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IEEE FELLOW張?jiān)ぃ喝藱C(jī)智能融合在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用和挑戰(zhàn)

8月30-31日,由中國(guó)高科技行業(yè)門戶OFweek維科網(wǎng)和高科會(huì)主辦的“OFweek2018中國(guó)(上海)人工智能展覽會(huì)暨OFweek(第二屆)人工智能產(chǎn)業(yè)大會(huì)”在上海成功舉辦。

在31日“OFweek2018人工智能產(chǎn)業(yè)大會(huì)”AI+醫(yī)療論壇上,國(guó)際醫(yī)學(xué)與生物工程院院士/IEEE FELLOW/香港城市大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程講座教授張?jiān)楝F(xiàn)場(chǎng)觀眾帶來“人機(jī)智能融合在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用和挑戰(zhàn)”的主題演講,提出健康工程的醫(yī)療理念就是通過融合工程、科學(xué)、醫(yī)學(xué)三方面解決重大疾病,達(dá)到早期預(yù)防,早期預(yù)警,早期干預(yù),早期康復(fù)的目的。

國(guó)際醫(yī)學(xué)與生物工程院院士/IEEE FELLOW/香港城市大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程講座教授 張?jiān)?/p>

人機(jī)融合的AI醫(yī)療理念

人工智能概念本身不僅包含了機(jī)器智能,也需要研究人本身的智能,也就是把人的智慧和機(jī)器的智能融合起來,在這兩者做足研究之后,才能實(shí)現(xiàn)真正的人機(jī)融合,才能解決健康醫(yī)療方面的問題。

在張?jiān)菏空J(rèn)為“人機(jī)融合是未來健康工程的主要研究方向之一!辈徽撌菄(guó)內(nèi)還是國(guó)際上,心血管疾病是當(dāng)前最主要?dú)⑹。根?jù)WTO的報(bào)告,在未來十幾年二十幾年,心腦血管疾病的發(fā)生率還會(huì)繼續(xù)增加。

AI智能發(fā)展很快,AI的工程應(yīng)用也不少,其基礎(chǔ)研究做的也不錯(cuò),但從全世界的角度來看,疾病卻一直沒有出現(xiàn)下降的情況,張?jiān)菏勘硎荆霈F(xiàn)這種問題的原因是因?yàn)楝F(xiàn)在AI技術(shù)工程都重在基礎(chǔ)研究,把重心都放在了疾病的后期。未來的AI醫(yī)療發(fā)展趨勢(shì),首先要面對(duì)的就是解決疾病的下降需求,面對(duì)這個(gè)問題,就需要從預(yù)防為首,從早期預(yù)測(cè)入手,從早期干預(yù)入手。

在他看來,健康工程的需求非常簡(jiǎn)單,面對(duì)最明顯的老齡化即老年癡呆疾病,需要思考人的知能逐漸退化的過程中,怎么樣能夠有效通過人機(jī)融合解決人的智能方面的問題。人類老齡化,中國(guó)對(duì)AI醫(yī)療方面的科學(xué)發(fā)展高度重視。習(xí)主席多次強(qiáng)調(diào),將人民健康問題提到國(guó)家的戰(zhàn)略地位上,國(guó)家并且頒布了《健康中國(guó)2030規(guī)劃綱要》,強(qiáng)調(diào)了早期診斷、早期預(yù)防、早期治療的健康醫(yī)療理念。

最近美國(guó)的國(guó)家科研院也發(fā)表了關(guān)于AI醫(yī)療的整體戰(zhàn)略規(guī)劃,未來一百多年,21世紀(jì)的重大14大挑戰(zhàn)之一是健康信息學(xué),規(guī)劃中提到一個(gè)很重要的融合理念——把現(xiàn)代醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化成現(xiàn)代新醫(yī)學(xué),意思就是把互聯(lián)網(wǎng)人工智能及信息影像/信息傳感進(jìn)行融合交互,以此來解決重大疾病。

人機(jī)智能融合在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用

基于人機(jī)融合理念基礎(chǔ)上,張?jiān)菏勘硎救藱C(jī)融合的AI醫(yī)療領(lǐng)域主要體現(xiàn)在幾點(diǎn)應(yīng)用上。

第一個(gè)應(yīng)用是健康檔案的挖掘:全球人口眾多,健康檔案挖掘的數(shù)據(jù)是很龐大的,因此機(jī)器自動(dòng)記錄幾項(xiàng)重要數(shù)據(jù)做出智能診斷是很有必要的。

