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解決方案

基于信息化技術提升國家醫療健康服務水平

作者: 廣州天銳醫健信息科技有限公司

李辰:基于信息化技術提升國家醫療健康服務水平

來源:交大新聞網 日期 2019-11-13 09:38 點擊:1153

國家“十三五”信息化規劃明確指出:“信息化代表新的生產力和新的發展方向”。醫療健康與信息技術的深度融合也正日益成為創新驅動發展的先導力量。目前,醫藥產業、醫療服務產業與以互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等為代表的新型信息科技交叉,正在引發以深度、跨界、協同、開放、自主為特征的人工智能技術突破。國家“十二五”建設過程中,醫療信息化“46312”架構日趨成熟,“互聯互通”水平不斷提高,但面對指數增長的多源異質數據、復雜多變的業務流程以及高可靠低延時的用戶需求,需要開展以計算機學科為支撐的前沿交叉研究,實現有效的醫療健康人工智能服務,從而提升我國醫療健康服務水平。

加強信息學科與醫學交叉融合,構建智慧醫療服務新模式

醫療是一個天然的多模態數據場景,人工智能在醫療健康的落地也是典型的多模態數據融合的過程。雅森科技和Enlitic探索了利用醫療影像、病理及生化檢驗數據、基因信息等多模態數據,給醫生提供更加精準的診斷建議和療效評價等信息。綜合基于臨床、影像、檢驗、病理、分子分型等多學科醫療數據給出精確診斷和最佳治療方案,已成為臨床共識。以乳腺癌為例,僅依據單一影像學檢查如乳腺鉬靶片,約有四成的患者被漏檢。通過綜合超聲、磁共振、分子分型等多模態數據,能夠將乳腺癌早期篩查的靈敏度提升至百分之九十以上。越來越多的證據表明,以病人為中心、基于多元醫療證據分析的跨模態多學科協作而獲得的最佳診療方案,能夠讓患者獲得更為精準的診斷和治療,對于提高療效和改善預后有著重要的意義和價值。這需要實現醫療復雜數據條件下的數據精準感知、大規??缒B知識圖譜表征與構建、潛在知識的自動發現與知識圖譜更新、知識引導的跨模態協同可解釋推理,最終構建人機協同的多學科綜合智能診斷系統,提供可解釋、可回溯、可泛化的診療決策支撐,形成智慧醫療服務新模式。

新一代人工智能技術呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等特征,能更有效地輔助醫生進行診斷和治療決策。通過“醫生+人工智能”的人機協同模式,有望進一步提升優質醫療資源的診療效率,拓展可及范圍,提高分級診療各醫療機構的醫療同質化水平,解決醫療資源的供給不足,開啟智慧醫療服務新模式。而“醫療健康+人工智能”的發展,需要以計算機學科為支撐,結合醫療的實際場景,針對跨媒體多元知識碎片化、語義難以統一等問題,發展計算語義學,例如構建大規??缑襟w知識的管理技術體系,在醫學知識的表征、存儲、檢索及知識圖譜構建四方面實現突破,形成一整套醫療跨模態推理的理論、模型和方法。針對醫療數據種類繁多、模態多樣且存在缺失、高噪聲、多歧義、標準不統一等特性,可通過建立跨模態數據的關聯對齊和統一表示,探索以知識和數據雙驅動的方式提取信息,實現對診療數據的更精確感知與理解。

