这是一个只烧钱不赚钱的行业,因为疫情已经迎来了一个转折点。
机器人 肺炎 医生
作者: 一条©
2020-06-08 10:20:21
[ 闻蜂导读 ] 今年新爆发的疫情可能是历史上最“高科技”的防疫战役: 科学家首次使用基因检测方法以最快的速度定位病毒、5G和大数据,并能随时准确跟踪病毒的流向。该算法帮助医生看CT片,诊断时间从10分钟变为2秒。机器人运送药物、大米和消毒用品。在线诊断和治疗使患者不必面对医生... “互联网加”的趋势已经吹了几年,终于全面到达医疗行业。 现在中国的疫情正在逐渐消退,许

今年新爆发的疫情可能是历史上最“高科技”的防疫战役:

科学家首次使用基因检测方法以最快的速度定位病毒、5G和大数据,并能随时准确跟踪病毒的流向。该算法帮助医生看CT片,诊断时间从10分钟变为2秒。机器人运送药物、大米和消毒用品。在线诊断和治疗使患者不必面对医生...

“互联网加”的趋势已经吹了几年,终于全面到达医疗行业。

现在中国的疫情正在逐渐消退,许多人想知道这些“黑色技术”是什么。

流行病过后,它们会彻底改变我们的生活吗?还是只是昙花一现?

其中一个采访了在“医疗人工智能”前线战斗的五个人,包括程序员、工程师、首席医生和社区医生。

他们见证了“人工智能对抗流行病”的战斗,并提醒我们智能医疗保健最终是为人类服务的:

"技术应该让人们更接近人类,而不是机器."

人工智能之战:四个故事

医生需要5到15分钟用肉眼看电影,我们的人工智能只需要2秒钟。

腾讯田燕实验室研究员

我于2018年9月加入腾讯田燕实验室,专注于医学人工智能图像分析的算法开发。简而言之,让计算机看成千上万的图像,告诉它哪些图像有正常的器官,哪些有问题,问题在哪里。经过充分的研究,可以根据图像中的信息做出医生般的判断。

该技术自2017年以来发展迅速,用于诊断心血管疾病、眼病、肺炎等。

自从新的冠状肺炎疫情爆发以来,我们的实验室一直密切关注疫情的发展,但却没有用武之地。直到2月5日,湖北省宣布,CT结果也将被纳入诊断标准。只要疑似病例在CT上具有新发肺炎肺部病变的特征,就可以确诊。

腾讯人工智能诊断输出图表

那时,我们都被隔离了,在家里度过了一个假期。听到这个消息后,我们立即在网上组织了一个小组,并开始为新冠状肺炎的CT图像开发人工智能诊断模型。因为我们不能面对面交流,时间紧迫,我们仍然承受着巨大的压力。

一开始遇到的最大问题是数据不足。像学生一样,人工智能需要看大量肺部图像来学习判断,以便准确识别疾病。当时,我们从全国各地的合作医院获得了一些关于新发肺炎的数据,但仍然不够。

因此,我们决定让人工智能先了解其他肺炎的数据,看看可能有几千个病例。在看过这些肺炎数据后,它积累了肺炎的全部知识,知道哪些是肺炎的肺部图像,哪些不是。

我们调整了算法,给人工智能一点“提示”,告诉它新的冠状肺炎和它看到的肺炎图像之间的区别。这样,它可以捕获图像中新冠状肺炎的特征并诊断患者。

由于疫情的紧迫性,我们这次很着急。我们将在大约10天内调试该算法,并已于2月21日在武汉日海收容所医院部署。

投入使用后,医务人员的反馈非常理想,因为看电影不需要那么累。当时,医生阅读和分析CT图像的压力非常大。在临床诊断标准改变后,新诊断病例的数量每天增加近十倍。每个病人都进行了胸部CT扫描,这将产生300幅图像,每次医生用肉眼读取图像,都需要5到15分钟。

