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时间:2018-12-06
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1、将人工智能导入急救医疗提升急救成功机率 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、深度学习等概念,带来了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中,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医治,比起过去所采用的经验法则,大大提升了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(X-rayphotography)、计
2、算机断层扫描(ComputedTomography)、核磁共振(MagneticResonance将人工智能导入急救医疗提升急救成功机率 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、深度学习等概念,带来了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中,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医治,比起过去所采用的经验法则,大大提升了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
3、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(X-rayphotography)、计算机断层扫描(ComputedTomography)、核磁共振(MagneticResonance将人工智能导入急救医疗提升急救成功机率 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、深度学习等概念,带来了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中,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医治,比起过去所采用的经验法则,大大提升了感
4、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(X-rayphotography)、计算机断层扫描(ComputedTomography)、核磁共振(MagneticResonanceImaging),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
5、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。 图一丨从1960年代初,学术界陆续展开对于人工智能的研究。 图二丨伴随辨识技术提升,医学领域也将出现大模的医疗变革(A) 图三丨伴随辨识技术提升,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,
6、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(BigData)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,并且预计将在2020年
7、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大程度应用人工智能的能力,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)。 图四丨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
8、据予以统一
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