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新一代信息技術讓診療“補短接長”
  • 作者:卜葉 黃辛
  • 點擊數:2479     發布時間:2020-08-19 17:27:00
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中國工程院院士李蘭娟對新冠肺炎疫情期間的三次武漢之旅都記憶深刻。近日,在由中國信通院等承辦的2020世界人工智能健康云峰會上,她分享了這段經歷。她認為,三次奔赴武漢主要解決了三個問題。
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中國工程院院士李蘭娟對新冠肺炎疫情期間的三次武漢之旅都記憶深刻。近日,在由中國信通院等承辦的2020世界人工智能健康云峰會上,她分享了這段經歷。她認為,三次奔赴武漢主要解決了三個問題。

面對“不明”肺炎,李蘭娟等國家衛健委高級別專家組成員提出按甲類傳染病管理;

第二次,人工肝等技術被用于降低新冠肺炎病死率; 

第三次,分析1000多萬武漢居民核酸檢測的整體結果,證明復工復產的可行性。 

李蘭娟解釋,事實驗證了這三個決定的重要作用,而這些決定都離不開新一代信息技術。“根據大數據信息研判疫情走勢、發現和控制傳染源、人工智能閱CT影像、采用信息化的人工肝……”李蘭娟感慨,“這樣的案例很多很多。” 

此次,新冠肺炎疫情防控讓公共衛生行業深切感受到對新一代信息技術的需求。當前,我國衛生健康領域對新一代信息技術的應用主要集中在防病、輔醫、研藥、協管等四個方面。 

延伸感官 連接未知

傳染病防控中,不同地區的醫院確診病人后,分別上報國家衛生統計信息網絡直報系統。復旦大學上海醫學院副院長吳凡介紹,沒有大數據的智能分析、動態感知,不同醫院的病例很難第一時間進行關聯。有人工智能、大數據等技術支撐后,這種關聯變成可能。

吳凡認為,傳染病防控有兩個關鍵,一是快,二是準。防控措施一定要“跑”在疫情之前,才能避免大規模的群體傳播。預知傳染病的規模,救援物資和人員配備才能合適。 

怎樣恰如其分、精準施策呢?吳凡介紹,不僅武漢,全國其他地區的新冠肺炎疫情控制也很及時,究其原因,“大數據、人工智能等新一代信息技術+醫療專家”是關鍵。 

除了疫情趨勢預測,新一代信息技術在診療中也發揮著重要作用。李蘭娟分享說,在武漢的診療過程中,有位危重新冠肺炎患者,瞳孔已經散大,最終還是在人工肝救治下轉危為安。 

“基于智能化、信息化技術的人工肝在一定程度上解決了炎癥風暴難題。運用人工肝技術治療,大大降低了中早期患者轉變為重癥或危重癥的概率。”李蘭娟說。 

此后,人工肝等技術也被寫進《新型冠狀病毒肺炎診療方案(試行第七版)》,與利巴韋林、連花清瘟膠囊等傳統藥物一起在抗“疫”前線發揮作用。 

治療中,新藥研發也是關注焦點。但研發藥物沒有那么快,所以“老藥新用”走進科研人員的視野。如何篩選出“有療效”的老藥呢?李蘭娟介紹,為了找到對癥老藥,科研人員運用人工智能算法,從151種老藥中分析出了5種可能對病毒有效的藥物。然后,把5種老藥拿到實驗室檢驗效果,大大提高了篩查效率。 

吳凡總結道,新一代信息技術延伸了人的感官,讓診療技術突破了時空局限,將全國新冠肺炎疫情納入一張網。 

啟用大數據 需保證安全

是流感還是新冠肺炎?在深度學習技術的加持下,CT閱片時間從10分鐘縮短到了數秒。盡管如此,這一技術的推廣仍面臨諸多問題和挑戰。

“讓機器學會看片,需要‘喂’很多數據。但目前全球各國訓練所使用的數據集的質量和標注方式尚無統一標準。”復旦大學附屬華山醫院教授張文宏說。 

中國信通院院長劉多也強調,評估人工智能在復雜場景內的應用,離不開數據。數據包含臨床醫學數據,也包括公共衛生大數據。 

張文宏介紹,流行病學調查蘊含著豐富的醫療大數據。但這些數據何時應用,每個國家的標準不一樣。“并不是技術阻礙了數據應用,而是政策等對啟用數據有要求。”張文宏說。

事實上,任何技術從研究到應用,到產生較好的社會效應,都需要很長時間。中國工程院院士、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院院長寧光表示,在軟件安全性評價體系尚不完善的背景下,政策管控往往出于公共安全的考慮。 

中國人工智能產業發展聯盟常務副秘書長王愛華介紹,傳統的醫療器械上市前,要通過一系列的檢測測評,同時還要經過6個月臨床試驗。但對于更新迭代較快的人工智能醫療產品,這樣“漫長”的質檢過程往往是一個很大的挑戰。 

王愛華表示,人工智能醫療器械質檢“提速”的同時,還必須保證安全性,既要保證相關測試產品的第三方數據和知識產權等的安全,也要保證測試的可追溯性。 

談完全替代為時尚早

新一代信息技術在公共衛生、疫情研判、藥物研發等方面發揮著越來越重要的作用。張文宏卻表達了他的擔心,醫生對患者可以依據以往的經驗和自己的邏輯不斷產生新的智慧,但人工智能尚不能舉一反三、觸類旁通。對于“例外”,人工智能往往很茫然。

“現階段,我并不主張用機器完全替代醫護。人不能什么事都不做,全讓機器做。”張文宏說,“我認為機器存在的意義在于幫人類做增量。一些宣傳稱機器替代人的成本更低,是有失偏頗的,技術的發展并不是為了滿足人類對利潤的追逐。” 

吳凡也認為,機器要去人類大腦不可及的地方。因為教育背景、知識體系、個人經驗、生命時間等的限制,人的大腦是有局限和邊界的。但是,機器可以把人類成百上千年的智慧匯集起來。兩者的關系應是人和機器完美融合。 

寧光表示,臨床醫生不必擔心會被技術取代,技術只是幫助臨床醫生做很多工作。對于臨床醫生而言,技術的發展代表醫生的輔助診療手段更強了。未來的智慧醫院必然是人與技術的智慧融合,現在人類還處于技術儲備階段。

論壇上,上海交通大學與中國信通院發起并共建全球人工智能科研創新平臺,推動信息通信產業與醫療健康的融合性、創新性、持續性發展。 

來源:《中國科學報》

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