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我们应向美国最好的医院学习AI应用

2018-5-23 17:05:50

在医疗领域,AI的发展也是有声有色。人工智能会对医疗领域带来怎样的冲击,其核心问题是“AI能够在多大程度上帮助/替代医生作出正确的医疗决策(包括手术中的操作决策)”。

国内AI企业做了许多尝试,现在让我们换一种思路,将视角转向美国的大医院,看看他们是如何应用AI的。一百多年以来,美国一直能够快速将创新成果迭代到现实场景中,成为技术变革最大的受益者。

梅奥诊所:联手创业企业,关注致命疾病预测及个性化治疗

2017年7月,梅奥诊所与AliveCor合作将AliveCor的AI技术与梅奥诊所的专利算法相结合开发帮助医疗和非医疗人员轻松地筛选长QT综合征的工具。

AliveCor拥有人工智能专利技术、算法和数以百万计的心电图数据,梅奥诊所则拥有海量医疗数据数据和世界领先的临床专业知识,双方融合将使人们能够以前所未有的规模实践预防性医学,并提供以前无法获得的即时结果。

患者能够更全面地了解他们的心脏健康状况,主动监测并创建心脏护理的新标准。心电图包含大量关于一个人整体健康状况的信息,并将机器学习应用于数百万条心电图记录,作为对传统心电图分析的重要改进。

克利夫兰诊所:联手微软,优化ICU患者夜间监测

2016年9月,克利夫兰诊所与微软合作,使用微软AI数字助理Cortana 进行预测性和高级分析,帮助克利夫兰诊所 “根据ICU护理确定潜在的心脏骤停高危患者”。

根据微软2016年年度报告显示,Cortana每月用于1.26亿个Windows 10用户,是微软智能云部分的一部分。

Cortana的功能包括设置备忘、无须用户提前录入预定义命令即可识别人类语言,以及从Bing搜索引擎上抓取信息从而回答问题。

麻省总医院:联手NVIDIA,领跑医疗放射

当时NVIDIA已经开始了人工智能战略,而麻省总医院所设立的“临床数据科学中心”目标是成为利用医疗AI来改进检测、诊断、治疗和管理疾病。

合作中,NVIDIA将NVIDIA DGX-1安装在麻省总医院,按照NVIDIA公司描述,NVIDIA DGX-1是一款“深度学习的超级计算机”GPU。

运用人工智能,医生可以将患者的症状、测试和病史与大量其他患者的见解进行比较。最初,麻省总医院临床数据科学中心将重点放在放射科和病理学领域,这些领域拥有特别丰富的图像和数据,随后将扩展到基因组学和电子健康记录。

约翰霍普金斯医院:联手GE,实现智能化医院管理

2016年3月,约翰霍普金斯医院宣布启动医院指挥中心,GE Healthcare Partners是其合作伙伴,负责指挥中心的设计和建造。该中心使用预测性分析来支持更高效的操作流程,从而提高病人护理管理效率。

指挥中心里分布着22台显示实时数据的监视器,场景类似于美国宇航局军事和太空作战设施的作战室,将最新的系统工程、预测分析和情境意识相结合。

指挥中心运行一段时间以来,在改善患者体验和操作结果方面取得了重大成果。根据约翰斯霍普金斯报告,其接受来自全国其他医院的复杂医疗状况患者的能力提高了60%、急诊科为患者病床速度提高了30%、手术后手术室转移延迟减少了70%、中午前病人数量出院增加21%。

UCLA医疗中心:联手IBM,打造医疗聊天机器人

2017年3月,UCLA介入放射科医生利用人工智能创建了一个虚拟放射科医师(VIR),为非介入放射科医生提供临床决策支持。

IBM的沃森人工智能计算机为VIR提供了超过2000个示例数据点,以模拟常见的介入放射科医师接收咨询期间收到的数据。VIR计划使用“深度学习”,随着更多数据的输入,它变得更加智能。

“这就像与人类放射科医生发短信一样,但它使用人工智能来自动响应。这是获取信息的最快捷方式,它是由医疗数据支持的非常精心策划的信息,所以结果是更好的患者护理,“UCLA放射学住院医师兼应用程序员Kevin Seals博士说。