近日，門診導(dǎo)診機(jī)器人“小醫(yī)”在河北省邯鄲市中心醫(yī)院東區(qū)門診大廳正式上崗，呆萌表面和風(fēng)趣互動(dòng)招引不少患者圍觀。
通過不斷練習(xí)的“人工智能醫(yī)師”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益興旺，觸及病種越來越多、領(lǐng)域越來越寬
會(huì)“看”印象，會(huì)“讀”病歷，會(huì)“動(dòng)”手術(shù)，會(huì)“做”查看，還會(huì)給出臨床確診主張；“醫(yī)術(shù)”超越年青醫(yī)師，一些領(lǐng)域能與資深醫(yī)師比肩。它，就是“人工智能醫(yī)師”。
跟人類醫(yī)師相同，“人工智能醫(yī)師”也是通過望、聞、聽等手段看病。
以肺部結(jié)節(jié)為例，小到1毫米的病灶，閱片醫(yī)師需求一張張看CT印象圖片來找，并推斷出巨細(xì)、密度。資深閱片醫(yī)師平均10分鐘讀1張，大型醫(yī)院每天片子超越10萬張，閱片醫(yī)師的作業(yè)嚴(yán)重而繁重。如今，一些醫(yī)院開端引進(jìn)人工智能體系篩查，閱片時(shí)刻降至1分半。
“人工智能醫(yī)師”不僅效率很高，在診病方面愈加精細(xì)、全面。在華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院，由依圖醫(yī)療開發(fā)的人工智能體系不僅能夠檢測(cè)肺結(jié)節(jié)病灶，還能對(duì)病灶性狀進(jìn)行多維度描繪，包含巨細(xì)、體積、密度、CT值，結(jié)節(jié)表征可涵蓋6種常見的良惡性征象——分葉、毛刺、胸膜洼陷、空泛、空泡、鈣化。阿里健康開發(fā)的體系則將周邊病癥一同篩查，包含肺道泡、動(dòng)脈硬化、淋巴帶化、肺密度增高、索條等。
人工智能裝上“眼睛”，能夠閱覽規(guī)范化的圖畫，篩查出病灶。華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院臨床檢測(cè)了這名“人工智能醫(yī)師”，發(fā)現(xiàn)其檢出率達(dá)95.78%，誤報(bào)率卻僅有2.63%。2018年，該院60名印象科醫(yī)師通過AI體系判讀印象病例超越了15萬份。
除此之外，“人工智能醫(yī)師”還能查食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸腫瘤、乳腺癌等疾病，甚至還能夠查兒童骨齡，技能水平不亞于資深醫(yī)師。
人工智能還有活絡(luò)的“耳朵”。在安徽省合肥市廬陽區(qū)，科大訊飛智醫(yī)助理已于2018年在社區(qū)衛(wèi)生效勞組織上崗，在醫(yī)患溝通過程中，智醫(yī)助理通過大數(shù)據(jù)和智能語音技能，生成并主動(dòng)提取病歷，醫(yī)師還可查詢相似病例、臨床攻略以及對(duì)癥藥品?，F(xiàn)在，該體系已完結(jié)7000余人次的輔佐確診主張。
最近，“人工智能醫(yī)師”還裝上了“大腦”。在廣州婦兒中心，人工智能體系學(xué)會(huì)“讀懂”病歷，然后像人類醫(yī)師相同，給出確診。醫(yī)師將患者主訴、癥狀、個(gè)人疾病史、查看查驗(yàn)成果、印象學(xué)查看成果、用藥情況等信息輸入病歷文本，體系主動(dòng)將自在病歷文本轉(zhuǎn)換成規(guī)范化、規(guī)范化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。人工智能體系“讀懂”病歷后，再給出確診成果。
“人工智能醫(yī)師”確診準(zhǔn)確率高嗎？以呼吸體系疾病為例，該人工智能對(duì)上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的確診準(zhǔn)確率分別為89%和87%，對(duì)不同類型哮喘的確診準(zhǔn)確率在83%到97%之間。
通過不斷練習(xí)的“人工智能醫(yī)師”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益興旺，觸及病種越來越多、領(lǐng)域越來越寬，包含臨床助理、輔佐醫(yī)治、醫(yī)學(xué)印象、基因檢測(cè)、健康辦理等。
