医疗届人工智能新变革 可预测患癌几率、衰弱指数

医药资讯 / 医药行业责任编辑:家医大健康2019-11-08 17:00:34 - 阅读时长4分钟 - 1786字
2019年11月7日,《财富》全球科技论坛在广州举办。弗兰克·赫斯特爵士分享了人工智能在医疗领域的创新应用,包括提前预测卵巢癌以提升早期确诊率、电子病历系统实现信息共享突破地域限制、以及AI与中医药融合提供慢性病综合管理方案。他强调基于中国本土数据构建衰弱指数模型,能精准评估老年人健康风险,优化医疗干预,减少无效医疗资源消耗,推动医疗模式革命。
医疗人工智能卵巢癌衰弱指数

11月7日,2019年《财富》全球科技论坛在广州隆重举办。作为一场汇集全球商业与创新科技精英的高端盛会,本届论坛针对5G、医疗保健与生物科技、区块链、大数据等全球科技领域的重要趋势发起了集思广益的探讨。英国信息技术服务行业的龙头企业TPP创始人兼首席执行官弗兰克·赫斯特爵士(Frank Hester OBE)应邀出席了本届《财富》全球科技论坛,并向在场嘉宾和媒体分享了数字化创新和人工智能为医疗领域带来的变革图景。

弗兰克·赫斯特爵士在论坛上谈到,在今天,数字科技已经为公共卫生和健康领域带来了很多进展,但这一领域仍然期待发生一场革命性的变化。数字化和人工智能等新技术应该在这一领域发挥更大的作用。在交流中,他更是从全球化的开阔角度,谈论了未来数字医疗领域的几大趋势性话题。


弗兰克·赫斯特爵士

善用人工智能,挖掘全球医学智慧

当前,人工智能正在全球范围内蓬勃兴起,在医疗应用方面的发展迅速。

弗兰克·赫斯特爵士表示,人工智能可以成为医生诊疗的重要工具之一,比如称为“沉默杀手”的卵巢癌,早期没有明显的症状,临床上,大多女性被确诊时已是终末期。如果我们将病人从出生起,每年的各项健康参数都录入到系统,并再根据年龄、家族史等各种数据提供给AI计算,人工智能即可提前发现卵巢癌。而事实上,这项技术已经在应用,此前在TPP参与的研究中,能够做到比医生更早发现卵巢癌患者,帮助50%以上的卵巢癌患者得到早期确诊。

可能有人会担心,人工智能未来会不会取代医生?弗兰克·赫斯特爵士表示,人工智能无法替代人类,但是它能够给人类提供很好的支持和辅助作用。除了在癌症等疾病的早诊早治等方面起到重要作用,人工智能还可以帮助预防和管理糖尿病这类慢性疾病。

不仅如此,弗兰克·赫斯特爵士也很看好人工智能在中医药领域的潜力。他谈到,中医学和西方现代医学各有优势,尤其是中医在慢性病、抑郁症的治疗管理方面,往往能从生活方式等各个角度着手,提供更加综合全面的解决方案。他指出,如果将人工智能和中医药做结合,让人工智能从中国数千年的中医文化中学习,有望为世界贡献出更多类似于青蒿素的卓越成果。

打破地域限制,推动医疗模式革命

其次,电子化的病例和健康记录,使人们可以打破地域和信息分享的限制,大大改变医疗系统的服务模式和效率。

例如,信息共享的不通畅,使病人在就诊过程中高度依赖和医生的面对面联系。如果病人去看新的医生,医生要重新询问病情,造成重复无效的劳动。而在TPP这样的智慧医疗企业的推动下,可以通过电子病历的分享,让任何一位医生在几分钟内就能了解到患者的全部情况,从而用更短的时间拯救一条生命。

这种信息共享的便利性,还可以打破地域对医疗资源的限制。弗兰克·赫斯特爵士谈到:“小时候,我常看的医生离我家只有半里路。但未来,医疗数据的共享将打破距离的限制,一位身处大洋彼岸的患者,也可以便捷地接受北京的一位医生进行的诊疗。”

移植全球经验,完善中国本土医疗模型

最后,弗兰克·赫斯特爵士还指出,今后TPP希望依托来自全球的优秀经验,利用中国本土化的数据来建立和完善更适用于中国人群的医疗模型。

以当前日益受到重视的老年衰弱指数为例,TPP已经开始和中国的医院、大学等研究机构合作开展了一系列研究项目,例如对适用于中国本土人群的衰弱指数进行研究。

人与人的健康状况不一样,同样的年纪,有的人健康,有的人衰弱。预测一个人未来会不会生病,会不会摔倒,会不会住院,不能只看年纪,需要一个多维度的综合评估。这就是“衰弱指数”,预测未来的健康的一个指标。

据临床数据表明,在中国, 60 岁以上的社区老年人衰弱标化患病 率高达 9.9%,但其中仅有一半接受了有效的医疗干预。许多老年人常将注意力放在表象的特定疾病上(如糖尿病),仅仅治疗现有疾病的症状而忽略了衰弱,这不足以有效防治各种老年不良结局。此外对医疗机构而言,如果在未识别衰弱的情况下进 行手术等常规的医疗干预,可能会对患者造成风险和危害,同时也会占用更多的医疗资源。因此,建立科学有效的衰弱识别, 评估,分级系统对于其防治至关重要。

弗兰克·赫斯特爵士谈到:“尽管TPP此前在英国等国家已经进行过老年衰弱指数的研究,但我们注意到,不同国家在人群特征、饮食习惯、气候、环境等方面都存在着差异,用中国当地的数据来建立模型,可以使模型更加准确地适应本地需求,更有效地造福中国的老年人群。”

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