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千亿赛道爆发在即 人工智能医疗亟待打通“最后一公里”

2022/03/11中国经济网322

今年政府工作报告提出,推动优质医疗资源向市县延伸,提升基层防病治病能力;提高心脑血管疾病防治能力,坚持预防为主,深入推进健康中国行动;培育壮大人工智能等数字产业。




对此,全国人大代表、中国科学院上海营养与健康研究所所长李林建议,以人工智能赋能健康管理,开启“互联网+医疗护理”新模式,从“治已病”过渡到“治未病”。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰也建议,加快推广人工智能技术在慢病管理领域的应用,能够为居民提供精细化、个性化服务,缓解县域医疗机构医保基金的运行压力。


借政策“东风”人工智能医疗市场快速发展


随着人口日益老龄化,以及慢性病发病率快速上升,“慢病防控”已成为实现“健康中国”战略目标的重中之重。然而,由于医疗资源短缺、检测体系不完善,如果逐一对一些潜在的人群进行甄别和检查,无疑是一个巨大的工程,而人工智能技术如果能广泛应用在疾病早筛和防治上,将成为“慢病防控”的一大助力。


报道显示,2018年以来,鹰瞳科技的视网膜人工智能评估技术已经为爱康旗下体检中心200多万人次提供了检查服务,发现重大阳性4970余例。其中,2020年,通过眼底拍照服务发现了两位视乳头水肿,最终确诊为脑瘤的患者。


“用人工智能的先进技术帮助医生更好地服务患者,是一个非常有社会价值的事情。”北京智源人工智能研究院理事长张宏江认为,视网膜影像分析是医学影像分析中最有挑战的类型之一,因为它的病变并发、病灶多样、特征混淆、数据噪声等问题都比较复杂。


业内人士表示,与传统医学影像相比,人工智能医学影像能够提供无创、准确、快速、有效且可扩展的解决方案,以检测、诊断疾病和评估风险,满足全人群用户不同的医疗健康需求。


与此同时,随着人工智能与医疗健康产业的融合发展,加之政策的支持,医疗人工智能产业在近几年的投资热潮中也已站上风口。弗若斯特沙利文数据显示,我国人工智能医学影像行业预计将由2020年的3亿元增至2030年的923亿元。


一眼看“穿”疾病 “治未病”有了科技助力


“额头贴紧,别眨眼……”只听咔嚓一声,孙女士感觉像是开着闪光灯照了一张照片。1分钟后,一张详细的“体检”表就发到她的手机上。“血压偏高、血脂偏高,建议就医治疗……”。


鹰瞳科技首席技术官和超博士告诉记者,视网膜是人体唯一可以直接观察血管和神经的地方,是观测全身健康的窗口。通过视网膜可以看到很多慢性病,比如糖尿病、高血压、脑卒中、冠心病、帕金森、老年痴呆。但是,从视网膜来诊断慢性病是一个很有挑战的工作,我国眼科医生大概有 4 万多名,其中有这样资质的眼科医生大概只有 1000 多名。人工智能技术可以学到医生对视网膜图片进行判读的规律、方法和经验。基于这样技术的人工智能疾病辅助诊断产品可以自动对视网膜图片进行判读,进而帮助医生服务更多用户。


怎么观察视网膜呢?和超说:“我们可以通过眼底相机拍摄出视网膜的照片,全身发生慢性病之后,会在视网膜照片上显示各种变化以及并发症,医生通过观察这些并发症,来判断慢性病的风险。比如,为孙女士拍摄视网膜的就是鹰瞳科技利用人工智能技术研发的智能全自助便携眼底相机。这款相机和传统的眼底相机相比,就像手机跟 PC 的区别,不需要医生也能操作,而且成本大幅降低。”


中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院院长宁光表示,糖网是糖尿病重要的并发症以及国人视力减退的最主要原因之一,因此如何能够预防糖网的发生已经成为一个重要的社会及临床问题。早期发现是关键的预防糖网的手段,而各种人工智能技术的使用已经使这种可能成为现实。


人工智能医疗加速实现分级诊疗


今年政府工作报告提出,推动分级诊疗、提升基层防治能力,推动优质医疗资源向市县延伸,使群众就近得到更好医疗服务等。


近年来,在推进分诊医疗落地和实施的过程中,很多地方虽然加强了对基层医疗机构的硬件投入,但基层医疗机构对患者的吸引力仍然不足,原因在于基层医疗机构缺乏,医疗资源特别是优秀医生分配不均,基层医疗机构诊疗能力较弱。可喜的是,在基层医疗和公共卫生服务领域,人工智能技术正发挥日益显著的赋能作用,成为加快推动分级诊疗的突破口。


鹰瞳科技首席医学官陈羽中博士表示,将来基于视网膜影像的人工智能筛查及健康风险评估系统或能像查血验尿一样,成为一项覆盖全生命周期的基础检查。未来,每个基层医疗机构都可以配备一台搭载人工智能视网膜筛查软件的眼底相机。为广大基层医疗机构提供实时辅助分析,推动优质医疗服务能力持续下沉,帮助百姓实现“大病不出县”,惠及更多医生和患者。


不过,值得一提的是目前人工智能医疗诊断技术检测尚未进入医保收费目录,这也意味若患者使用相关人工智能检测则面临着费用不能报销的问题,亟待找到解决办法,让高质量、便捷的医疗健康服务触手可及。(中国经济网记者 杨秀峰)

关键词: 智能医疗 数字化医疗产业




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