發揮交大學科優勢,服務國家需求,引領創新應用

2017年國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中,已將醫療健康人工智能作為智能服務方向的一項重要發展內容,并圍繞提高人民生活水平和質量的目標,提出了醫療健康人工智能發展的方向。2018年《國務院辦公廳關于“互聯網+醫療健康”發展的意見》中,針對醫療健康人工智能的發展提出了更為明確的要求。要求推廣“基層檢查、上級診斷”模式,鼓勵醫療聯合體內上級醫療機構借助人工智能等技術手段,面向基層提供遠程會診、遠程心電診斷、遠程影像診斷等服務,促進醫療聯合體內醫療機構間檢查檢驗結果實時查閱、互認共享。加快建設應用家庭醫生簽約服務智能化信息平臺,在線提供健康咨詢、慢性病隨訪、健康管理、延伸處方等服務,轉變服務模式,增進醫患互動,改善簽約服務感受。研發基于人工智能的臨床診療決策支持系統,開展智能醫學影像識別、病理分型和多學科會診以及多種醫療健康場景下的智能語音技術應用,提高醫療服務效率。支持中醫辨證論治智能輔助系統應用,提升基層中醫診療服務能力。加快推進智慧醫院建設,運用互聯網信息技術,改造優化診療流程,貫通診前、診中、診后各環節,改善患者就醫體驗,要求到2020年,二級以上醫療機構普遍提供分時段預約診療、智能導醫分診、候診提醒、檢驗檢查結果查詢等線上服務,讓患者少排隊、少跑腿。

圍繞醫療這一迫切民生需求,需要加快人工智能創新應用,為公眾提供個性化、多元化、高品質醫療服務;推廣應用人工智能治療新模式新手段,建立快速精準的智能醫療體系;探索智慧醫院建設,開發人機協同的手術機器人、智能診療助手,研發柔性可穿戴、生物兼容的生理監測系統,研發人機協同臨床智能診療方案,實現智能影像識別、病理分型和智能多學科會診;基于人工智能開展大規?;蚪M識別、蛋白組學、代謝組學等研究和新藥研發,推進醫藥監管智能化;加強流行病智能監測和防控。

西安交通大學自上世紀50年代以來就已在人工智能相關領域開始布局,1958年在國內首批創建“自動控制”專業,1981年首批獲得“控制科學與工程”碩士和一級學科博士學位授予權,1982年設立“模式識別與智能系統”二級學科(2001年被評為全國重點學科);1986年在國內最早成立了人工智能專職研究機構——“人工智能與機器人研究所”;2018年12月,為滿足國家重大戰略需求,服務國家和地方社會經濟發展,緊抓新一代人工智能發展的重大歷史機遇,學校成立“人工智能學院”;2019年3月獲教育部首批“人工智能”本科新專業建設資格,依托人工智能學院,交大新一代人工智能相關學科發展邁入了嶄新階段。目前,學校在自然語言處理、圖像分析、生物醫學語義、生物信息、機器人等人工智能研究方向匯聚了一大批優秀學者。借助學校在人工智能領域的學科發展和人才培養方面的優勢,響應《“十三五”衛生與健康科技創新專項規劃》,開展醫學大數據分析和機器學習等技術研究,開發集中式智能和分布式智能等多種技術方案,重點支持機器智能輔助個性化診斷、精準治療輔助決策支持系統、輔助康復和照看等研究,通過多學科交叉融合,發展醫療健康人工智能,對提高居民生活水平,緩解人口老齡化壓力、解決民生問題等至關重要,在國家經濟社會發展也具有重要戰略意義。

作者簡介:

李辰,西安交通大學電信學部教授、博士生導師。英國劍橋大學博士,美國麻省理工學院博士后、研究科學家,劍橋大學海外Fellowship獲得者,歐洲分子生物實驗室Fellowship獲得者。主持多項國家及省部級項目。其主持研發的BioModels生物通路知識圖譜與系統被評為系統生物學領域最重要資源。自然雜志也曾經就BioModels進行專訪。迄今為止,有包括自然出版社、Public Library of Science(PLoS)出版社、Royal Society of Chemistry出版社和BioMed Central出版社等多家頂級國際學術出版機構中超過200多個期刊支持該標準。2014年,歐盟將BioModels作為成功案例寫入歐洲生物信息架構計劃(ISBE)的詳細方案書中。2016年,李辰所帶領的團隊在有劍橋大學、墨爾本大學、麻省理工學院等國際頂級研究機構參與的數據挖掘大賽BioNLP上取得SeeDev任務第一名。其研究成果已發表在眾多國際知名期刊,并被大量引用。其中,發表在《BMC Systems Biology》上的第一作者論文是該刊創刊以來所有論文中被引用次數第四高的論文。


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