网站后台内容管理系统,广告营销推广方案,大连旅游必去景点,升级wordpress5.0无法发布文章来源呢#xff1a;千家网从1960年代初#xff0c;学术界陆续展开对于人工智能的研究#xff0c;一直到目前的机器学习、深度学习等观念#xff0c;所带来的第三波人工智能浪潮。对于医疗领域来说#xff0c;在1970年代初期#xff0c;人工智能就已经被应用在各项检查千家网从1960年代初学术界陆续展开对于人工智能的研究一直到目前的机器学习、深度学习等观念所带来的第三波人工智能浪潮。对于医疗领域来说在1970年代初期人工智能就已经被应用在各项检查例如根据血液检查的结果来发现患者的感染性血液疾病并且延伸出辅助医疗者判断采用何种抗生药物来成功的医治比起过去所采用的经验法则大大的提升对于感染性疾病的判断准确性。透过人工智能技术的力量可以达到一瞬间完成检验直到最近透过深度学习技术的能力大幅度提升影像辨识正确性举例来说透过X光摄影Xray photography、计算机断层扫描Computed Tomography、核磁共振Magnetic Resonance Imaging以及细胞检查Cytodiagnosi等检测设备能够从溃疡的发现、肿瘤增大的结果来发现身体的异常状态。而这些检查过程与发现已经从过去需要耗费10多天一直到透过人工智能技术的力量可以达到一瞬间完成检验。相信可以预见在不久的未来医学领域也将出现相当具规模的医疗变革图一、图二、图三。对于疾病的诊断方面以目前较简单的方面来说已经能够透过类似建议协助的人工智能来进行例如可以经由在具有医疗性质人工智能的设备中输入问诊和检查结果来获得类似诊断的建议内容。图一 从1960年代初学术界陆续展开对于人工智能的研究。图二 伴随辨识技术提升医学领域也将出现大模的医疗变革A图三 伴随辨识技术提升医学领域也将出现大模的医疗变革B和人类一样医疗领域的人工智能也是需要经过一定程度的学习才能够产生对于事物判断的能力应用了学习而来的技术可以从拍摄的医疗影像中发现病变结果再加上患者的症状、基因组体数据后进而可以分析出初步的诊断结果。日本透过政策计划推动人工智能在医疗领域的应用因此对于人工智能在医疗领域的应用方面日本也从政府阶层开始进行计划性地推动在2016年11月日本政府所召开的第2届未来投资会议上首相安倍晋三就明确的宣示大数据Big Data与人工智能将会在预防、健康管理以及远程医疗方面进行最大程度的应用来实现高医疗质量将人工智能导入日本医疗体系之中并且日本厚生劳动省也开始着手规划一系列相关的政策来因应人工智能医疗时代的来临包括医疗费用的修正、采用人工智能医疗的激励措施等等并且预计将在2020年全面实施与推动人工智能医疗制度。为了达到在医疗领域更高度应用人工智能能力高度完整且安全数据库的整建绝对有其必要性在这方面日本政府开始整合和建立了包括电子病历卡、健康检查数据、医疗、照护的收据凭证数据等一元化系统数据库来做为跨入次时代健康管理系统架构下提供更好医疗质量的第一步图四。图四 日本政府正进行规划的患者信息数据数据库概念图被称为PeOPLe的人工智能医疗管理系统已经开始整合与保存日本各医疗机关里每一位患者的医疗诊断纪录并且授予每个患者识别编号医疗ID除了方便保存与管理医疗数据之外并且也将患者在不同医疗单位就医的数据予以统一保存管理在未来就诊时医疗人员可以从数据库中读取患者过去完整的就诊数据与各种检查报告。医疗人员方面在未来也将统一在PeOPLe中记录每一个患者的诊疗信息同时也可以作为患者在进行回诊时透过人工智能技术的能力在进行检查、诊断、治疗的同时也可以向医疗人员提出医疗支持、建议和各种警示提醒。