人工智能靠海量數(shù)據(jù)
各個(gè)學(xué)科數(shù)據(jù)的規(guī)范化程度，影響著人工智能的運(yùn)用程度。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不相同，數(shù)據(jù)維度也不相同
醫(yī)師長本事，一靠醫(yī)學(xué)專業(yè)院校學(xué)習(xí)，二靠臨床經(jīng)驗(yàn)堆集。“人工智能醫(yī)師”靠什么？靠海量數(shù)據(jù)、云計(jì)算才干。“吃”完數(shù)據(jù)之后，通過不斷練習(xí)臨床思想，體系就能夠像人類醫(yī)師相同看病了。
“吃”了海量數(shù)據(jù)后，機(jī)器不僅能夠當(dāng)醫(yī)師，而且能夠做科研、教育、辦理等，幫助醫(yī)師和醫(yī)院提升科研水平，進(jìn)步醫(yī)治才干。
在四川大學(xué)華西醫(yī)院，依圖醫(yī)療歸入該院2009年至今收治的肺癌患者的全維度脫敏臨床數(shù)據(jù)，打通臨床門診、住院、病歷、病理等多個(gè)體系數(shù)據(jù)，建立了國內(nèi)首個(gè)肺癌臨床科研智能病種庫。有了這個(gè)病種庫，醫(yī)院多個(gè)與肺癌醫(yī)治相關(guān)的科室研究才干大大提升，其他醫(yī)聯(lián)體組織也收獲頗豐。
阿里健康人工智能醫(yī)療升級(jí)到了2.0版本，除了臨床，還有文本科研、印象科研渠道功能，提供虛擬患者、VR模仿手術(shù)用于教育。
在河南郟縣任莊村衛(wèi)生室，記者看到了微醫(yī)人工智能輔診體系——全科輔佐醫(yī)治體系、懸壺臺(tái)中醫(yī)智能醫(yī)治體系。村醫(yī)張巧芬簡略輸入患者的基本癥狀、病史等，立刻就能看到相關(guān)危重病、常見病可能提示。“咱們平常很少接觸到危重病，但心里還是憂慮如果誤診了，會(huì)耽擱村民醫(yī)治。”
據(jù)介紹，這一全科輔佐醫(yī)治體系通過學(xué)習(xí)超越500萬份文獻(xiàn)、千萬份病歷和健康檔案，現(xiàn)在已覆蓋2000多個(gè)病種、5000多個(gè)癥狀，命中率達(dá)到90%。懸壺臺(tái)中醫(yī)智能醫(yī)治體系累計(jì)輔佐開方量已超越200萬張。
“底層醫(yī)師效勞才干不強(qiáng)，人工智能輔佐醫(yī)治能補(bǔ)償資源不足的問題，提升醫(yī)師效勞水平。”中國社科院人口與勞作經(jīng)濟(jì)研究所社會(huì)保障研究室主任陳秋霖以為，醫(yī)療人工智能能夠進(jìn)步醫(yī)療確診的精準(zhǔn)程度，也能夠代替一些高精尖手術(shù)中的操作，還能夠在一些醫(yī)療效勞中代替部分人力資源，然后下降醫(yī)療費(fèi)用。
人工智能學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)從臨床來，還得轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化格局，然后做出模型，按照臨床醫(yī)治思想練習(xí)、學(xué)習(xí)，算出成果。數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，各個(gè)學(xué)科數(shù)據(jù)的規(guī)范化程度，影響著人工智能的運(yùn)用程度。
依圖醫(yī)療總裁倪浩通知記者，醫(yī)療數(shù)據(jù)不規(guī)范是一個(gè)普遍性的問題。盡管印象是規(guī)范化較好的一批數(shù)據(jù)，但不同醫(yī)院還是不同很大。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不相同，數(shù)據(jù)維度也不相同。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常罕見，需求花費(fèi)更多的算法，先將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化才干運(yùn)用。
