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让医生把精力投向医学最核心处

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让医生把精力投向医学最核心处

突发疾病无所适从、看病挂号等候时间长、报告结果出来晚……医疗的一系列问题一直困扰着病患和医生。随着近年来人工智能在医疗领域的尝试和应用,人工智能产品不断融入医疗检查流程的各个方面,其中一部分人工智能产品已基本成熟,从“概念”走向“落地”。

去年12月,上海在全国率先发布首批10大领域、19个点位的AI应用场景需求,采取“揭榜挂帅”机制,面向全球征集解决方案。今年4月,最终有市西中学、复旦大学附属肿瘤医院、张江人工智能岛、长阳创谷等12家单位入选“上海市首批人工智能试点应用场景”,记者日前前往上海市第十人民医院和复旦大学附属肿瘤医院,就人工智能在医疗领域的应用一探究竟。

问诊分诊 AI医师助理上线

匆忙来到医院就诊,不知道该去哪个诊室?别急,AI能够帮上忙。据上海市第十人民医院急诊科副主任彭沪介绍,在急诊大厅,作为医师助理的人工智能会模拟医师询问患者几个问题,根据病情需要,还会给患者测量血压、脉搏和体温,AI将通过这些诊前数据,初步判断患者的病情并推荐相应诊室。

在上海市第十人民医院的急诊大厅,患者可坐在自助问诊蛋壳椅上,通过急诊辅助诊断系统完成预问诊,还可接受AI的自动建议,完成就诊前的相应检验检查。

对于无法完成自助问诊的患者,急诊值班护士将和AI一起,协助患者完成就诊前的相应检查,包括询问并记录患者发病时间、症状以及测量血压,随后将根据AI急诊辅助诊断系统的提示,把患者送往科室进行诊治。

除了急诊和门诊现场挂号,能否让病人在挂号前得知病情,提前匹配相应专家,避免号源浪费?基于这样的思考,复旦大学附属肿瘤医院推出“精准预约”的预约挂号模式。也就是让AI进行智能分诊,患者按照平台要求实名上传病史资料,AI通过计算分析判断患者病情,并将专家号匹配给病情重、急需专家诊疗的患者,同时为患者提供合理的就医路径引导。

据了解,从2018年3月试点精准预约到2019年6月,复旦大学附属肿瘤医院每周共计875个专家号接入精准预约功能,并在2019年上半年为超过11万患者提供服务,为超过1.6万名患者提供专家号源,解决了这些疑难患者的燃眉之急。目前,精准预约服务已覆盖甲状腺癌、乳腺癌、胰腺癌等15种常见肿瘤疾病。据统计,精准预约成功为每位患者平均节省两个半小时的就诊时间,患者挂专家号的等待时间已经平均减少7.4天,专家门诊的效率平均提高3.5倍左右。

影像识别 让AI做擅长的事

基于影像的可存储、可传输和可标准化的特点,AI在医疗影像识别上的应用得到越来越广泛的认可,特别是对肺结节和肋骨骨折的筛查,CT影像视野清晰、干扰因素少、病灶特征规律可循,让AI来判读医疗影像,确实是理想的用武之地。

十院放射科医师邱裕友说,人眼一天看肺部CT六十份以上,就可能会有漏诊的情况。使用AI之后,通过调节筛查阈值,漏诊率降低,看成千上万张CT影像,平均也不过几秒时间,再由医师复查,工作效率提高不少。

在邱裕友看来,AI最大的作用在于,通过这种不知疲倦的算力,可以减少医生的很多机械劳动。经过AI的一个“初筛”过程,再由医生去判断,可能前面70%的时间就节省了,医生的精力就集中在最核心的部分,去发现更为关键的医学问题。

复旦大学附属肿瘤医院的临床实践表明,AI影像辅助筛查系统在确保准确率的前提下,医生诊断效率提升了30%—50%。复旦大学附属肿瘤医院副院长吴炅教授认为,借助AI技术减少医生重复性工作、实现自动化检测,让患者省时、医生减负,这也是引进AI的初衷。据了解,对于乳腺癌人体表皮生长因子受体-2(HER-2)的检测可以为乳腺癌患者的精准治疗提供重要参考,而检测HER-2最直接且精准的手段为分子病理中的荧光原位杂交(FISH)法。而完成一例FISH检测报告至少需要病理医生花费10—30分钟的时间。在肿瘤医院AI全自动显微镜辅助下,凭借智能化取图系统和超高的采图效率,1分钟内至少可准确获取100个肿瘤细胞内的信号数。目前,AI全自动显微镜用于诊断还需更多病例验证。

十院放射科主任汤光宇也认为,AI在医疗方面的发展趋势,是开发检查过程中能够实现的自动扫描和鉴别诊断系统,“心脏核磁共振的序列很多,这些工作实际上都应该由机器来做,自动扫描,把单反相机变成傻瓜相机,减少繁复程序。”

(责编: 陈濛濛)

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