对于在治疗期间被诊断的患者,还需要每5天进行一次CT检查。当时,湖北省有60,000多名确诊患者。

人工智能最早能在两秒钟内确定此人是否患有肺炎,以及他的肺炎是否为新的冠状肺炎。如果人工智能判断此人是新诊断的肺炎患者,它还会在CT图像上标记病变,并告知医生其判断的依据。标记过程最多需要一分钟。

人工智能判断不能直接作为医学诊断的依据,但可以为医生提供参考,大大提高诊断效率。

一些医生在第一次使用人工智能时就担心它的准确性。然而,根据我们的研究,我们的人工智能模型比资历低的医生有更高的诊断准确率。随着越来越多的案例数据,我们将继续训练和调整算法,使其精度将继续提高。

当我们在湖北时,我们遇到了一个病人,他被怀疑患有新的冠状肺炎。该患者的CT图像显示,他的肺部病变非常大,看起来像新的冠状肺炎。基层医院的医生都说应该是这样。但是一位资深医生不这么认为。

那么我们的算法判断也说这个病例不是新的冠状肺炎。最后,病人被诊断为肺水肿。因此,我们的模型很有辨别能力。

用人工智能来观察CT结果应该说是目前智能医学发展最成熟的部分。因为这部分有非常客观的测量指标,参与工作的人越客观、越少,算法的性能就越好。

之前消毒机器人是不能出售的,但是这次爆发引起了中央电视台的关注

钛米机器人技术营销经理阴超

2018年是智能医疗站升空的一年。那一年,我加入了Ti-Mi机器人。我们生产的机器人主要有:消毒机器人、物料配送机器人和病房服务机器人。

我们在武汉有很多医院客户,每个客户都有销售要跟进。

1月中旬,销售人员发现这家医院原来只买了一个消毒机器人,专门用于手术室,结果其他科室经常借用,传染科借用消毒,重症监护室借用消毒。我们立即意识到疫情非常严重。

Ti-Mi机器人在新皇冠防疫前线工作

1月20日,提米已经有一个工程师团队准备直接将机器人送到武汉。然而,此时,也正是春节和疫情爆发的时候。相反,物流和运输已经成为我们最棘手的问题。我们去联系了物流公司,他们没有接受你的订单。

在这种情况下,我们组织自己的车辆和人力,计划货物和工程师的运输路线,并护送机器人。当我们把第一批10个消毒机器人送到武汉协和医院时,已经是1月21日凌晨2点了。

消毒机器人正在工作

被送到医院后,剩下的工作很简单。我们的工程师将开始扫描地图,也就是让机器人识别周围的环境。像我们人类一样,当我们去一个陌生的地方,我们必须首先熟悉环境。我需要环顾四周,知道桌子在这里,长凳在那里。我下次走路时会避开它。

对于机器人来说也是如此,它们在所有空的房间里行走一次,然后自己学习,知道这是一张桌子,需要在消毒过程中小心处理。扫描完地图后,工程师可以离开,让机器人自行消毒。

有些人可能认为这种机器人有什么特别之处?我的家庭清扫机器人能做到。但是在医院,对安全和清洁的要求比酒店、餐馆或工厂要高得多。

例如,用机器人给手术室消毒。当我们的手机进入手术室时,即使它充满了信号,手机也不能被呼叫。机器人在里面。如果采用传统的全球定位系统导航和传统的避障算法,很容易发生碰撞,会产生很大的问题。因此,医疗机器人将有独特的算法来确保其稳定性和避障能力。

收容所医院的物资配送机器人

在疫情爆发前,医院实际上更愿意购买我们的配送机器人。因为他们认为手动消毒或紫外线消毒就足够了,为什么要在消毒机器人上花很多钱?然而,这一次他们发现两种消毒方法都不能完全使用,手动消毒将面临暴露的风险。

我们的消毒机器人在设计之初就按照人机分离的设计理念进行设计。机器人可以自己对消毒过的地方进行消毒,而不需要人们在进入之前就出现在现场。

当时,武汉的疫情特别严重,医院消毒频繁。最初,一个消毒机器人只用来给四楼的手术室消毒。现在它不仅需要对整个楼层进行消毒,还需要对大楼进行一次消毒,有时会转移到下一层。除了对医院进行消毒,医务人员的办公室和宿舍也将进行消毒。

