數(shù)智廣西,以政策驅(qū)動(dòng)“新技術(shù)”:我們聚焦四大醫(yī)療人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
對(duì)于肝、肺、心血管及脊椎等多個(gè)檢測(cè)引擎,均可以通過(guò)其內(nèi)嵌的智能標(biāo)注功能進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)注:
1.自動(dòng)肺和肝標(biāo)注:內(nèi)嵌國(guó)際領(lǐng)先的肺,肝分割算法,自動(dòng)生成器官的預(yù)分割,輔助標(biāo)注更準(zhǔn)確高效;
2.自動(dòng)心血管標(biāo)注:業(yè)界領(lǐng)先的全自動(dòng)的冠脈提取算法,冠脈樹一點(diǎn)即成,血管標(biāo)注簡(jiǎn)單易見;
3.自動(dòng)脊柱標(biāo)注:自主研發(fā)的高精度脊柱分割算法,分段分割同步完成,脊柱標(biāo)注不再繁瑣;
在真正落地的過(guò)程中,智能標(biāo)注需要具備:跨平臺(tái)云端標(biāo)注、支持豐富的數(shù)據(jù)種類、靈活多樣的標(biāo)注類型、智能用戶交互及高效三維標(biāo)注五大特點(diǎn)。
2、影像拍片AI質(zhì)控:攝片質(zhì)量及時(shí)診斷,避免非必要時(shí)間損耗
AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)攝片質(zhì)量即時(shí)自動(dòng)分析,在患者尚未離開前即可提示技術(shù)是否需要重拍,從而避免非必要的時(shí)間損耗。AI質(zhì)控平臺(tái)可以通過(guò)與設(shè)備集成,從而實(shí)現(xiàn)拍片到審片直接在設(shè)備端完成,由平臺(tái)提示影像是否符合要求。
目前影像拍片AI質(zhì)控平臺(tái)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化,尤其是對(duì)于典型胸部正位圖像篩查,其準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到95%以上。
傳統(tǒng)人工質(zhì)控的方式無(wú)法避免的兩大問(wèn)題:效率低而且一致性差及事后質(zhì)控,患者很難再次拍攝,時(shí)間損耗大。影像拍片AI質(zhì)控基于人工智能圖像識(shí)別技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)學(xué)影像成像質(zhì)量的自動(dòng)評(píng)價(jià)與評(píng)分及醫(yī)學(xué)影像質(zhì)控自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化、常態(tài)化和實(shí)時(shí)化,最終提升醫(yī)生的閱片水平提高診斷率。
影像拍片AI質(zhì)控的產(chǎn)品價(jià)值可以分為三個(gè)層面:
1.醫(yī)生層面:每一份有質(zhì)量問(wèn)題的報(bào)告,都能更清楚地明確問(wèn)題所在;
2.科室管理層面:每份報(bào)告都能做出相對(duì)客觀的評(píng)價(jià),每位報(bào)告醫(yī)生的工作質(zhì)量也都能了如指掌;
3.醫(yī)院層面:對(duì)于醫(yī)院可以動(dòng)態(tài)分析每天的質(zhì)控狀態(tài);
3、智能影像網(wǎng)關(guān)平臺(tái):數(shù)據(jù)自動(dòng)DICOM標(biāo)準(zhǔn)化,簡(jiǎn)化操作流程
由于影像歸檔和通信系統(tǒng)PACS與很多AI產(chǎn)品之間,并未實(shí)現(xiàn)基于DICOM,即醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信,標(biāo)準(zhǔn)的影像通訊和其它信息通訊,醫(yī)生不得不在多個(gè)系統(tǒng)之間操作。而智能影像網(wǎng)關(guān)平臺(tái)就像一個(gè)介于PACS及AI產(chǎn)品間的轉(zhuǎn)換器,能夠:
1.簡(jiǎn)化醫(yī)院PACS與AI產(chǎn)品的對(duì)接;
2.減輕現(xiàn)有PACS/設(shè)備的負(fù)擔(dān);
3.實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)DICOM標(biāo)準(zhǔn)化;
智能影像網(wǎng)關(guān)平臺(tái),目前已在國(guó)內(nèi)多家醫(yī)院臨床應(yīng)用;
應(yīng)用場(chǎng)景二:人工智能+醫(yī)院管理
因?yàn)?span id="qndyxec" class='hrefStyle'>醫(yī)療事務(wù)繁重、臨床管理和醫(yī)院管理的難度大、對(duì)新技術(shù)接受度高等因素,我們認(rèn)為:醫(yī)院在完成第一階段的人工智能體系建設(shè)后,尤其是針對(duì)大型三級(jí)醫(yī)院,應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展:人工智能醫(yī)院管理。人工智能在醫(yī)院管理應(yīng)用上主要有兩個(gè)方向,分別是優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞。
1、優(yōu)化醫(yī)療資源配置
人工智能優(yōu)化醫(yī)療資源配置:利用大數(shù)據(jù),從宏觀層面協(xié)調(diào)資源的有效分配。它能根據(jù)電子病歷、既往病史等信息分析出哪些患者是最需要及時(shí)救治的,把醫(yī)療資源優(yōu)先提供給他們,優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的先后順序。
相對(duì)于傳統(tǒng)方式:人工智能能夠大幅降低人力成本,而醫(yī)護(hù)人員將工作重心投入到醫(yī)療服務(wù)中;醫(yī)療資源利用率能夠得到大幅度提高,分析出哪些患者急需救治,優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的前后順序;就診體驗(yàn)得到一定程度提升,優(yōu)化醫(yī)院的資源配置能夠最大程度滿足患者的訴求。
2、人工智能彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞
彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞:從點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站、社交平臺(tái)和新聞媒體等渠道收集客戶對(duì)醫(yī)院的評(píng)價(jià),通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理成能被系統(tǒng)識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),根據(jù)已經(jīng)搭建好的模型,系統(tǒng)能夠整理、分析出各種評(píng)價(jià)背后的真實(shí)含義。
調(diào)查發(fā)現(xiàn):患者對(duì)某醫(yī)院話題討論最多的分別是:候診時(shí)間、服務(wù)態(tài)度、就診時(shí)間、醫(yī)療價(jià)格及院后隨訪。
相對(duì)于傳統(tǒng)方式:人工智能能夠大幅的擴(kuò)寬患者的反饋信息收集渠道;大幅降低從信息收集、分析到總結(jié)的時(shí)間損耗;并且能夠避免人為因素,最大程度保證調(diào)查分析的結(jié)果客觀有效。
利用人工智能對(duì)醫(yī)院進(jìn)行管理,能有效的對(duì)人、財(cái)、物、信息、時(shí)間等資源,進(jìn)行計(jì)劃、組織、協(xié)調(diào)、控制, 充分利用醫(yī)院的現(xiàn)有資源,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療效用的最大化。
以醫(yī)院管理標(biāo)桿型的企業(yè)Qventus為例,在XX醫(yī)院使用了它所提供的人工智能系統(tǒng)后,這家醫(yī)院在以下八個(gè)維度的表現(xiàn)出現(xiàn)改善,同時(shí)患者對(duì)醫(yī)院的滿意度從29位提高到第3位。

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