2018年，中國工程院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院副院長寧光帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)與阿里健康人工智能實(shí)驗(yàn)室一同研發(fā)“瑞寧助糖”人工智能醫(yī)師。在推進(jìn)過程中，寧光也發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的問題，如規(guī)范數(shù)據(jù)缺乏，疾病確診規(guī)范不統(tǒng)一，隨訪數(shù)據(jù)散落在各個(gè)醫(yī)院，數(shù)據(jù)普適性較差等。
數(shù)據(jù)規(guī)范化程度與學(xué)科老練程度、確診所需外部條件有關(guān)。比方印象領(lǐng)域從起步就是統(tǒng)一規(guī)范，數(shù)字化發(fā)展程度也比較高；皮膚科確診比較依賴于圖片和視頻識(shí)別病灶等等，這些學(xué)科人工智能發(fā)展較快。
機(jī)器與醫(yī)師協(xié)同看病
醫(yī)療并不僅僅確診和醫(yī)治，還觸及醫(yī)師和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫(yī)師對(duì)患者的安慰具有不可代替的效果
人工智能醫(yī)用，是否會(huì)代替醫(yī)師？能夠肯定，現(xiàn)在還不會(huì)。
2017年，國務(wù)院新一代人工智能規(guī)劃提出，“開發(fā)人機(jī)協(xié)同的手術(shù)機(jī)器人、智能醫(yī)治幫手”“研發(fā)人機(jī)協(xié)同臨床智能醫(yī)治計(jì)劃”。這意味著，人工智能僅僅醫(yī)師的幫手。
一些人工智能研發(fā)人員提出，只要了解醫(yī)師的心思和臨床思想，讓人工智能學(xué)會(huì)這種思想，才是真正的醫(yī)療人工智能。但是，這個(gè)難點(diǎn)似乎不好打破。
“我對(duì)完全由機(jī)器來進(jìn)行確診，持一定的懷疑態(tài)度，未來還需求進(jìn)一步查驗(yàn)。由于醫(yī)療并不僅僅確診和醫(yī)治，還觸及醫(yī)師和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫(yī)師對(duì)患者的安慰具有不可代替的效果。”陳秋霖說。
未來，“人工智能醫(yī)師”也許與人類醫(yī)師一同上崗作業(yè)。記者體驗(yàn)了這種效勞形式。在北京印象云渠道上，人工智能體系對(duì)底層醫(yī)院上傳的30名患者近9000張肺結(jié)節(jié)CT印象進(jìn)行智能檢測(cè)和識(shí)別，將第一輪篩查出的疑似結(jié)節(jié)標(biāo)記出來，作為輔佐確診成果，提供給4名放射科醫(yī)師進(jìn)行檢查。醫(yī)師檢查后以為能夠采納，即對(duì)陳述簽字。
在這種新的效勞形式中，仍由醫(yī)師來做終究決議計(jì)劃。一些臨床醫(yī)師表明：首要必須確保人工智能產(chǎn)品技能過硬，給出合理的確診主張；其次還要進(jìn)行培訓(xùn)，轉(zhuǎn)變觀念，習(xí)慣新的效勞形式。醫(yī)師的認(rèn)可和引導(dǎo)，將進(jìn)步患者對(duì)人工智能體系的信賴度。
現(xiàn)在，醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展還面對(duì)問題。“醫(yī)療各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)沒有互聯(lián)互通，最后構(gòu)成的僅僅數(shù)據(jù)大，而不是大數(shù)據(jù)。醫(yī)療人工智能既需求醫(yī)療人才，也需求人工智能人才?，F(xiàn)在，發(fā)展比較好的企業(yè)或許非常好的一些項(xiàng)目，都由這兩方面的人才來推進(jìn)。”陳秋霖說，因觸及個(gè)人隱私的維護(hù)，有必要界定醫(yī)療數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)，產(chǎn)權(quán)清晰有利于完成互聯(lián)互通。
能夠預(yù)見，未來人類將離不開“人工智能醫(yī)師”。那時(shí)的醫(yī)療不再是“排隊(duì)醫(yī)療”，而是“秒醫(yī)療”“精準(zhǔn)醫(yī)療”“個(gè)性醫(yī)療”。
