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智能医疗的三个核心概念是连接、提高效率和吸收

时间:2021-01-22 17:37:43 来源:otovc.com

自田丰、/温疫情爆发以来,现场抗疫、在线会诊、非接触式住院、远程诊疗、智能CT读数等技术成为医疗行业的“新动能”,在产业模式创新中,试错迭代是必然的。

2014年以来,“互联网医疗”转型喜忧参半。5000多家互联网医疗企业死亡率高,幸存的互联网医疗企业也在不断演进,从“轻咨询”到“智能服务”,从单点场景突破到垂直产业链延伸。但是传统医疗机构已经开始陆续拥抱互联网,双方也从竞争走向了角逐,但现在却走向了相反的方向。

不同的是,机器学习驱动的“智能医疗”比互联资源驱动的“互联网医疗”走得更远,形成了医疗产业转型升级的长期路径“在线-数据-智能”。人工智能等新兴技术家族通过5G的“数据高速公路”获得了生产、教育和研究资源,成为了这场医学变革的技术动能。

看病难。难度如何?

医疗保健对生命安全至关重要。解决“看病难”问题关系到国计民生。没有全民健康,就没有全面小康社会。“看不起病”和“看不起病”的问题是全面建设小康社会的突出缺点之一,必须迅速填补,为人民构筑健康的防线。

看病难,本质上是医疗资源供需矛盾的外在表现。与普通民众对医疗卫生的迫切需求相比,目前的医疗资源处于供给不足、分布不均的不利局面。

特别是在新疫情期间,突发疫情给整个医疗体系带来了巨大的压力和冲击。在疫情的放大镜下,医疗资源配置的供需失衡凸显。

此外,随着我国老龄化进程的加快,对医疗资源的使用提出了更高的要求。2000年至2018年,中国65岁以上人口从1.26亿增加到2.49亿,老年人口比例从10.2%增加到17.9%,是同期世界平均水平的两倍多。据估计,到2050年,老年人口将达到3.29亿,占23.6%。老年人口的疾病发病率相对较高。以糖尿病为例,60岁以上人群患病率是30岁以上成年人的3倍以上。根据2017年上海常住人口统计,老年人口占人口比例不足20%,门急诊人次占全市总量的52.2%,是医疗资源消耗的主体。

医疗资源供给不足

2018年,权威医学期刊《柳叶刀》发表了一篇报告,从各个维度对全球195个国家和地区的医疗标准进行了评分。在全球197个国家和地区中,中国排名第90位,每千人只有1.79名医生,日本、新加坡和美国分别为2.41、2.31和2.59名。

对应资源的稀缺性,就是医生的工作量大。据研究,中国77%的医生每周工作时间超过50小时,24.6%的医生每周工作时间超过80小时。过度劳累带来的直接问题是一线医生没有时间学习充电,导致恶性循环,限制了我国整体医疗水平的提高。

“培养一名主任医师需要我们将近25年的时间。我要是死了,就是浪费国家资源。”这是河南省人民医院主任医师、全国先进卒中中心主任朱的感人肺腑之言,同时也指出我国医学人才的培养也是一个关键问题。

以最典型的儿科医生为例。目前执业医师中儿科医师11.28万人,占3.9%,而我国儿童总数达到2.26亿人,每千名儿童只有0.53名儿科医师。尤其

人只活/长一次,在医疗和教育领域也存在同样的现象,就是人们对优质资源的需求往往更加迫切,选择更加关键,这也在一定程度上加剧了资源的稀缺性。这就是为什么中国人看病有很强的“前三情节”的原因。

央视调查数据显示,全国87.73%的网民认为三甲医院集中优势医疗资源,会更受患者青睐。在条件允许的情况下选择最好的医院和医生是人之常情,“三甲情节”本质上体现了人们对健康的向往。

这就涉及到医疗行业的另一个重大问题:医疗资源分布不均,优质资源集中在三级医院,基层医疗水平不足以满足人民群众的生命健康需求。

优质医疗资源分布不均

首先,优质的医生资源集中在三级医院,三级医院和三级以下医院差别很大。医生的临床职称一般反映医生的诊疗水平,也是患者判断医生水平的重要标准。根据《2015中国互联网医疗发展报告》的统计,在全国被调查的医院中,三级医院中级以上职称的医生数量占总数的55.7%;在非三级医院,只有19.8%的医生具有中级以上职称。