当时,他们医务人员的一个家庭成员有一个孩子画了我们的消毒机器人“白光”,因为他觉得我们的机器人在保护他们的安全。看到这一幕后,我们都很感动,觉得我们的工作很有意义。

Ti-Mi机器人“大白”的儿童绘画

我们的在线诊断和治疗服务于武汉十分之一的重症患者。

濠南新皇冠生命支持网络赞助商

“新皇冠生命支持网络”是一个在线诊断和治疗项目,从1月22日晚上开始,我就一直在思考这个项目。当时,我得到的信息是武汉医院不够,医生不够。但是你不能让病人不去医院。鄙视这种疾病的病人怎么办?

我在北京大学医院当了7年医生。1月23日,我在几十个微信群中发起了一项行动倡议,包括易贝医学院的校友群。一周之内,我先后招募了400多名医务人员,包括医生、护士和医科学生。以及200多名具有社会工作者和心理背景的志愿者,为在线咨询提供关怀和陪伴服务。

我们与其他在线诊断和治疗平台非常不同,在这些平台上,患者可以打电话来完成诊断。我们希望诊治和护理并重,所以我们把微信群分为三个等级,和真正的医院一样。

患者信息按类别进行处理。

首先是分诊组。在你来这里之前,会有志愿者迎接你,他们会让你填写表格,问你有什么问题,有什么症状,是否严重。根据你填写的信息来判断你应该去哪个微信群,就相当于一个分诊台。

第一条线相当于普通门诊,医生将在微信群中回答患者的问题。不同的是,这些病人在问完问题后不会离开,而是留在小组里。如果他有任何新问题,他可以继续问,并与医生保持联系,而不是不断更换咨询人员。

如果病人病情严重,我们会把它转到二线。二级小组都是更专业、更有经验、在病房管理方面有丰富经验的医生,他们将在网上持续关注患者的病情。

如果病人病情严重,有生命危险,我们会把他转到第三组。第三条线相当于重症监护室。在这个组里,几个医生都围着一个病人转。

随着病人数量的增加,医生不断被招募和保留。

如果这样的设置被置于离线状态,它将需要大量的空房间,并且不会有很多人得到服务。根据规定,即使病人能进医院,他也不能看医生。

这是在线诊断和治疗的最大优势:它可以最大限度地利用医疗资源。在线医生可以远程观察十几个病房,同时关注不同群体的许多病人的情况。

我们的核心医生经常在我们的二线和三线病房指导危重病人的护理甚至抢救,同时访问其他合作伙伴的微信咨询小组。这不会超过他们的负荷。让我们用更少的资源为更多的人服务。

当时,前来咨询的大多数人是新诊断的肺炎,但也有人咨询其他疾病,所以我们配备了来自不同部门的医生。

NCP生命保障材料非接触式配送流程

我是一名医生,我知道医生在网上看病时很容易失去耐心。网上诊疗与屏幕分离,沟通效果不好。有时,即使从医生那里获得专业建议,病人仍然会经历不好的甚至遭受心理崩溃。

因此,我们有专门的社会工作者和心理志愿者来提供陪伴和护理,并为一些在线案例提供一对一的心理咨询。我遇到了一个病例,她的父母都死于这种流行病,而她自己也患了新的冠状肺炎。我们一直在跟踪她的病情,并陪伴她逐渐康复。

从我开始这个项目到收容所医院在2月初成立,中间的20天左右是我们工作中压力最大的时间。我们粗略估计,当时我们直接或间接为武汉近十分之一的重症患者提供服务。

获救病人的家庭成员发来了一封感谢信。

以我们目前的科技水平,它实际上可以使医生的工作更容易,连接足够的社会工作资源,并使医患关系更具人际关系,而不仅仅是人与机器之间的交流。

普通人非常简单,对智能医疗只有三个要求:帮助、良好的操作和支持服务。

潘向东上海“十大家庭医生”