通過不斷練習(xí)的“人工智能醫(yī)師”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益興旺，觸及病種越來越多、領(lǐng)域越來越寬
會(huì)“看”印象，會(huì)“讀”病歷，會(huì)“動(dòng)”手術(shù)，會(huì)“做”查看，還會(huì)給出臨床確診主張；“醫(yī)術(shù)”超越年青醫(yī)師，一些領(lǐng)域能與資深醫(yī)師比肩。它，就是“人工智能醫(yī)師”。
跟人類醫(yī)師相同，“人工智能醫(yī)師”也是通過望、聞、聽等手段看病。
以肺部結(jié)節(jié)為例，小到1毫米的病灶，閱片醫(yī)師需求一張張看CT印象圖片來找，并推斷出巨細(xì)、密度。資深閱片醫(yī)師平均10分鐘讀1張，大型醫(yī)院每天片子超越10萬張，閱片醫(yī)師的作業(yè)嚴(yán)重而繁重。如今，一些醫(yī)院開端引進(jìn)人工智能體系篩查，閱片時(shí)刻降至1分半。
“人工智能醫(yī)師”不僅效率很高，在診病方面愈加精細(xì)、全面。在華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院，由依圖醫(yī)療開發(fā)的人工智能體系不僅能夠檢測(cè)肺結(jié)節(jié)病灶，還能對(duì)病灶性狀進(jìn)行多維度描繪，包含巨細(xì)、體積、密度、CT值，結(jié)節(jié)表征可涵蓋6種常見的良惡性征象——分葉、毛刺、胸膜洼陷、空泛、空泡、鈣化。阿里健康開發(fā)的體系則將周邊病癥一同篩查，包含肺道泡、動(dòng)脈硬化、淋巴帶化、肺密度增高、索條等。
人工智能裝上“眼睛”，能夠閱覽規(guī)范化的圖畫，篩查出病灶。華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院臨床檢測(cè)了這名“人工智能醫(yī)師”，發(fā)現(xiàn)其檢出率達(dá)95.78%，誤報(bào)率卻僅有2.63%。2018年，該院60名印象科醫(yī)師通過AI體系判讀印象病例超越了15萬份。
除此之外，“人工智能醫(yī)師”還能查食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸腫瘤、乳腺癌等疾病，甚至還能夠查兒童骨齡，技能水平不亞于資深醫(yī)師。
人工智能還有活絡(luò)的“耳朵”。在安徽省合肥市廬陽區(qū)，科大訊飛智醫(yī)助理已于2018年在社區(qū)衛(wèi)生效勞組織上崗，在醫(yī)患溝通過程中，智醫(yī)助理通過大數(shù)據(jù)和智能語音技能，生成并主動(dòng)提取病歷，醫(yī)師還可查詢相似病例、臨床攻略以及對(duì)癥藥品?，F(xiàn)在，該體系已完結(jié)7000余人次的輔佐確診主張。
最近，“人工智能醫(yī)師”還裝上了“大腦”。在廣州婦兒中心，人工智能體系學(xué)會(huì)“讀懂”病歷，然后像人類醫(yī)師相同，給出確診。醫(yī)師將患者主訴、癥狀、個(gè)人疾病史、查看查驗(yàn)成果、印象學(xué)查看成果、用藥情況等信息輸入病歷文本，體系主動(dòng)將自在病歷文本轉(zhuǎn)換成規(guī)范化、規(guī)范化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。人工智能體系“讀懂”病歷后，再給出確診成果。
“人工智能醫(yī)師”確診準(zhǔn)確率高嗎？以呼吸體系疾病為例，該人工智能對(duì)上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的確診準(zhǔn)確率分別為89%和87%，對(duì)不同類型哮喘的確診準(zhǔn)確率在83%到97%之間。
通過不斷練習(xí)的“人工智能醫(yī)師”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益興旺，觸及病種越來越多、領(lǐng)域越來越寬，包含臨床助理、輔佐醫(yī)治、醫(yī)學(xué)印象、基因檢測(cè)、健康辦理等。
人工智能靠海量數(shù)據(jù)
