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医疗AI改变医师工作模式与推升极小化在宅医疗

工业研究院生医与医材研究所生医资电技术组专案副组长吴昆达(左起)、国立成功大学生物医学工程学系教授苏淑津、台北医学大学附设医院副院长张君照、经济部中小企业处新竹生医产业即育成中心主任陈俊融、台北荣民总医院主任郭万佑、三军总医院主任徐先和。蔡腾辉

医学影像的数码化发展,从黑白、彩色、多元立体到人工智能的进展,已经大大提升医生与相关医事人员的工作效率与诊断准确率。在医学影像及临床应用交流会上,三军总医院、台北荣民总医院、台北医学大学附设医院多位专家都看好AI对于医学服务的帮助,能够提供更好的医学质量与价值。

医疗AI的基底:干净数据、质量、格式

针对医疗人工智能的发展,三军总医院主任徐先和认为,胸腔影像已在临床医疗有许多应用,未来应朝更细腻的方向发展,同时认为在一步一脚印的发展过程中,各大医院也要合作,才能收集数量足够、质量干净、格式统一的医疗数据供算法学习。

以医疗影像判读辅助系统的实际验证下,除了人工扫描的任务仍旧少不了以外,AI对于1公分以下结节的精准度也还可以再提升。此外,有些结节的形状不是一颗颗,也因此还需要相当多时间来训练算法,才能提高准确度。AI能够加快放射专科医师的工作速度,攸关人命的诊断系统,未来要以最好最极致为目标。 

影像AI改变医师工作模式 学习如何使用最重要

台北荣民总医院主任郭万佑认为,影像判读与AI辅助诊断,势必改变放射科医师的工作模式,但整体概念来说,先导入尝试,才知道真正的问题在哪里里。同时也认为,工具都是辅助,最终负责人还是医师。不认为一定要打败百年医疗器材三大厂GPS(奇异GE、飞利浦Philips、西门子Siemens)的郭万佑说,替台湾智能医疗产业找到临床应用,可能比以成为独角兽为主要目标更加接地。

此外,台湾的医疗院所大多都很愿意与科技厂商合作,提供人体试验与临床测试场域。无论AI在个别领域的能力是否胜过人类,高阶系统应该以让人类生活变得更幸福、朝向平衡社经地位与解决照护资源不平均,更是价值所在。传统产业是社会发展的利基,势必是创新发展的基底,而未来软件产业与既有产业的硬件集成、以软件为服务,都是可能的新模式与概念。 

AI实现急重难罕在医院与小病在宅医疗 

AI改变了生活、学习、医疗模式,台北医学大学附设医院副院长张君照认为,台湾未来医院会极小化,只有急重难罕病症才会到医院,已经可以预见,未来不太可能再盖几千床的医院。

在AI技术持续突破与应用快速进展之下,看好未来搭载人工智能的智能诊断系统能实现在宅诊断。病人在家里输入基本资料、扫描不舒服的地方,系统能让病人在家就了解80%的身体状况,到医院时,医护人员可以协助快速转诊与安排进一步治疗。

AI辅助教学门诊的情境已出现:医师在诊间看诊,AI系统提供可能诊断的同时,学生也下诊断,在旁的老师根据这2个诊断给建议与讨论,不仅缩短学生的学习历程;诊间外,学生也可以与同学互相模拟病人、互相学习。

针对医疗与科技合作,是否可能让医疗产业许多任务被取代,张君照则是认为,未来的医疗产业一定会有更多的科技软硬件协助,就举过去验孕与一些细菌感染,都必须到医院才能检测,然而现在人人都可以在药局与药妆店购买验孕棒,在家快速验孕。也因为现在医疗物联网设备越来越多,产业类别也越来越丰富和完善,未来居家的医疗照护检测,都相当令人期待。

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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