其次,优质医疗资源主要分布在一线城市,北上广最多。据卫健委2018年统计,全国医疗机构多达99.7万家,但三甲医院只有1442家,其中北京55家,广州38家,上海32家。其他排名靠前的城市主要是省会城市。近300个地级市,大

多只有2、3个三甲医院。

连接、提效、下沉

医疗供给不足,基层医疗水平薄弱,是制约当前医疗可持续发展的两大症结。从医疗供给侧出发,结合互联网、人工智能,5G等新兴技术,进而实现医疗资源的“连接”“提效”“下沉”,或成为破解医疗供需失衡问题的方向之一。

·互联网连接了资源

互联网通过“连接”,打破医疗服务的时空边界,提高医疗资源的供给效率。

在时空关系上,表现为医疗服务时间、空间的去边界化。传统医疗服务通常受限于特定时间(医院或诊所营业时间范围)和特定空间(公立或私立医疗机构),而互联网医疗通过“连接”打破了时空边界,对病患而言,可以随时、随地享受在线医疗服务。

尤其是对于小病/常见病/慢性病问诊和寻医求药方面,可以通过在线咨询得到解决,节省了病患就医成本,也一定程度上起到对线下有限医疗资源的分流作用。

得益于互联网信息传输的及时性、线下物流体系的完备性,医疗服务的供给效率得到大幅提高。通过“连接”药品厂商/药店,用户可以在线下单,物流快速送药到家。

互联网医疗在此次疫情中大放异彩。据动脉网不完全统计,在疫情期间,全国超过10家互联网医疗平台,200多家公立医院开展线上诊疗,为患者提供包括新冠肺炎免费咨询、常见病问诊、慢病复诊处方等医事服务;为保证慢病患者不断药,阿里健康、京东健康等医药电商平台联动线下药店和物流行业伙伴,推出多项举措使得患者能够享受线上购药,打通送药“最后一公里”。

在这场没有硝烟的抗疫战场上,互联网作为赋能工具,在保障信息透明、传递防疫知识、协调医疗资源等方面均发挥了重要的作用,极大缓解了“战时”实体医疗机构的供给压力, 避免患者外出就诊,对疫情防控起到关键作用。

由于中国医疗体系长期处于相对封闭的状态,患者习惯于线下诊疗,互联网医疗发展的前半段步履维艰。然而,此次疫情,将困于家中的患者推向了互联网平台,对用户进行了一次整体性的市场教育,推动了互联网医疗的加速前

·人工智能提高了效率

“人工智能已帮助放射科医生解决了两大问题——提高效率、减少漏诊”,青岛西海岸新区人民医院放射科主任王其军如是说。

互联网/物联网,通过“连接”人与人,物与物,人与物/服务,实现物理世界的数字化,而人工智能在此基础上,通过深度学习算法,实现数字世界的智能化。

人工智能以辅助医生的角色定位,从供给侧出发,主要针对三级医院医生,在处理海量、复杂、多维信息工作上,通过“提效减负”的方式,释放系统资源,为公共医疗服务“填充弹药”。

疫情是考验医疗资源抗压极限的试验石。疫情期间,作为新冠肺炎诊治定点医院之一,青岛西海岸新区人民医院每天疑似患者CT检查量可达百例,而医生诊断一名患者需要查看肺部CT图像数量300余张次,如果只靠医生人工读片,做出一个有效诊断往往需要5-10分钟,耗费大量时间与精力,一线医生长时间处于高压和疲劳状态。

通过引入AI辅助肺部CT诊断,能够实现对CT影像的智能化诊断与定量评价,几秒内就能完成定量分析,自动筛查疑似。与此同时,AI在最短时间出具报告,也可避免人员长时间滞留医院,降低交叉感染风险,对疫情防控意义重大。