各個(gè)學(xué)科數(shù)據(jù)的規(guī)范化程度，影響著人工智能的運(yùn)用程度。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不相同，數(shù)據(jù)維度也不相同
醫(yī)師長本事，一靠醫(yī)學(xué)專業(yè)院校學(xué)習(xí)，二靠臨床經(jīng)驗(yàn)堆集。“人工智能醫(yī)師”靠什么？靠海量數(shù)據(jù)、云計(jì)算才干。“吃”完數(shù)據(jù)之后，通過不斷練習(xí)臨床思想，體系就能夠像人類醫(yī)師相同看病了。
“吃”了海量數(shù)據(jù)后，機(jī)器不僅能夠當(dāng)醫(yī)師，而且能夠做科研、教育、辦理等，幫助醫(yī)師和醫(yī)院提升科研水平，進(jìn)步醫(yī)治才干。
在四川大學(xué)華西醫(yī)院，依圖醫(yī)療歸入該院2009年至今收治的肺癌患者的全維度脫敏臨床數(shù)據(jù)，打通臨床門診、住院、病歷、病理等多個(gè)體系數(shù)據(jù)，建立了國內(nèi)首個(gè)肺癌臨床科研智能病種庫。有了這個(gè)病種庫，醫(yī)院多個(gè)與肺癌醫(yī)治相關(guān)的科室研究才干大大提升，其他醫(yī)聯(lián)體組織也收獲頗豐。
阿里健康人工智能醫(yī)療升級(jí)到了2.0版本，除了臨床，還有文本科研、印象科研渠道功能，提供虛擬患者、VR模仿手術(shù)用于教育。
在河南郟縣任莊村衛(wèi)生室，記者看到了微醫(yī)人工智能輔診體系——全科輔佐醫(yī)治體系、懸壺臺(tái)中醫(yī)智能醫(yī)治體系。村醫(yī)張巧芬簡略輸入患者的基本癥狀、病史等，立刻就能看到相關(guān)危重病、常見病可能提示。“咱們平常很少接觸到危重病，但心里還是憂慮如果誤診了，會(huì)耽擱村民醫(yī)治。”
據(jù)介紹，這一全科輔佐醫(yī)治體系通過學(xué)習(xí)超越500萬份文獻(xiàn)、千萬份病歷和健康檔案，現(xiàn)在已覆蓋2000多個(gè)病種、5000多個(gè)癥狀，命中率達(dá)到90%。懸壺臺(tái)中醫(yī)智能醫(yī)治體系累計(jì)輔佐開方量已超越200萬張。
“底層醫(yī)師效勞才干不強(qiáng)，人工智能輔佐醫(yī)治能補(bǔ)償資源不足的問題，提升醫(yī)師效勞水平。”中國社科院人口與勞作經(jīng)濟(jì)研究所社會(huì)保障研究室主任陳秋霖以為，醫(yī)療人工智能能夠進(jìn)步醫(yī)療確診的精準(zhǔn)程度，也能夠代替一些高精尖手術(shù)中的操作，還能夠在一些醫(yī)療效勞中代替部分人力資源，然后下降醫(yī)療費(fèi)用。
人工智能學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)從臨床來，還得轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化格局，然后做出模型，按照臨床醫(yī)治思想練習(xí)、學(xué)習(xí)，算出成果。數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，各個(gè)學(xué)科數(shù)據(jù)的規(guī)范化程度，影響著人工智能的運(yùn)用程度。
依圖醫(yī)療總裁倪浩通知記者，醫(yī)療數(shù)據(jù)不規(guī)范是一個(gè)普遍性的問題。盡管印象是規(guī)范化較好的一批數(shù)據(jù)，但不同醫(yī)院還是不同很大。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不相同，數(shù)據(jù)維度也不相同。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常罕見，需求花費(fèi)更多的算法，先將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化才干運(yùn)用。
