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[導讀] 伴隨著數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展,人工智能開始向傳統(tǒng)的醫(yī)療領域進軍,人工智能技術相繼在肺癌、乳腺癌、心血管病、骨科等領域試驗應用,此外,在慢病管理、病歷分析、智能化器械、虛擬助手、藥物研發(fā)等領域也有應用。

伴隨著數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展,人工智能開始向傳統(tǒng)的醫(yī)療領域進軍,人工智能技術相繼在肺癌、乳腺癌、心血管病、骨科等領域試驗應用,此外,在慢病管理、病歷分析、智能化器械、虛擬助手、藥物研發(fā)等領域也有應用。人工智能的優(yōu)勢在于結合醫(yī)療場景的需求,利用深度學習、算法將海量的數(shù)據(jù)模塊化,迅速演算出量化結果,使疾病診斷更加精準,能夠減輕臨床醫(yī)生的負擔,減少誤診、漏診。

特別是“健康中國”口號的提出,醫(yī)療上升至國家戰(zhàn)略層面,基于AI的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)成為重點發(fā)展對象。但在目前的AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中,其環(huán)境并不“太平”。

科研人員:醫(yī)生不懂科技!

AI作為新興的技術,對于科研人員來說,其擁有無窮大的魅力。而對于醫(yī)生,他們也有諸多的槽點——醫(yī)生用了設備嗎?醫(yī)生了解設備的原理嗎?醫(yī)生了解未來的發(fā)展方向嗎?

據(jù)某專家回憶,其曾申請了一款醫(yī)療產(chǎn)品專利,但相關專家只看了一眼,就斷定其產(chǎn)品沒有任何使用價值,但在其強烈要求下,醫(yī)療專家使用了一次,才判斷該產(chǎn)品可行。

對于科研人員來說,其嘔心瀝血數(shù)年、甚至數(shù)十年發(fā)明的產(chǎn)品,最后被醫(yī)生以“沒空”、“一看就沒用”、“看不懂”等詞語回復時,他們只能說出一句話:醫(yī)生不懂科技!

醫(yī)生:誰來保證安全?

對于醫(yī)生來說,AI只能協(xié)助自己的工作,并不能完全代替自己的工作——任何疾病都不是單一的病理,其需要根據(jù)患者的生活習慣、突發(fā)事件等多種因素進行結合,才能詳細了解病因,并針對性治療,而目前AI能做到的只是對單一病例進行辨別。

而在手術中,AI更是一個“不可控制”的機器。AI手術機器人雖然可以進行更為精細化的操作,但對于醫(yī)生和患者來說,手術不是游戲,任何一絲的失誤,都會導致患者生命安全。特別是在手術過程中,AI機器人如何保證手術過程無任何意外?

為此,醫(yī)生對AI保持的態(tài)度是:你可以輔助我工作,但如果要達到獨立運行,必須有相關人員在場,避免發(fā)生意外。

未來:加強企業(yè)與醫(yī)生的合作

在AI+醫(yī)療這一產(chǎn)業(yè)中,企業(yè)與醫(yī)生的關系并非不可調(diào)節(jié)。對于醫(yī)生來說,由于醫(yī)患比例較高,醫(yī)生沒有太多的時間去掌握各種非本專業(yè)的知識,特別是各類醫(yī)療設備,如果不熟悉操作,或是操作不方便,醫(yī)生將在后面的工作中放棄使用該設備。

而企業(yè)有必要對各種設備進行簡化處理,并強化其運算能力,讓醫(yī)生能在短時間內(nèi)了解該設備、熟悉該設備,并習慣使用設備,避免讓醫(yī)生花時間、花力氣去學習設備的使用——畢竟不是每一個醫(yī)生都能習慣各種設備的操作。

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