读取的结果,必须要再次经过医生的检查与核实。

智慧医疗的“智慧”来自何处?是来自人工智能吗?绝对不是!智慧应来自于医生和医务人员。人工智能的目的不是用机器来代替医生,而是更加充分地发挥医生的聪明才智,只有将医生的智慧融入医疗中,才是真正的智慧医疗。

计算机开出来的药方不能直接给病人,最后签字的必须是医生。现在的问题是计算机做出的诊断,医生凭什么信任并签字?这就涉及可解释性的问题,计算机必须要告诉医生这个诊断是怎么做出来的,得到医生认可之后,医生才会签字,这是人工智能未来的发展方向。

人工智能为系统科研助力

中国科学院院士、清华大学教授 李衍达

西方医学的出现是基于还原论的,从人体解剖出发,把人体分成不同系统、器官、组织,形成分科,基于分科,再对各部分分别进行深入分析,深入到器官、组织,现在已经分析到生物分子层次,研究得非常透彻。

但人体是一个不可分割的整体,一旦分割就失去了系统的特性。在局部很有效的药物,放到系统里可能就失效了。

以老年痴呆症为例,在过去10年间,国际上针对发病原因——大脑内淀粉状的蛋白沉淀,陆续研发了七八种药物。这些药物在体外试验很有效,的确能够消除淀粉状沉淀,但当这些药物拿到临床一试,基本上都失效了。10年的时间、所有的努力以及大量的研发资金付诸东流。为什么都失效了呢?其中原因就是局部的药物靶点在系统中不起作用。而大数据和人工智能为解决这个问题提供了可能,可利用它们去寻找系统靶点。

胰腺癌是非常凶险的癌症,五年生存率最低,仅为7.2%,被称为“癌中之王”。目前的术后化疗方案不精准,总体只有约30%的患者能受益,但目前缺乏识别受益人群的指标。我们与北京协和医院赵玉沛教授合作,建立了胰腺癌生物网络,系统分析胰腺癌恶性进展的网络基础,最终识别出胰腺癌预后标志物。

关系推断对于智慧医疗来说,是十分重要的一个工具,这也是智慧医疗今后发展的一个重要方向。

文:健康报记者 王建影

编辑:胡彬

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