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人工智能+看病快准佳

  医疗人工智能正在从概念走进现实

  “内科怎么走?”

  “请问您想找哪个内科?还是说想去内科住院大楼?”

  “我找消化内科。”

  “请您到大厅里乘坐扶梯或电梯到五层B区北侧,科室在五层的详细位置请看下面的地图。”

  这段对话,发生在不久前的解放军总医院门诊楼大厅,因腹痛前来就医的北京市民赵先生正在向智能导诊机器人“晓医”询问看病科室的位置。

  “没想到这机器人的回复还挺准。”赵先生循着“晓医”指的路,很快就找到了就诊科室。

  2017年3月,6台由科大讯飞研发的智能导诊机器人在解放军总医院上线,其中4台放置在门诊楼大厅。每天一早,这些样貌讨喜的机器人就被前来问诊的人团团围住,有人出于好奇,有人有事相求,对于人们提出的问题,机器人都会耐心解答,遇到和它开玩笑的人,它还能跟人逗个闷儿。

  “现在它们可忙了,每个机器人每天平均要回答超过900个问题,患者想要找科室、找病房,以及咨询医院周边的生活服务信息,机器人都能提供指引。”解放军总医院门诊部主任国家喜介绍。

  “如今的AI就像互联网一样,成了一种基础设施。”腾讯“互联网+医疗”负责人常佳介绍说,近年来,国内外多家涉足AI的企业加速向医疗领域布局,医疗AI正在从概念走进现实,除了智能导诊,还出现了能帮医生看片子、做筛查的智能医生。

  在中山大学附属肿瘤医院内镜操作室里,病人躺在手术台上,医生操作内窥镜伸入患者的食管采集照片。这些照片被实时传输到电脑,再接入AI系统,拍照结束后十几秒钟,电脑上就显示出一行文字:“疑似癌风险55%。”医生根据这个结果评估是否需要进一步做病理活检,以避免癌症漏诊。

  这行文字,就是来自腾讯的医学影像AI系统“腾讯觅影”给出的癌症风险提示。“它用起来非常方便,就像医生的第三只眼睛。” 中山大学附属肿瘤医院消化内科主任徐国良介绍,“有个医生给患者查食管内镜,看着没问题,就让患者走了,后来AI提示患者的食管有异常,医生叫人回来一复查,还真是早癌。”

  具备学习能力,正在解决医疗行业难题

  培养一名主治医师,需要十几年时间,培养一个熟练的导医也至少需要一年。AI到底凭什么本事,能在这样一个行业站住脚?

  “智能导诊机器人和几年前遍布公共场所的电子查询机不一样,它们具备学习能力。”国家喜说,遇到答不上来的问题,电子查询机可能一直“卡壳”,但智能机器人通过积累、更新数据,能够不断解答人们提出的新问题。

  这种汇集并运用经验的能力,正在解决一些医疗行业的难题。

  第一是高效填补医院中巨大、复杂的信息服务需要。

  解放军总医院日门诊量约1.8万人,其中70%为外地患者。许多人来这看病,先就诊还是先挂号?看病科室各自在哪?住院、手术在哪栋楼?“每碰见一个‘白大褂’,患者就上前询问,但指路并非医生的主业,他们也不是每次都知道答案,所以长期以来,群众对信息服务的需要得不到很好满足。”国家喜说。

  以前医院的解决办法,是建立导医团队。2014年,解放军总医院在门诊楼招了14个专职导医,又外聘了17个小时工,却依然无法满足巨大的咨询量。“智能导诊机器人上线后,很好补充了信息需求和供给不平衡的问题。”国家喜说,“它们反应快、不厌其烦,连‘川普’‘广普’等口音浓重的普通话都懂,这正契合实际,可以更好地帮助外地患者。”

  第二是减少医生检查中的误诊、漏诊。

  上海交通大学自动化系副教授阎威武表示,在医疗领域,AI已应用到信息咨询、医学影像、电子病历等方面,其中在医学影像上进展最快。

  “我国食管癌高发,但早癌诊断落后于发达国家。”徐国良分析,我国早癌发现率低的原因主要有两点,一方面,医生普遍工作量大,难以保证对患者的精细核查;另外,早癌表现难以察觉,比如早期食管癌,从内镜观察,症状往往表现为局部充血、黏膜粗糙或细微糜烂,同一般炎症非常相似,一些经验不足的医生很容易忽视。

  “当知道AI能学习看内镜照片的时候,我们很欢迎,因为AI能对医生主观的疏忽做出弥补。”徐国良说,2016年底,中山大学附属肿瘤医院把积累的10多万张脱敏的食管内镜照片提供给腾讯觅影用于科研,AI通过深度学习大量照片数据,形成一套检查标准,可以显著提高早癌发现率。

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