第二個(gè)應(yīng)用是自動(dòng)閱讀生物醫(yī)學(xué)影像:這個(gè)是非常關(guān)鍵非常重要的應(yīng)用,目前成功案例很多,自動(dòng)閱讀生物醫(yī)學(xué)影像,能夠?qū)崿F(xiàn)高分率的成像過程,應(yīng)用人工智能速度快,存儲(chǔ)量大,記憶高等特點(diǎn),可以幫助臨床醫(yī)生診斷,提升患者就診體驗(yàn)。

第三個(gè)應(yīng)用是微創(chuàng)手術(shù)、微創(chuàng)機(jī)器人:目前達(dá)芬奇醫(yī)療機(jī)器人還不夠完善,未來的醫(yī)療機(jī)器人在研發(fā)上會(huì)復(fù)雜得多。

第四個(gè)應(yīng)用是提高臨床工作質(zhì)量與效率:因?yàn)槿斯ぶ悄芎苤匾囊粋(gè)特點(diǎn),是速度快、存儲(chǔ)量大、記憶高,這個(gè)可以幫助臨床醫(yī)生提高工作效率。

第五個(gè)應(yīng)用是提升患者的就診體驗(yàn):比如現(xiàn)在吃飯刷臉、開車刷臉,那么將來看醫(yī)生也可以刷臉。

第六個(gè)應(yīng)用是個(gè)性化治療方案:有些醫(yī)院已經(jīng)使用醫(yī)療診斷系統(tǒng),此系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生做出一個(gè)初步的建議。

第七個(gè)應(yīng)用是藥物管理:藥物管理也是一個(gè)很重要的應(yīng)用。

第八個(gè)應(yīng)用是醫(yī)療咨詢和服務(wù)機(jī)器人:達(dá)芬奇是手術(shù)機(jī)器人,目前市場(chǎng)比較稀缺的是家庭的服務(wù)機(jī)器人。

第九個(gè)應(yīng)用是新藥研發(fā)和生物標(biāo)記物的檢測(cè):血液檢測(cè)當(dāng)中的標(biāo)記物是很重要的一點(diǎn)。

人機(jī)智能融合在醫(yī)療健康領(lǐng)域的挑戰(zhàn)

目前人工智能遇到的問題挑戰(zhàn),也是AI的特點(diǎn),即大數(shù)據(jù),大計(jì)算量,快速計(jì)算量等等。

第一個(gè)挑戰(zhàn)是算法、理論基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)分析:這是其中最大挑戰(zhàn),目前人工智能正處于深度學(xué)習(xí)階段,但因?yàn)樾枰臄?shù)據(jù)量過大,在部分疾病上還無法獲得相關(guān)數(shù)據(jù),所以人工智能在醫(yī)學(xué)上還未達(dá)到如AlphaGo一樣的大數(shù)據(jù)精度下,張?jiān)菏刻岢鰪男?shù)據(jù)更加智能的方法融合人的智慧,融合機(jī)理,來攻克不需要大數(shù)據(jù)也能做精做預(yù)算的觀點(diǎn)。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是可穿戴式:人工智能有個(gè)很重要的疑問是怎么樣獲取信息?在醫(yī)療信息當(dāng)中,最理想的狀況是生物標(biāo)記物,醫(yī)學(xué)影像、生理參數(shù)、生化參數(shù)全都可以被自己自動(dòng)獲取,不用去醫(yī)院。

第三個(gè)挑戰(zhàn)是多模醫(yī)學(xué)影像的融合:醫(yī)學(xué)影像有解剖,有功能,還有一些其他不同參數(shù),在要求分辨率很高的情況下,只能依靠計(jì)算機(jī)來用功能的方式把這三個(gè)錄像疊加到一塊,實(shí)現(xiàn)一個(gè)三維的模擬。

最后兩個(gè)挑戰(zhàn)是感情和倫理:當(dāng)AI醫(yī)療機(jī)器人造出來以后,在與人類長(zhǎng)相相似情況下,人們?nèi)绾魏退嗵帲咳绾谓鉀Q他的關(guān)系?如何去熱愛機(jī)器人?

最后,張?jiān)菏勘硎镜剑骸拔磥硎畮锥畮啄觊g,人類的壽命將會(huì)通過人工智能延長(zhǎng)。最需要做的就是將AI、傳感和影像等等融合在一起,這個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是很有前景的!

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