你好,游客 登录 注册 搜索
背景:
阅读新闻

腾讯医疗AI实验室联手北大医院,插足心电图智能分析

[日期:2018-11-26] 来源:36氪  作者:yanyan [字体: ]

  “做AI医疗仍要以医生为主导,因为医生对行业了解。” 这是腾讯医疗AI实验室负责人范伟在研发专项项目启动会现场反复提及的一句话。

人工智能

  被问及AI的未来 应用场景何时会与C端用紧密的结合,范伟举例,“AI+医疗得到医生的认可,帮助他能看多的病人,才能辐射到病人。比如帕金森,你能够帮助医生了解药物的有效性评估,吃药前后是不是有变化?一般依赖病人每过一段时间来医院检查。这个东西没有量化,没有人知道具体情况。如果我们先在临床环境下测试技术有效,再去居家的环境下做测试,帮助了医生,再通过他的认可往C端推广”

  不得不说,AI医疗也无法逃脱AI本身发展阶段的限制 —— 一方面,企业逢产品谈AI,资本注资加持;另一方面,医疗AI的先行者IBM Watson陷入舆论风波,被媒体报道“AI成了医生们不常用的功能键”。

  范伟做了多年的研究,避免腾讯主导的产品成为那个不常用的功能键。

  36氪参与采访范伟时,问到腾讯实验室的 两个产品(AI心电图和AI视频分析帕金森运动)定位以及未来申请医疗器械审批的规划等,范伟重申, “我们 一开始就要清楚,要研究的问题本身是什么?这个问题的价值点在哪儿?大概会有多大的价值?能够帮助多少病人?为了得到这个效果,我的技术需要到什么程度才可以?都想清楚后,我才会去组建这个事情。我们不会拍脑子就做,那是很危险的。”目前, 腾讯医疗AI实验室 在自然语言理解方面做了不少工作。据称,实验室积累了大的医学知识库,有300万医学书籍。

  心脑血管是一个大病, 心电图发明至今110多年,在诊断疾病临床的意义和价值深远 —— 做次心电图的费用便宜(静息心电10—30元/次;24小时心电100—300元/次);其二,普及率高。周围的产品,从家庭的手环、手表、胸贴、胸带,心电图设备覆盖了从生活到临床的各个环节;然后,心电图能全医疗流程覆盖胸痛方面的疾病,这是它的临床价值。心电图对于心率失常、心率缺血的药用价值被多的论文验证。

  腾讯医疗AI实验室做了12导居家环境下的心电检测平台。在居家环境下,人不是躺着的,是一个运动的状态,这是腾讯 在心电图居家环境下24×7的监控的一个尝试。

  心电图的发展优势明显,困境同样不可忽视 —— 据心脏学会的统计报告,真的精通心电图的医生只有约3.6万人,每年有2.5亿人次做心电图检查,基本上是1:7000的比率,考虑到大量患者一天要做数十次的心电采集检查,医患不平衡严重。而且,要做到对心电图做出基本准确的判断,一般需要一个在卫校培训三个月的护士才能判断。

  在此基础上,AI的介入确实可能带来一些解决方案:

  1) 临床监控。在急诊和老人院,医生需要对患者进行24小时心电监控,如果能用AI算法帮助医生在监控过程中释放压力,减少他们关注的压力,可以带领医生的效率;

  2)异常定位。在大医院,如果人们想要做Holter可能排一两个星期,能看的医生太少,如果通过AI的做法帮助医生看Holter的时候快的发现异常,从而加快标注;

  3)诊疗辅助。越来越多家庭患者会通过各式家庭心电仪采集数据,上传到云平台,由远端的医生进行标注,但是这个远端的医生一来需要标注大量的量,比较疲劳,而且一些信号可能产生误判、漏判,但是有AI的辅助,就可以减少漏判、误判;

  4)风险预测。对术后、院后的患者,监测患者回家出现的指数,若出现恶性心脏事项,AI可发出通知,建议回去复诊,或者通知家人关注患者健康情况。

  北京大学人民医院心脏科孙宁玲副主任分享了临床心电图检测的应用,“ 我个人感觉对于有经验的医生来讲,心电检测还是依赖于人的经验。简单来讲,像我们做饭一样,葱姜少许,但每人做的宫保鸡丁都是不一样的,原因是里面的量都是一些主观的判断。我认为医生也希望目前不可测量的东西用一个客观的可测量可重复的东西,变成一个新的可量化的可重复的指标,这是关键的。”

 

  总而言之, 即便AI技术能够在短期内获得很大的进展,从实验状态打败人们的算法到产业应用也是漫长的过程。

推荐 打印 | 录入:Cstor | 阅读:
本文评论   
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款