2018年，中國工程院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院副院長寧光帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)與阿里健康人工智能實(shí)驗(yàn)室一同研發(fā)“瑞寧助糖”人工智能醫(yī)師。在推進(jìn)過程中，寧光也發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的問題，如規(guī)范數(shù)據(jù)缺乏，疾病確診規(guī)范不統(tǒng)一，隨訪數(shù)據(jù)散落在各個(gè)醫(yī)院，數(shù)據(jù)普適性較差等。
數(shù)據(jù)規(guī)范化程度與學(xué)科老練程度、確診所需外部條件有關(guān)。比方印象領(lǐng)域從起步就是統(tǒng)一規(guī)范，數(shù)字化發(fā)展程度也比較高；皮膚科確診比較依賴于圖片和視頻識(shí)別病灶等等，這些學(xué)科人工智能發(fā)展較快。
機(jī)器與醫(yī)師協(xié)同看病
醫(yī)療并不僅僅確診和醫(yī)治，還觸及醫(yī)師和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫(yī)師對(duì)患者的安慰具有不可代替的效果
人工智能醫(yī)用，是否會(huì)代替醫(yī)師？能夠肯定，現(xiàn)在還不會(huì)。
2017年，國務(wù)院新一代人工智能規(guī)劃提出，“開發(fā)人機(jī)協(xié)同的手術(shù)機(jī)器人、智能醫(yī)治幫手”“研發(fā)人機(jī)協(xié)同臨床智能醫(yī)治計(jì)劃”。這意味著，人工智能僅僅醫(yī)師的幫手。
一些人工智能研發(fā)人員提出，只要了解醫(yī)師的心思和臨床思想，讓人工智能學(xué)會(huì)這種思想，才是真正的醫(yī)療人工智能。但是，這個(gè)難點(diǎn)似乎不好打破。
“我對(duì)完全由機(jī)器來進(jìn)行確診，持一定的懷疑態(tài)度，未來還需求進(jìn)一步查驗(yàn)。由于醫(yī)療并不僅僅確診和醫(yī)治，還觸及醫(yī)師和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫(yī)師對(duì)患者的安慰具有不可代替的效果。”陳秋霖說。
未來，“人工智能醫(yī)師”也許與人類醫(yī)師一同上崗作業(yè)。記者體驗(yàn)了這種效勞形式。在北京印象云渠道上，人工智能體系對(duì)底層醫(yī)院上傳的30名患者近9000張肺結(jié)節(jié)CT印象進(jìn)行智能檢測(cè)和識(shí)別，將第一輪篩查出的疑似結(jié)節(jié)標(biāo)記出來，作為輔佐確診成果，提供給4名放射科醫(yī)師進(jìn)行檢查。醫(yī)師檢查后以為能夠采納，即對(duì)陳述簽字。
在這種新的效勞形式中，仍由醫(yī)師來做終究決議計(jì)劃。一些臨床醫(yī)師表明：首要必須確保人工智能產(chǎn)品技能過硬，給出合理的確診主張；其次還要進(jìn)行培訓(xùn)，轉(zhuǎn)變觀念，習(xí)慣新的效勞形式。醫(yī)師的認(rèn)可和引導(dǎo)，將進(jìn)步患者對(duì)人工智能體系的信賴度。
現(xiàn)在，醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展還面對(duì)問題。“醫(yī)療各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)沒有互聯(lián)互通，最后構(gòu)成的僅僅數(shù)據(jù)大，而不是大數(shù)據(jù)。醫(yī)療人工智能既需求醫(yī)療人才，也需求人工智能人才?，F(xiàn)在，發(fā)展比較好的企業(yè)或許非常好的一些項(xiàng)目，都由這兩方面的人才來推進(jìn)。”陳秋霖說，因觸及個(gè)人隱私的維護(hù)，有必要界定醫(yī)療數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)，產(chǎn)權(quán)清晰有利于完成互聯(lián)互通。
能夠預(yù)見，未來人類將離不開“人工智能醫(yī)師”。那時(shí)的醫(yī)療不再是“排隊(duì)醫(yī)療”，而是“秒醫(yī)療”“精準(zhǔn)醫(yī)療”“個(gè)性醫(yī)療”。