然而信息化之后除了可以节省无谓及浪费的检查之外并且能够将医疗资源进行优化的分配并且透过匿名化的医疗数据提供给各学术单位进行各项更为先进的医疗研究。厚生劳动省医药生活卫生局长武田俊彦表示在未来的健康管理系统方面在这样的构想下医疗、照护等数据将都会被网络化并且作为大数据的一部分除了减轻医疗人员的负担之外更可以透过大数据数据库在人工智能技术协助之下来对各地域进行下一代的医疗发展规划让各地域的患者能够得到较为完善的医疗服务。不断的反复进行运算达到快速增加高度判断的能力在这样次时代医疗服务体系的建构中最重要的还是莫过于人工智能的技术力量但是在这里人工智能将会进行什么样的架构改变最初计算机系统只有被输入和储存图像以及文字等数据而再进一步的可以进行简单的讯号收集、整理、辨识和分析。而加入了人工智能之后这些讯号数据就可以被同时并存地进行特征性比较然后对于这些特征性的文字图像进行判断。就如同能够对患者透过各种检查设备所拍摄而得到的图像进行分析然后更进一步的获得诊察判断结果同时再与数据库中的样品数据进行比对根据所默认的规则来做出各种诊察报告。在以前必须汇集各种所获得的医疗信息以人工输入的方式提供具有初步人工智能的计算机或仪器来进行比对分析。不过伴随着计算机的计算能力有着飞跃性的发展得以进行更为复杂繁重的程序计算这样的变化已经可以从「如果是A的话那就会演化到B」的单纯对应关系进步到「在A的情况下如果出B的话可能会演化成C」的多层判断和分析让人工智能技术进步到可以自行「深度学习」的阶段进而不再需要依赖人工来进行初步或比较过后的数据输入工作凭借人工智能的深度学习能力不断的反复进行运算来达到数据自动辨识快速增加高度判断的能力。图五 人工智能透过机械式的方式来有规律地进行自我学习。在人工智能对于医疗方面的学习、个案判断基准都是和普通人一样没有什么不同。长年投入人工智能开发研究的庆应义塾大学理工学部生命情报学科原康文教授表示医生从患者的问诊结果中抽离出重要的关键讯息借以作为初步和广泛程度的判断再以结果来对患者的病理做出辨别。这时医师还必须根据过往的学习知识和经验进行反复的思考、验证来提升精确度获得正确的诊断结果。人工智能医疗机制也是一样只不过比较大的差异是人工智能是透过复杂的运算来修正各种系数结果并且不断的反复进行微调整再获得最后的结果。将人工智能导入急救医疗提升急救成功机率在传统上急救医疗的本质上就是医疗团队和时间在竞赛。而急救医疗在导入科技之后就又多了智能手机APP和人工智能的协助。日本东京慈惠会医科大学在先端医疗情报技术研究讲座担任准教授的脑神经外科高尾洋之医师从2016年11月开始就担负着主导利用手机APP和人工智能协助急救医疗这个计划的任务2017年度正式开始临床应用实验预计在2018年正式导入急救现场使用。在2015年时高尾洋之医师就已经在日本东京慈惠会医科大学有着超过3000部具有这项功能的iPHONE导入经验并且将医疗讯息予以信息化。在2016年正式展开这项计划时除了医院本体之外更加入了Allm这家公司来共同开发智能手机的APP并且整合融入了人工智能技术称之为JOIN。JOIN的架构是为了在数个医疗关系者之间可以快速且有效的进行沟通、资料分析并且让包括手术室、急救室等数个医疗关系者能够同时获得例如X光摄影、计算机断层扫描或核磁共振摄影、医学摄影、心电图等各项身体检测结果和数据。图六 利用手机APP和人工智能协助急救医疗实际上救护人员在急救现场是相当难以正确掌握患者的受伤或健康状况并且无误地传达给后续急救的医疗人员。