行业互联网算法、算力还是其次，AI赋能医疗必须打通“最后一公里”
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【行业互联网算法、算力还是其次，AI赋能医疗必须打通“最后一公里”】
AI技术能给一家儿科医院带来哪些改变？在上海儿童医学中心 ， AI赋能的辅助决策可以提供病原学预测模型 ， 在患者就诊时或入院时给予提醒 ， 协助医生抗感染治疗；入院72小时后给予提醒 ， 协助医生判断抗感染治疗方案是否需要调整……
这背后正是张江AI企业——森亿智能的自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术在发挥作用 。 在刚刚落幕的世界人工智能大会上 ， 森亿CEO张少典的一番发言 ， 让大家对AI＋医疗的现状和未来有了更清晰的认知：AI在医疗临床场景的落地 ， 真正困难的启示是“最后一公里” ， 如果能与临床流程、医院管理流程真正融合起来 ， 人工智能在医疗行业将潜力无限 。
“我们希望用人工智能技术打造未来医院 ， 用人工智能技术治病救人 。 ”张少典表示 ， “医学临床发现要让全世界的医生知道其实并不是一件特别容易的事情 ，作为人工智能从业者 ， 我们帮助医疗行业的着力点就包括 ， 用80%的费用解决同样的医疗问题 ， 以及我们如何能够用AI提升医生50%的工作效率 ， 这些可能都是一些大问题 。 ”
他举出了深静脉血栓这个具体的案例 。 所谓深静脉血栓 ， 简单理解血栓就是血管出现堵塞 ， 这个血栓可能会跑到肺部 ， 一旦形成肺栓塞 ， 就有很高的死亡率 ， 这个疾病是经常发生于手术之后 ， 在住院期间长期卧床的患者 ，
当然 ， 在很多人的脑海里 ， AI最值得向往的还是提前预判到危险的发生 。 张少典表示 ， 人工判断往往是基于既往的经验或者是临床指南 ， 教科书写的方法以及通用的量表 。 这种方法显而易见有两个问题 ， “第一个问题是耗时耗力 ， 因为需要人去做 。 第二个问题在于这种人工的判断 ， 因为是人就有局限性 ， 而且这样的传统临床方法往往在准确度方面有它的局限性 。 ”
森亿的人工智能技术可以对患者的情况展开持续检测 ， 然后让机器判断一个患者在未来的比如说24小时、48小时、72小时是否有可能出现深静脉血栓或者是肺栓塞 ， 对他的情况进行风险判断 。 一旦发现有问题 ， 就会提前给医护人员一个警报 。
这个技术在国内三甲医院落地之后 ， 目前已经可以做到：比人工的平均水平准确24个百分点；AI可以做到患者在实际发病前平均2.6天以上预测到深静脉血栓；帮助医护人员节约工作时间 ， 让他们可以更好地照看病人 。 从经济学角度来说 ， 森亿测算下来 ， 则可以为一家医院对深静脉血栓的诊疗上实现37%的成本下降 。
“当然 ， 对于我们这种做人工智能的人来说 ， 人工智能永远是在路上的过程 ， 我们的AI也是不完美的 ， 在这个过程当中也经历过很多挫败的案例 。 ”张少典坦言 ， 类似这样的案例也会让我们知道 ， 人工智能这件事情真正在临床场景里面落地的时候 ， 技术或者算法反而变成了对次要的因素 ， 其实真正困难的反而是所谓的最后一里地的问题 ， 跟临床的流程 ， 跟医院管理流程所结合的这样一个问题 ，这才是真正人工智能在医疗行业落地的一个挑战 。
作者：唐玮婕
编辑：王嘉旖
责任编辑：朱伟
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