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医界导入人工智能分析减少误诊判断

Human Diagnosis Project自2014年推出以来,已经有500家医院的6,000位医师参与。humandx.org

医界正在开发新的软件解决方案,期望提升诊断的正确率。据华尔街日报(WSJ)报导,许多研究人员、医疗人员、健康照护机构、非赢利组织和保险业者正在寻找新的方法降低误诊率,包括利用计算机程序,甚至透过人工智能(AI)来协助分析与判断复杂的病例。

这些先进技术不仅可以利用大数据与机器学习,也让更多医师可以分享专业知识,包括因为过去误诊经验所得到的宝贵教训。

误诊是美国医疗诉讼的常见起因,而且难以归咎于单一原因。根据2015年美国国家学院(National Academies of Sciences, Engineering and Medicine)的报告,多数人一生当中会经历至少一次误诊。

目前许多医院开始测试人工智能,例如宾州Geisinger医疗中心正在测试计算机程序,可以追踪、分析医生的误诊。该系统会扫描电子病例系统,从一些医疗数据中找出可能碰到误诊的病患,例如一些异常、却没有后续纪录的胸部X光片或断层扫描。

Geisinger医疗中心会观察那些出院后48小时内再度前往急诊的病人,或是一些意外被转到加护病房的病患,了解他们发生了什么状况、以及背后原因。

此外,目前有许多网络工具,可以用来开发与分析病患症状,协助医师诊断,但结果却不尽理想。现在利用人工智能集成许多医师的意见,形成一个完整的观点。

Human Diagnosis Project是一款电子信息系统,让医师输入病患的背景资料、症状、测试结果与其它发现,然后让专家检视病例,并提供建议。当医师们输入他们的回应后,该软件会分析所有信息,然后依照医师的相对专业度进行加权。

该系统自2014年推出以来,已经有500家医院的6,000位医师参与其中,其中包含了40个医疗科别。

另一项名为Pride的计画,结合了麻州的Brigham and Women’s Hospital、保险业者Crico、以及第二意见医疗服务业者Best Doctors,希望藉由电子病例分析医疗诊断失误,并进行信息分享。

该网络会以论坛、电子邮件、期刊和网络会议等方式,来传播医生的经验。希望筛选出那些可能多重使用药物、或可能在工作与家庭中接触到有毒物质的人,藉此发现可能的误诊。

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