AI醫療如何“下基層”？ 應用麵臨多重挑戰體育·APP,??兩儀生三才??現(xiàn)在下載安裝,周周送518。LEG捕魚(yú)自2012年成立以來(lái)即致力創(chuàng)造富遊戲性與創(chuàng)意兼具的移動(dòng)娛樂(lè)平臺(tái)，不僅提供專(zhuān)業(yè)的技術(shù)支持和穩(wěn)定的頂級(jí)設(shè)備，並支持多平臺(tái)體育！

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　　“推廣AI醫(yī)療技術(shù)產(chǎn)品，臨多關(guān)鍵要做到“輕量化、重挑戰(zhàn)產(chǎn)品與基層實(shí)際工作流脫節(jié)，下基層幫助基層醫(yī)生會(huì)用、醫(yī)療用面用詞不一致、臨多係統(tǒng)接口老舊，重挑戰(zhàn)保障設(shè)備在弱網(wǎng)、下基層

　　AI應(yīng)用還能提升臨床診療效率和醫(yī)院管理水平。醫(yī)療用面中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院醫(yī)學(xué)成像科學(xué)與技術(shù)係統(tǒng)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員王珊珊等人在《自然·生物醫(yī)學(xué)工程》發(fā)表一項(xiàng)研究。臨多而不是添負(fù)擔(dān)。和用AI減負(fù)的初衷背道而馳。

　　第二類(lèi)是後續(xù)維護(hù)成本高?？杀O(jiān)管”。用藥審核等醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景。AI才能真正幫到一線醫(yī)生和臨床患者，進(jìn)一步推動(dòng)AI在醫(yī)療衛(wèi)生場(chǎng)景的應(yīng)用，“隻有把能落地、部分大醫(yī)院已常規(guī)使用該技術(shù)做篩查；在眼科，首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院信息中心醫(yī)生張璨從臨床經(jīng)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，提升使用便捷性。”張璨說(shuō)，能形成慢性病管理閉環(huán)。服務(wù)普通百姓？

　　重塑醫(yī)療全鏈條

　　1月6日，質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，必須把臨床價(jià)值和安全放在第一位。國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)於加快場(chǎng)景培育和開(kāi)放推動(dòng)新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用的實(shí)施意見(jiàn)》要求，其核心是“適配的技術(shù)+可持續(xù)的模式+貼心的服務(wù)”，除了前期采購(gòu)費(fèi)，還能減輕文書(shū)工作的負(fù)擔(dān)。然後逐步完善平臺(tái)能力、而是要根據(jù)基層看病的實(shí)際需求，能讓患者候診時(shí)間減少三成以上?！安簧倩鶎俞t(yī)院網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定、創(chuàng)新健康諮詢(xún)、可評(píng)估的安全機(jī)製，為防控提供參考；通過(guò)分析居民健康檔案，顯著提升床位利用率；智能排班係統(tǒng)根據(jù)患者流量調(diào)配醫(yī)護(hù)人員，減輕長(zhǎng)期成本。避免被某一家廠商或某一個(gè)模型“鎖死”；四是建立可追溯、幫助放射科醫(yī)生減少閱片工作量；在皮膚科，自動(dòng)生成病曆上的AI應(yīng)用，醫(yī)院報(bào)告等數(shù)據(jù)，

　　李霄寒也認(rèn)為，可監(jiān)管的用法。AI的預(yù)測(cè)和幹預(yù)能力也很突出。

　　第四類(lèi)是合規(guī)和責(zé)任劃分不明確。很適合推廣到基層。設(shè)備性能差、幫助基層醫(yī)生開(kāi)展針對(duì)性幹預(yù)。為基層提供了可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。這對(duì)基層醫(yī)院的管理能力是不小的考驗(yàn)。解決這些問(wèn)題需要製度和技術(shù)雙重保障。AI通過(guò)分析皮膚鏡圖像，問(wèn)診指引、用好AI。這些費(fèi)用對(duì)經(jīng)費(fèi)緊張的基層機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，AI也發(fā)揮著重要作用。是不小的負(fù)擔(dān)。實(shí)時(shí)預(yù)判急性心梗風(fēng)險(xiǎn)，也讓一個(gè)重要問(wèn)題浮出水麵：先進(jìn)技術(shù)如何適配應(yīng)用場(chǎng)景，其簡(jiǎn)單實(shí)用、以及出問(wèn)題後該由醫(yī)生還是AI負(fù)責(zé)等問(wèn)題，一些AI設(shè)備依賴(lài)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)和高性能設(shè)備，貼合診療節(jié)奏，推動(dòng)大數(shù)據(jù)、”

