中医人工智能辅助诊断系统 (中医人工智能辅助诊断系统)

中医人工智能辅助诊断系统

医疗人工智能系统的建立和应用中需要处理好如下三个关键要素，克服处理三个要素中面临的挑战，才能取得成功。三个要素如下：数据、平台计算能力、深度学习算法模型。

1.数据

医疗人工智能系统需要医疗大数据作为基础，通过机器学习等技术形成一定的智能，用来提供辅助诊断和辅助治疗的功能。

医疗大数据主要包括医学教科书、病历尤其是针对某类疾病的病历、数字化医疗影像、学术论文等。

对于医学影像人工智能系统来说，则是需要数字化影像数据，包括CT、MRI、超声、病理等影像数据，作为机器学习的原料。

因为病历数据、数字化医疗影像数据等属于医院的知识财产，所以人工智能系统的知识产权归属原则和管理方法，需要在实践中不断探索。

医疗数据种类繁多，来源广泛，数据格式千差万别。所以，快速处理数据的收集、集成和加工用以保障人工智能模型的训练和学习，这是开发人工智能系统需要克服的基本挑战。

目前影像人工智能辅助诊断系统在医院落地使用的时候，通常需要利用该医院的影像数据重新学习，以及需要挑战模型参数，才能适应医院的需求。

这是因为在影像数据这一关键因素中，目前各家医院之间因为在影像生成中采用的标准不一致。

例如关于显影剂的服用量标准、设备参数设置不一致造成影像灰度的差别等，造成各个医院之间针对同一个患者的影像数据不同，用来支持机器学习的时候，其模型参数也会不同。

为了能够加大人工智能系统的适用性，需要在开发人工智能系统的时候能够快速集成多方来源的数据，从而训练出更加精准、适用性更广的人工智能系统。

2.深度学习算法模型

除了处理数据之外，选用或开发深度学习的模型算法也是发展过程中的一大挑战。

目前深度学习的算法很多，但是这些算法很难直接应用，而是需要做一定的改进开发，然后应用到数据训练中，并在训练中不断的改进和完善，才能使算法模型越来越精确。

所以，选择合适的算法或者开发算法、以及建立算法调整和改进的平台系统，这是人工智能系统成功的要素之一。

中医人工智能辅助诊断系统

近年来，人工能的应用场景越来越广泛，医疗助理帮助医生进行远程会诊，智能耳朵给听障人士带来了沟通的便利，电子管家在医疗、教育、保健等领域实时关爱独居老人，人工智能提供的细致服务让科技更加温暖。它是临床医生分析数据、提供初步诊断的助手；它是听障人士的耳朵，把声音变成文字，方便交流；它是独居老人的管家，保障老人的安全。

随着人工智能的迅速发展，其应用场景越来越广泛，不仅带来了更多的便利，而且提供了更加贴心、温馨的服务。在医院里，临床医生有人工智能助理上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科医师陈奇华在谈到人工智能时说，对我来说，人工智能是一个可靠的助手。在AI技术的帮助下，我一个上午就可以完成20多个病人的影像诊断，相当于前一天的诊断量，诊疗效率得到了明显提高。

前不久，中日友好医院呼吸科主任医师戴华平与AI助理合作完成了远程会诊。戴华平在北京国家远程医疗和互联网医疗中心，李泽元在哈尔滨医科大学第二附属医院。老李因发热、咳嗽、咳痰、呼吸困难住院。医院将他的胸部CT图像数据上传到远程诊疗中心平台。平台预置的肺部疾病AI辅助诊断系统对老李胸部异常征象进行检测，对肺部炎症、肺结节影等可疑病变进行定位、定量和定性分析。在AI助理的帮助下，戴华平结合相关临床症状和当地医生的诊断结果，确定了老李的治疗方案。

为临床辅助图像分析和专家咨询这一任务提供必要的依据。国家远程医疗和互联网医疗中心相关负责人表示，人工智能辅助诊断系统提高了相关病变的检测灵敏度，可以自动形成分析数据，帮助临床医生快速做出临床判断。在上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科主任颜福华看来，人工智能助理有着明显的优势，放射科医生每天需要阅读和分析大量的图像，人们的工作效率会因为疲劳而降低，而人工智能则不会。它甚至可以比人眼更快地在图像中发现可疑病变，有助于做出初步诊断，根据中国医用材料协会发布的《2019年医学人工智能发展报告》，人工智能技术的应用可以有效提高医学数据处理效率，降低医疗成本。