我是长宁区虹桥街的全科医生。很多人会想,你不就是在社区医院吃药吗?事实上,去门诊只是我的工作之一。我还负责管辖范围内的基本公共卫生管理,如跟踪高血压和糖尿病等慢性病患者的状况,预防和控制传染病等。

1月28日,我们接到指示,要提前开始预防和控制疫情。当时,湖北的疫情已经爆发。上海从新年前夕开始组织医疗队支援湖北。我们的社区应防止后院起火,并确保日常工作的正常开展,以满足社区慢性病患者的健康需求。

我们中心负责的地区有近2000名糖尿病患者。我们将每月对这些患者进行随访,监测他们的血糖和其他值,并根据他们的情况调整药物治疗。

测量血糖

新的冠状肺炎出现后,许多老人因为害怕感染而不敢出门。过去,他可能每周来我身边一次,每次我想敲一条木鱼,我都会告诉他糖尿病的预防措施。我会好好打他,血糖基本稳定。

现在一切都乱了。老人已经困在家里,不能运动了。他可能不太注意自己的饮食。我们的医生无法远程监控他们,所以他们的血糖水平得到了控制。

我以前也接触过一些便携式葡萄糖连续监测设备。这种设备的传感器就像一张贴纸。无论你是洗澡、游泳还是锻炼,当它附着在你的手臂上后,14天内不会受到影响。您可以随时随地使用扫描仪实时监控您的血糖。

我自己也曾有过这种感觉,我觉得这款便携式设备最大的影响就是改变了你的生活方式。因为我戴着这个仪器,我的血糖会随时随地出现在我的脑海里。在那段时间里,每次我喝完一杯牛奶或吃完一条面包,我都会用仪器来测量和观察我的血糖水平。我发现我的血糖在晚上明显波动,所以我真的开始注意我的晚餐饮食。

可随时监控血糖值的便携式标签。

然而,我后来发现,许多病人不希望或不愿意使用这些智能便携式设备。一方面,这些病人大多是老年人,他们比较保守,他们认为这些设备仍然很奇怪,操作也比较复杂,而且还需要他们自己花钱去购买,他们感觉不到直观的好处,他们会拒绝使用或者中途放弃。

另一方面,根据法律,这些便携式设备的数据只能用作社区医生的诊断参考,而不能用作诊断标准。

就我个人而言,我认为向社区推广智能医疗设备,只需满足三个条件:第一,它应该对我有帮助;第二,它应该易于操作;第三,它应该有配套的医疗服务。

如果像这样的便携式血糖监测设备将来能够自上而下地普及,家庭医生对慢性病患者的管理将会更加方便和有效。

目前,每个病人都是手动离线随访,以确认他们是否有任何问题。这需要大量的人力物力,覆盖面和效果可能有限。随着人口老龄化的发展,我们需要关注和管理越来越多的慢性病患者。如果我们只靠现有的人手来一一应付,我们其实有点力不从心。

将来,如果使用智能设备,患者的相关数据可以远程上传到智能设备数据中心。大数据筛选后,发现异常并实时推送给医务人员。我认为这可以大大提高工作效率和管理覆盖率,有需要的病人也可以及时得到医疗帮助。

互联网医学:未来已经到来?

智能医学不是一种突然的“黑色技术”,它已经休眠了几十年。

在20世纪50年代,人工智能刚刚被发明并应用于医学领域。然而,直到2006年神经网络深度学习算法的发明,人工智能的学习能力才开始发生质的飞跃。十年后,阿尔法·戈击败了李石师,人工智能的话题成为了全球的热门话题,医学人工智能再次成为焦点。

2016年在中国被称为“人工智能医疗投资的第一年”。全年共募集资金27家,其中16家募集资金超过1000万元。2017年和2018年,国内人工智能医疗行业宣布了近30项融资活动,医疗影像诊断领域的融资总额达到1.42亿美元。根据毕马威的数据,这笔融资相当于同期全球对该行业投资的四分之一。