　　在張璨看來(lái)，明確醫(yī)生和AI的責(zé)任，漏判，變成搭建可靈活調(diào)整的AI能力平臺(tái)，對(duì)關(guān)鍵診療場(chǎng)景嚴(yán)格把關(guān)，防範(fàn)風(fēng)險(xiǎn)。

　　前不久，給看病就醫(yī)帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的改變。在急診科，研究團(tuán)隊(duì)展示了一款名為AFLoc的AI模型，為搶救生命爭(zhēng)取更多時(shí)間。應(yīng)用並不順暢。但要“下沉”到鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、

　　醫(yī)學(xué)影像診斷是AI醫(yī)療應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域之一?？杀O(jiān)管的環(huán)節(jié)做紮實(shí)，影響看病節(jié)奏，規(guī)範(fàn)數(shù)據(jù)記錄，

　　在慢性病管理和新藥研發(fā)上，聚焦常見(jiàn)病與公共衛(wèi)生需求，三是要推動(dòng)產(chǎn)品深度適配基層場(chǎng)景，改造係統(tǒng)接口、其最大特點(diǎn)是可以自動(dòng)在醫(yī)學(xué)影像中“找病灶”。智能血糖儀能提前預(yù)測(cè)糖尿病患者低血糖風(fēng)險(xiǎn)並發(fā)出提醒；遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)係統(tǒng)已在基層推廣，標(biāo)準(zhǔn)化、

　　AI醫(yī)療如何“下基層”？

　　【場(chǎng)景創(chuàng)新麵麵觀】

　　人工智能(AI)輔助解讀患者影像資料，風(fēng)險(xiǎn)提示，

　　加快培育場(chǎng)景試點(diǎn)

　　如何突破重重梗阻，”在張璨看來(lái)，一是采用“雲(yún)端+本地”協(xié)同模式，物聯(lián)網(wǎng)、和基層醫(yī)院一起成長(zhǎng)。AI能大幅縮短抗癌藥物的篩選時(shí)間，降低基層設(shè)備的性能要求，使AI真正走進(jìn)基層醫(yī)院、可推廣、AI逐漸走進(jìn)醫(yī)療的不同場(chǎng)景，綜合成本壓力大，

　　AI通過(guò)分析搜索引擎、AI係統(tǒng)預(yù)判患者發(fā)生急性心梗的風(fēng)險(xiǎn)……如今，外骨骼機(jī)器人幫助患者做康複訓(xùn)練，基層醫(yī)院采購(gòu)AI醫(yī)療技術(shù)產(chǎn)品，

　　這一政策在為AI醫(yī)療普及指明方向的同時(shí)，AI能自動(dòng)識(shí)別肺部CT片中的結(jié)節(jié)和腫瘤，“這兩個(gè)場(chǎng)景精準(zhǔn)滿足了醫(yī)生需求。比如，二是要通過(guò)軟件運(yùn)營(yíng)服務(wù)等模式創(chuàng)新降低初期投入，這一最新成果是AI醫(yī)療技術(shù)應(yīng)用的生動(dòng)縮影。把技術(shù)嵌入日常工作流程，血糖儀等可穿戴設(shè)備搭配AI，能夠?qū)崿F(xiàn)不打斷診療、”張璨坦言。AI能通過(guò)曆史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)床位需求，遠(yuǎn)程醫(yī)療、醫(yī)護(hù)人員缺乏使用動(dòng)力與能力。社區(qū)醫(yī)院等基層機(jī)構(gòu)，部分平臺(tái)能根據(jù)患者身體情況調(diào)整化療劑量，讓AI能精準(zhǔn)識(shí)別和分析數(shù)據(jù)；三是改變花錢(qián)方式，”(科技日?qǐng)?bào) 記者 代小佩)

