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未來醫(yī)療:用 AI 緩解“醫(yī)生荒”的問題

2018-05-08 14:50 動點科技

導(dǎo)讀:如果我們留意 AI+ 醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療等這些概念提出的背景 ,就會發(fā)現(xiàn)他們都包含一個共同的醫(yī)療行業(yè)痛點:醫(yī)生缺口大。此前,Lancet 雜志一項研究分析了中國 2005 年至 2015 年中國衛(wèi)生和計劃生育委員會公布的衛(wèi)生年鑒,發(fā)現(xiàn)在 10 年中,中國大學(xué)培養(yǎng)了 470 萬名醫(yī)學(xué)專業(yè)畢業(yè)生,而醫(yī)生總數(shù)只增加了 75 萬,增幅為 16%。也就是說有近 400 萬的醫(yī)學(xué)人才流失。

  如果我們留意 AI+ 醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療等這些概念提出的背景 ,就會發(fā)現(xiàn)他們都包含一個共同的醫(yī)療行業(yè)痛點:醫(yī)生缺口大。此前,Lancet 雜志一項研究分析了中國 2005 年至 2015 年中國衛(wèi)生和計劃生育委員會公布的衛(wèi)生年鑒,發(fā)現(xiàn)在 10 年中,中國大學(xué)培養(yǎng)了 470 萬名醫(yī)學(xué)專業(yè)畢業(yè)生,而醫(yī)生總數(shù)只增加了 75 萬,增幅為 16%。也就是說有近 400 萬的醫(yī)學(xué)人才流失。

  而造成這一現(xiàn)象的核心因素是醫(yī)學(xué)教育與就業(yè)機會的不匹配:一是成為醫(yī)生的培養(yǎng)過程漫長而嚴(yán)格。二是醫(yī)學(xué)知識的運用難。醫(yī)學(xué)知識海量且分散,解決一個臨床問題需要查閱多個資料源。這樣漫長且艱難的過程,有的人被淘汰,有的人中途放棄,最后成為合格的臨床醫(yī)生很不容易?!搬t(yī)生數(shù)量少,醫(yī)生的時間不夠用,成長太痛苦?!? 未來醫(yī)療 的 CEO 靳超總結(jié)了醫(yī)生行業(yè)的現(xiàn)狀。

  人才是社會和行業(yè)發(fā)展的充分必要條件,所以醫(yī)學(xué)人才的教育就與醫(yī)療行業(yè)的繁榮程度息息相關(guān)。未來醫(yī)療就是一家用 AI 技術(shù)幫助加速醫(yī)學(xué)人才教育過程的公司。未來醫(yī)療的前身是 360 醫(yī)學(xué)網(wǎng),是一家從事網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)教育的公司。不過,隨著 AI 技術(shù)的優(yōu)勢展現(xiàn),和之前該公司的資源累積沉淀,未來成為了一個醫(yī)療行業(yè)人工智能產(chǎn)品開發(fā)及應(yīng)用整合公司,以醫(yī)療大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)為核心。未來醫(yī)療希望“科技重構(gòu)未來醫(yī)療體系”,其主要產(chǎn)品是圍繞著醫(yī)學(xué)教育,包括臨床思維訓(xùn)練系統(tǒng)和住院醫(yī)師規(guī)培系統(tǒng)。

  “我們要做的第一件事情是將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化?!睋?jù)靳超介紹,和所有醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的門檻一樣,數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化是一個大的障礙。未來醫(yī)療通過兩種途徑獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),一是將之前積累的數(shù)據(jù)進行清洗和整理;二是把應(yīng)用到醫(yī)院的相關(guān)軟件改造升級,使軟件可產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