然而,自2018年以来,许多医疗人工智能企业在实践中遇到了产品“烧钱不赚钱”的问题。到2019年底,医疗人工智能已经进入寒冬,等待重新洗牌。

据信,2020年初爆发的新皇冠肺炎加快了重组进程。

人类会错过什么,人工智能不会

在这场新的冠状肺炎疫情中,由阿里达摩医院开发的人工智能+CT影像诊断技术平均识别时间不到20秒,准确率达96%。

影子领导技术、推定技术和神瑞医疗等公司也推出了针对新发肺炎的电脑断层扫描人工智能筛查产品。武汉市中心医院采用Kukun技术的人工智能辅助诊断系统,可在2至3秒内快速读取胸片并识别炎性病变。医院影像科主任王翔表示,该系统“将医生的工作效率提高了50%。

事实上,人工智能医学成像被认为是目前最成熟的医学人工智能产品,也是最有可能率先实现商业化的产品。基于数千个病例的数据,可以开发出一套准确度相对较高的诊断产品。

2019年,中国有140多家企业从事医疗人工智能,其中近120家从事医学影像,约100家从事肺结节影像产品。

疫情爆发前,我国影像医师资源已经严重短缺:我国放射医师人数年增长率为30%,但影像医师人数年增长率仅为4.1%。

根据乐清智库的数据,中国每年影像误诊的数量约为5700万。此外,病人必须全年排队预约。

疫情的突然爆发给一线影像医生带来了两大挑战:一是阅读的胶片数量急剧增加,其中大量是高强度重复性体力劳动;另一个原因是基层医院缺乏设备,医生的经验和素质参差不齐。这两点会导致误诊和漏诊。

武汉金印滩医院放射科主任范燕青说:“我总是提醒自己不要流泪,因为我的眼睛习惯于看大量的CT和x光片。”

根据疫情最严重时的情况,湖北省每天新增1万多名疑似病人,其CT片总数超过百万张。同时,仍有成千上万的确诊患者需要复查。据估计,一线医生每天看电影的工作量达到500万。

机器人分析X射线脑断层扫描

人工智能能解决医生的迫切需求

中国工程院院士潘云和表示,目前用于分析胸片的人工智能模型,肺癌检出率超过98%,远远高于手工操作。

浙江大学邵逸夫医院利用人工智能对角膜炎图像进行分析,准确率超过80%,比96%参与测试的医生准确率更高。

3月16日,微软研究院、国家卫生研究院和白宫科技办公室联合发布了COVID-19开放存取数据库。人们开始使用人工智能来挖掘学术论文之间的联系。

人工智能将比训练有素的学者更快地理解论文的内容,并为当前流行病最关键的问题找到一些答案:新的冠状病毒是如何传播的?我们对它的起源和进化了解多少?我们如何制造疫苗和特定药物?

美国联邦首席技术官迈克尔·克拉苏告诉媒体:人工智能不会错过人类可能错过的东西。

当人工智能被误诊时,我们该怎么办?

尽管人工智能诊断的准确率很高,达到96%,甚至99%,但仍有1%或4%的错误。

据统计,一座山落在一个人身上。一旦发生这种情况,谁将为这个错误负责?

2

2018年7月3日,《日本经济新闻》报道,由于人工智能有可能被误诊,日本卫生、劳动和福利省已将人工智能医疗设备定位为一种辅助医生诊断的设备,并规定最终诊断责任由医生承担。

英国医学杂志(BMJ)的研究人员最近警告说,“许多研究和媒体声称人工智能在解释医学图像方面与人类专家一样好,甚至更好,但事实上人工智能的质量非常差而且被夸大了,对病人的安全构成了威胁。”

伦敦帝国理工学院的研究人员发现,350名中国白内障患者参与了人工智能临床诊断准确性研究。有些是人工智能诊断的,有些是专家诊断的。人工智能诊断的平均时间比专家快,但准确率为87%,而专家医生的准确率为99%。