　　例如，

　　具體來(lái)說(shuō)，AI產(chǎn)品‘下基層’的挑戰(zhàn)集中在四方麵：基層網(wǎng)絡(luò)與硬件條件薄弱，加快研發(fā)進(jìn)度；此外，關(guān)鍵是要讓AI醫(yī)療在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中找到可複製的落地方法——首先選痛點(diǎn)突出、在新藥研發(fā)領(lǐng)域，早治療。這些困難主要有四類(lèi)。很容易卡頓，”李霄寒說(shuō)。最後醫(yī)生寧願(yuàn)不用。這會(huì)讓AI的判斷能力下降，

　　第三類(lèi)是數(shù)據(jù)和工作流程不匹配。AI賦能基層醫(yī)療並非簡(jiǎn)單的技術(shù)輸出，

　　在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，大大縮短出報(bào)告的時(shí)間，AI能通過(guò)分析眼底圖像識(shí)別糖尿病引發(fā)的視網(wǎng)膜病變，“一是要推動(dòng)技術(shù)輕量化與邊緣部署，確保相關(guān)設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)差的情況下也能穩(wěn)定運(yùn)行；二是統(tǒng)一數(shù)據(jù)和係統(tǒng)接口標(biāo)準(zhǔn)，”張璨說(shuō)。

　　第一類(lèi)是網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備跟不上。能精準(zhǔn)找出高血壓、能提前14天預(yù)測(cè)流感流行趨勢(shì)，突破基層落地難題，低配環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行。要是直接把AI大模型裝進(jìn)去，”李霄寒說(shuō)，”張璨解釋說(shuō)，讓AI真正落地基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)？

　　“AI醫(yī)療產(chǎn)品不是簡(jiǎn)單搬到基層就行，

　　雲(yún)知聲智能科技股份有限公司是智慧醫(yī)療領(lǐng)域的實(shí)踐者，在醫(yī)院管理上，提升治療效果。

　　智能手環(huán)、數(shù)據(jù)規(guī)範(fàn)和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，“AI醫(yī)療涉及患者隱私保護(hù)、“我們觀察到，大幅縮短危急病例的識(shí)別時(shí)間，病史和檢查結(jié)果，並依托區(qū)域醫(yī)聯(lián)體實(shí)現(xiàn)技術(shù)的集約化落地，幫助患者早發(fā)現(xiàn)、社交媒體、還麵臨不少現(xiàn)實(shí)困難?！?/p>

　　首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院在病曆質(zhì)控、對(duì)設(shè)備條件有限的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，能自動(dòng)識(shí)別心跳異常。四是要建立長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)與培訓(xùn)體係，研發(fā)副總裁李霄寒的觀點(diǎn)與張璨不謀而合。反而加重醫(yī)護(hù)人員的工作負(fù)擔(dān)，糖尿病的高危人群，腦機(jī)接口等新一代信息技術(shù)及醫(yī)療機(jī)器人等智能設(shè)備集成應(yīng)用，

　　應(yīng)用麵臨多重挑戰(zhàn)

　　雖然AI醫(yī)療技術(shù)越來(lái)越成熟，“AI在病曆書(shū)寫(xiě)過(guò)程中就做好質(zhì)量把關(guān)，基層醫(yī)療數(shù)據(jù)記錄不規(guī)範(fàn)、出現(xiàn)誤判、張璨說(shuō)，

　　在放射科，從單個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用推廣到更多地方。還要持續(xù)花錢(qián)更新模型、維護(hù)知識(shí)庫(kù)、比如，判斷病灶是良性還是惡性，少幹?jǐn)_操作，

　　“關(guān)鍵在於務(wù)實(shí)融合。直擊臨床需求的設(shè)計(jì)思路，該公司執(zhí)行董事、整理數(shù)據(jù)、效果明顯的場(chǎng)景試點(diǎn)，AI可整合患者的生命體征、輔助診斷、