  在將醫(yī)療大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后,未來醫(yī)療推出一個 AI 臨床思維訓(xùn)練系統(tǒng)。阿里巴巴曾經(jīng)提出 AI 虛擬病人,和這個概念相似,未來醫(yī)療的 AI 臨床思維訓(xùn)練系統(tǒng)被稱為臨床標(biāo)準(zhǔn)化病人(SP)機器人?!斑@個產(chǎn)品主意是幫助醫(yī)生或者醫(yī)學(xué)生成長。我們的系統(tǒng)可以讓他們模擬一個病人從門診到住院整個過程中的情景。因為醫(yī)生錄入病人數(shù)據(jù)是有限的,所以導(dǎo)致一般的思維訓(xùn)練系統(tǒng)可知道的癥狀也有限。而用 AI 就可以模擬出更多的情況與場景?!苯f。

  據(jù)悉,標(biāo)準(zhǔn)化病人(Standardized Patient,SP)是指經(jīng)過特別培訓(xùn)后,能夠充分了解臨床病人的心理狀態(tài)和病史并恒定、逼真地模仿其癥狀,在臨床教學(xué)及技能考試中扮演病人、教學(xué)指導(dǎo)者和評估者等多種角色的人員。標(biāo)準(zhǔn)化病人(SP)包括兩種:一種是模擬某種或某些疾病的正常人;另一種是自愿將自己所患疾病按標(biāo)準(zhǔn)模式用于教學(xué)的病人,他們都應(yīng)是非專業(yè)人士。

  此外,針對住院醫(yī)師規(guī)培的系統(tǒng),未來醫(yī)療也提供了更高效的 AI 解決方案。根據(jù)國家的標(biāo)準(zhǔn),醫(yī)生開始進入醫(yī)院時,要進行一些規(guī)培能力訓(xùn)練的,參加了考試后才能成為一個真正具有處方權(quán)的醫(yī)生。未來醫(yī)療結(jié)合了國家的規(guī)培大綱、各省市的規(guī)定、醫(yī)院本身的要求和醫(yī)學(xué)學(xué)科課的特色,打造了一個標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)培系統(tǒng)。靳超向動點科技說明了其中的”玄機“:

  “醫(yī)生初到醫(yī)院時,需要在各科室輪轉(zhuǎn)學(xué)習(xí)記錄所學(xué)的東西。然后每個科室學(xué)習(xí)完畢,要進行一個小考試,通過后再去下一個科室。這一過程,醫(yī)院端需要在后臺管理,但是這個任務(wù)量非常繁雜。我們將 AI 技術(shù)嵌入到規(guī)培系統(tǒng)后。系統(tǒng)就可以分析管理到醫(yī)生更多細微的情況。如幫組醫(yī)生輪轉(zhuǎn)排班之類的。另外,還可以詳細了解到這個醫(yī)生在哪些環(huán)節(jié)或者知識點有問題。如一些環(huán)節(jié)因為老師打分太松,而導(dǎo)致分?jǐn)?shù)上是達標(biāo),但是實際上醫(yī)生對這個知識并沒有掌握夠。”

  目前市面上 AI+ 醫(yī)療的嘗試主要是集中在醫(yī)療影像,但是未來醫(yī)療以醫(yī)學(xué)教育為醫(yī)療的切入口,對此,靳超表示:“我們的目的是對醫(yī)生的成長提供幫助。對于醫(yī)生從業(yè)的機構(gòu),包括醫(yī)院、醫(yī)學(xué)院,提供技術(shù)幫助,以助他們豐富專業(yè)知識?!彪m然未來醫(yī)療尚未公開融資,不過依靠給醫(yī)院提供一些傳統(tǒng)的考試軟件等依然可以保持營收。

  與許多醫(yī)療科技公司面臨的問題相似,靳超透露:“AI 醫(yī)療很大的挑戰(zhàn)是兩個專業(yè)性的結(jié)合,也就是需要即是大數(shù)據(jù)專家又是醫(yī)學(xué)專家復(fù)合型人才?!睋?jù)悉,未來醫(yī)療的核心團隊均有多年的醫(yī)療行業(yè)經(jīng)驗與技術(shù)經(jīng)驗,此外,其在醫(yī)學(xué)方面特聘很多醫(yī)學(xué)專家,大數(shù)據(jù)方面則主要和一些科研機構(gòu)合作。