王其军和团队还借助这套AI辅助诊断系统为患者做早期肺癌筛查,在超过数百幅图像上发现并定位几毫米大小的肺结节病灶,既减少了一些病变的漏诊,又不增加患者等待时间,还节省了费用。

此外,“AI+基因检测”用在肿瘤诊断上,可以辅助患者精准用药,最大程度地节约医疗资源,避免无效治疗或过度治疗,减轻患者痛苦。

中国每年有430万新增肿瘤患者,肿瘤病患与日增多为原本就稀缺的医疗资源带来莫大压力。据至本医疗CEO王凯博士介绍,传统肿瘤治疗基于用药指南,忽视了样本之间的差异性,根据病灶部位“同症同药”,用“以身试药”的方式寻找有效方案,往往治疗效果并不显著,患者在试药期间,极有可能错过了最佳诊疗期。

AI赋能基因检测,通过提高基因测序效率,可以帮助在最短的时间内锁定最佳靶向和免疫用药,做到“对基因下药”,整体诊断效率可提升3倍,避免传统治疗用药带来的副作用,提升患者的生存机率。

除辅助诊断外,人工智能还能对“诊疗愈”全流程赋能,提高临床治疗和康复效率,进一步释放医疗资源。

·5G加速了“下沉”

互联网连接了资源,人工智能提高了效率,而真要要解决医疗“供需”矛盾,还需要在5G的加持下,通过“数字高速公路”的铺设,将被算法“智能化”的专家经验和知识图谱复制输出,让基层医生在远程交互下也能够拥有“三甲级别”的医疗助手,提高基层医疗机构的诊疗水平,为更多的患者在基层医疗层面提供更优质的医疗服务,促进医疗资源下沉。

第三方病理诊疗平台衡道病理的创始人朱大为表示,一张数字病理切片的大小一般为2G-3G,对于基层医院基础设施薄弱,网络带宽只有几兆,上传几张切片需要花费一天时间。而基于5G技术的病理诊断服务网络,将确保异地远程病理诊断的高度实时协同,并进一步提升AI病理辅助诊断的外围技术条件,对于时间极度敏感的“术中快速冰冻诊断”带来全面的服务革新,帮助极大提升基层医院诊断和手术效率,助力国家医改“分级诊疗、精准诊断”的落地。

区域智能+

分级诊疗制度已推行数年,旨在针对医疗供需失衡问题,从制度层面予以治本,以促进医疗可持续发展,保障全民健康。

具体来说,分级诊疗按照疾病的轻、重、缓、急,以及治疗的难易程度进行分级,不同级别的医疗机构承担不同疾病,再基于 “基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”模式,达到合理配置医疗资源的目的,并通过“医联体”为载体,实现资源在区域级医疗系统中纵向循环。

然而,在实际推进过程中,却存在不小的阻力和困难。

难点一,如何让患者首诊在基层?基层医生能否接得住下转的病患?这本质上是医院和患者之间的信任问题,源头在于基层医疗机构的诊疗水平,是否能够达到满足基本医疗需求的标准。

难点二,医联体内,各级医疗机构之间信息平台不共享,“信息孤岛”大量存在,不利于患者上下转诊。譬如接收医院由于没有患者之前的诊疗记录,不得不重新检查,费时费力。此外,由于“信息孤岛”,系统内上下联动缺少数据参考,也不利于机构间的分工协作。

打通信息孤岛,促进数据共享,以及基本医疗水平的均质化,是解决“分级诊疗制度”推行困难的关键。

在此思路下,建立区域性“智能医联体”,搭建共享数据中心,部署区域型智能医疗平台,通过网络互连、远程交互、数据共享、技术赋能的方式,提高基层医疗水平,进一步促进区域资源内循环,才能保障了分级医疗制度的顺利开展。同时,通过共建平台方式,也避免了诸如服务器、算法平台等基础设施重复搭建造成的资源浪费,可以以较低的成本实现区域内基层医疗机构的全面智能化升级。

(田丰系商汤智能产业研究院院长;杨燕系商汤智能产业研究院 战略生态主任;实习生洪子蓝在本文中亦有贡献)返回首页,查看更多

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