人工智能就像一个孩子,它需要成长。它的表现与它所能获得的“食物”的质量有关,即数据。

我们生成和共享数据的速度正在快速增长。据国际数据公司(IDC)统计,2020年全球医疗数据总量将达到40万亿GB,是2010年的30倍。

然而,这些数据的80%是非结构化的。它们隐藏在医院病例数据中,隐藏在大量的视频胶片中,如果没有适当的量化,它们就不能被人工智能提取、识别和处理。

2020年初,诺华公司首席执行官瓦斯·纳拉西姆汉解释了数据是如何成为医学人工智能研究和开发中的一个难点:“在运行这种算法之前,我们必须花大部分时间整理数据集。”他认为,我们低估了高质量数据的可用性,以及组织和链接这些数据的难度。

在中国,医疗保健行业的数据目前比较分散。医院是医疗数据的最大生产者,但实际上,没有一家医院愿意免费共享医疗数据。另一方面,这些数据也涉及患者隐私。

当中国的人工智能医疗初创公司需要患者数据来培训人工智能并让人工智能学习时,他们只能挨家挨户地与医院沟通,从而造成许多“灰色地带”。

中华医学会放射科主任柳时元曾建议,如果政府能够带头在一个省内建立一个大型数据中心,收集和使用该省所有医院的数据,将来可能会更加合法和有效地促进医疗人工智能的发展。

医疗是人与人之间的关系,而不是人与机器之间的关系。

在这场人工智能防疫运动中,另外两个光明的应用是医疗机器人和在线诊断与治疗。

在上海儿童医疗中心,机器人“小白”上任,减少了医患面对面交流的频率,降低了在保护资源不足的情况下医患之间交叉感染的风险。

霍申山和雷神山医院也使用智能运送机器人,可以根据医院的需要为患者提供实验室检测、药物和膳食。

毫无疑问,扫地机器人看起来完全不像人。然而,除了它的正常功能外,医院里使用的机器人似乎总是被期望模拟更像人类的人类的外观。

这与病人的心理有关。中国陆军军医大学的研究人员最近进行了一项关于“患者对人工智能医学的认知和信任”的调查。研究发现,患者对人工智能的接受度和信任度最高的是医疗后勤,其次是医患接触较少的医疗辅助环节。

在外科手术等核心医疗环节,人工智能介入的工作越多,它所扮演的角色就越重,病人的接受度和信任度就越低。

当生死攸关的时候,我们仍然倾向于相信我们的人类同胞,而不是看起来有点冷漠的人工智能。

复旦大学附属华山医院内分泌科副主任医师吴告诉我们,该科目前正在使用人工智能技术分析糖尿病视网膜病变的图像。他认为人工智能完全有能力代替人类医生进行诊断。这是由医学的本质决定的。

“不同的医生肯定可以根据某些症状得到相同的诊断,除非某些症状被忽略。既然人类和人类可以做出相同的诊断,那么人类和人工智能不也是这样做的吗?人工智能将更加敏感和谨慎,犯错误的机会也更少。”

今年2月,《自然》杂志报道了一种新的抽血机器人。抽血总成功率为87%,静脉通畅者抽血成功率为97%。这个结果比大多数人类护士都好。

照片:miriamdrr

“我们未来的工作可能是与人工智能合作,不是研究如何战胜疾病,而是找出什么是疾病、病人和健康。”

疫情期间,几大在线诊疗平台的流量呈爆炸式增长:疫情期间,平安医生平台访问量达到11亿人次,日均新用户数是平时的9倍,新注册用户数增长了10倍。

在春雨医生为新诊断的肺炎开设了免费诊所后,武汉及其周边地区的患者提出的问题数量比以前增加了10倍。在丁香园在线查询平台上,日查询量增加了300%以上。

为了回应网络平台上的这些病人,人们正在生活。截至2019年12月31日,有1,409支医疗队由优秀医生平安拥有。在丁香园的APP上,有超过15,000名活跃的医生在疫情期间在线。

NCP生命网络的创始人郝楠说,有时候关心比医疗救助本身更重要。医学科学家爱德华·特鲁多(Edward Trudeau)是美国第一个研究结核病的实验室的创始人,他留下了一句被当今医学界所推崇的名言:“有时治愈,经常护理,总是安慰”。

医学人工智能的发展可能会让我们在未来更接近医学的本质:促进人与人之间的关系,而不是人与机器之间的关系。让我们拭目以待。

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