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“ 任何美好的事物在走向实践阶段时都会遇到阻碍！” 挑战与机遇并存！ 我们都知道未来的医学领域会涌入越来越多的人工智能技术，某种程度上来说，人工智能将会改变未来的医学实践，这将是不可阻挡的！接下来我们首先介绍一下那些已经被人工智能所改变的医学分支。 01 — AI已经在医学界取得的成就！ 首当其冲的是影像科，2018年美国一个AI团队成功的运用5万张胸片及7千张肺结核线扫描结果培养了一个出色的人工智能算法，结果是在肺结核的诊断上可以轻而易举的击败放射科专家。就目前来看这个技术处在第二诊断辅助放射科医生的阶段，但是在未来的基层医疗这个技术可以完全替代医生的初步诊断，如需鉴别诊断时在需求专科医生会诊。 AI在影像学应用！ 第二个领域我们讲讲皮肤科的运用，来自美国、德国以及法国的AI团队开发了一种皮肤癌诊断网络，通过10万张恶性黑色素瘤图像的培养，这个算法在与全世界58名皮肤科医生进行了黑色素瘤的诊断比赛，结果是皮肤科专家的诊断正确率为85%，而人工智能的准确率为95%。 AI在皮肤科的运用！ 第三个领域我们说说AI在肿瘤科的运用，科学家们普遍认为AI总有一天能够个性化人类的肿瘤诊断，IBM Watson Power 7 正在这条道路上急速前进，目前在美国有数十家医院正在利用这项技术辅助肿瘤科的临床判断。 AI在肿瘤科的运用！ 最后我们聊聊心血管科，正如大家所熟知的，心血管疾病重在早期诊断，很明显AI技术是能够拯救生命与生活质量的。很多科研文献已经向我们展示了眼睛是提示高血压早期病变的出处，科学家通过计算机的深度学习识别高血压的诸多风险因素，例如年龄、性别、视网膜的具体影像学检测来早期预警高血压等疾病。 AI在心血管专科的运用！  详解AI在医学的运用！ AI在医学的应用前景广泛！ 02 — 是什么阻碍了AI在医学界的运用？ 正反大讨论开始了！ 好了聊了这么多AI的好处，那么为什么AI在医学界的推广还没有实现本该有的进度呢？KPMG（毕马威）进行了相应的调查并形成了报告，我们看看结果是什么！75%的医院原来是担心人工智能会危害到患者医疗信息的安全性，尽管也有91%的院长认为AI可以使现有的医疗资源高效利用。调查还发现，尽管AI风起云涌，仅仅有47%的美国医院为医务人员提供了与AI有关的不同程度的培训，同时整个行业的从业人员也仅仅有67%的人愿意尝试拥抱AI这个新生事物。Melissa Edwards先生，managing director and digital enablement at KPMG（毕马威管理及数字赋能总监）认为，'Comprehending the full range of AI technology, and how best to apply it in a healthcare setting, is a learned skill that grows out of pilots and tests. Building an AI-ready workforce requires a wholesale change in the approach to training and how to acquire talent. Having people who understand how AI can solve big, complex problems is critical.（想要全面了解AI技术的各个方面并能够在医疗设施中完美运用的话，是需要试验性的技能学习与测试的。建立一个对AI技术全面准备着的团队需要广泛的改变培训方式并获得这些智能。说白了就是医疗团队能够了解AI可以解决复杂及严重的问题是非常关键的。）’ KPMG开始调研了！ 我们需要智慧医院！ 关于患者医疗信息安全性的问题，DNV-GL的信息安全认证ISO/IEC270001及云安全认证ISO/IEC 27018是可以帮助医院接触这方面顾虑的！但是相关培训的投入仍然不可或缺的！
DNV-GL评审可以解决部分问题！ 实际上除了意识上的问题以外，最大的障碍还是费用问题。100%的医院院长都认为AI很烧钱，这也是37%的院长认为自己机构无法跟上AI发展的主要原因。另外还有54%的院长认为即使有钱投入他们犹豫的主要原因是，'Where do I put my AI efforts to get the greatest gain for the business?（我投入的努力如何才能在商业上获得回报？）’说白了就是ROI（投资回报率）算不清楚的缘故！  什么阻碍了医疗界对AI的拥抱？ 但是笔者还想说一句，什么模式都清楚的前提下，还轮得到您抢占先机么？ 扫描二维码 获取医养精彩 关注作者 |
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