而利用智能手机APP和人工智能协助急救医疗这个计划就是希望借助智能手机APP和人工智能在紧急救护和运送的过程中能够让后端急救团队能够及早获得患者的状况缩短抵达后初步伤检判断时间达到提升急救成功机率与减轻各种健康后遗症为目标。这个急救架构是透过人工智能来进行问诊与生命特征感测再将所获得的信息予以分析并且进行检伤分级Triage。基于这个分析结果在医疗单位接受急救患者时就够预先制定急救计划以及选定运送患者对象。例如对于急性脑血管疾病的患者可以在出现症状时让紧急救护人员预先进行相关简易急救医疗行为。以脑血管栓塞的患者为例从症状发生后的发生3小时内可经由静脉给予tPA此类药物的使用必须靠医疗团队的合作与时间赛跑以抢救脑细胞。并且在8小时内里用血栓清除设备实施血管内治疗让中风后遗症降到最低的程度。而这些画面、数据、各种行动、医护人员之间的沟通就可以透过手机中的JOIN这个APP来进行。更进一步的高尾洋之医师不仅仅让JOIN这个APP担负着患者急救运送时的紧急和问诊处理更进一步的融合人工智能来完成Cloud ER系统初步将先以脑、心血管患者为急救对象透过Cloud ER系统提高急救成功率与降低后遗症。在「Cloud ER」系统中所使用的人工智能有两大类数据分析。第一类是让患者戴上具有量测心脉、血压、心电图等等生命特征功能的医疗电子手环。第二类则是透过智能手机中的APP来收集整理患者的发病各项资料。当预定接收患者的医疗机构也从JOIN和Cloud ER系统获得发病各项数据之后就能制定患者的急救计划以及准备相关急救器材另一方面也可同时指示负责运送的进护人员进行必要的急救措施让患者运抵医疗机构之后就能够立即获得最适切的紧急救护医疗。非所有的医疗人员都乐意接受人工智能医疗时代的来临虽然将人工智能导入医疗系统透过政府的推动、各业者的技术整合看起来已经是必然的趋势但是对于现今的医疗体系以及医疗人员来说还是必须面对无法避免的适应期。事实上透过日本的专业媒体访问分析可以发现并非所有的医疗人员都相当乐意接受人工智能医疗时代的来临甚至有一部分的医疗行为将会被人工智能系统或者机器人所取代这更是深深激怒了部分的医疗人员。根据调查大概有852的日本现行医师相信在未来100年内将会实现透过人工智能来进行医疗辅助。只有不到15的医师认为即使再过100年人工智能仍无法取代人类进行医疗行为。而对于采用人工智能产品来做为医疗辅助方面仍旧有将近19的医师是相当排斥甚至完全不考虑导入人工智能医疗产品图七、图八。图七 预测人工智能导入医疗时间的医师比例图八 使否会采用人工智能协助医疗行为的医师比例就意见而言大多接受人工智能医疗的医师都认为采用人工智能医疗可以达到再确认功能而预防人为疏忽并且可以提供诊断的辅助、预防误诊以及缩短确诊的时间甚至可以透过人工智能医疗的力量来补强自己不熟练领域的技术和知识。当然并非所有的医师都是如此正面看待人工智能医疗的能力。对于医师而言最沉重的负担就是需要背负着“对患者的责任”因此最直接被反应的问题就是当出现误诊时是哪一方面需要负担责任有些医师认为人工机械因为无法担负责任所以绝对不可以进行确诊的这项工作最多只能提供医师进行确诊时的参考数据。因为就诊断上无论是慢性患者或者是需要进行急救的对象在医疗行为进行时存在太多的变化仍旧需要依赖医师的经验不可这一方面人工智能是绝对无法做到的。因此让机器人测量一下生命特征的数据就好其他方面还是需要交给有经验的医师并且需要重视医师多年以来的医疗经验和能力值。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
