ChatGPT“出圈”所引发的对于AI医疗应用的思考

英国华人医疗信息协会
2023-03-17 11:33:03
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据统计,到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。其中,医疗行业将占市场规模的五分之一,中国已经迎来AI医疗应用风口。随着技术迭代,AI+医疗应用领域将会越来越广泛,为医疗行业变革发挥更大作用。

来源:英国华人医疗信息协会

ChatGPT的“出圈”现象将市场目光聚焦于AI交互能力的再一次突破,这预示着自然语言处理(NLP)更真实准确地应用于人类思维的组织与表达,加速其与各行业技术融合的进程。事实上,在我国传统医疗模式进入数字化转型的关键周期内,基于算法+数据+云端算力的AI应用创新逐渐成为新的增长引擎。

医学被认为是人工智能应用中最有可能率先实现商业化的细分领域。在“政产学研用”的多方努力下,全球智能时代加速到来,而医疗行业也正加速进入数智化的爆发期。

如果说疫情波动客观上加速了医疗行业生态变革,那么技术创新将成为“后疫情时代”行业力量从复苏走向繁荣的关键。

以ChatGPT为代表的人工智能产品或技术将给医疗行业带来哪些深刻变革?

医疗临床应用创新手段:AI医疗影像、AI医疗机器人

AI影像医疗、AI医疗机器人是人工智能技术辅助临床疾病筛查、诊断、治疗的重要突破。

其中,AI医疗影像通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式,完成病灶识别与标注、三维重建、靶区自动勾画与自适应放疗等功能,辅助医生进行临床决策。距相关资料测算,中国AI医疗影像市场规模复合年均增长率可达87.5%,市场增长维持在较高水平。

2021年7月,国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》,为AI医用软件的分类提供进一步指导,优化审批环境,三类证审批红利进一步释放。医院端作为需求主力,以肺部产品为主导,以心脑血管、骨科、眼科、乳腺等为代表的产品逐步扩充市场。

自科技部2017年印发《“十三五”医疗器械科技创新专项规划》以来,国内AI医疗机器人有了创新与起色,下游市场需求也逐渐释放。

其中,手术机器人通过清晰的成像系统和灵活的机械臂,以微创的手术形式,协助医生实施复杂的外科手术,现已应用于普腹外科、泌尿外科、心血管外科、胸心外科、妇科、骨科、神经外科等多个领域。

临床需求导向下,腹腔机器人(达芬奇)、骨科脊柱机器人与经皮穿刺机器人,始终保持着较高的市场份额。相关资料显示,在2025年,腹腔机器人(达芬奇)将达到93亿元的市场规模,是所有手术机器人中攀升空间最大的品类,这与其高单价、技术成熟、多科室需求量大等因素有关。

值得关注的是,后疫情时代,公共卫生需求触发,房地产、体检机构、康养机构、学校以及各类政府机构对消毒机器人与测温机器人的需求将持续存在。而针对我国老龄化趋势,康复机器人这类针对肢体功能退化的器械将会更多地为民营康养机构所需。

助推医疗决策信息化转型:CDSS与智慧病例

基于数据处理类AI技术应用,CDSS(临床决策支持系统)与智慧病案成为现代医疗机构实现信息化转型的重要落点。

自2018年国家卫健委启动进一步推进电子病历为核心的医疗机构信息化建设,医疗机构采购CDSS的刚性需求大幅增长。其中,服务量庞大的公立医院,在信息化建设基础上累积了大量的诊疗数据,通过不同医院、不同科室的个性化数据形成契合精细场景的CDSS,是未来的重要应用趋势。分级诊疗趋势下,基层CDSS协助建立同质化、标准化的医疗路径,促进科学转诊,缓解医疗资源配置不均的现状。

作为患者信息载体,智慧病案建设是推动医疗信息化的重要驱力。病案标准化、智能化、有效质控是当前智慧病案所聚焦的痛点。目前,结合NLP自然语言处理,将病案中连贯的语言表达拆分成不同词性让机器进行理解,然后根据AI质控模型对其中不符合逻辑或者存在逻辑漏洞的表述提出调整建议,是提升病案全量质控的关键。

由于病案数据属于自由文本,缺少固定的评价标准,因此行业中出现了创新性的基于人机交互的AI病案质控——AI病案质控模型在与临床医生不断的反馈和训练中成长,从而实现较高的智能化水平。根据我国现行的电子病历水平医院评级标准,智慧病案正逐渐由首页质控转向内涵质控,以适应市场需求变化。

医学数据智能平台建设:加速“医疗上云”

《“十四五”国家信息化规划》中明确提出:积极探索运用信息化手段优化医疗服务流程;加快建设医疗重大基础平台及医疗专属云,推动各级医疗卫生机构信息系统数据共享及业务协同。

医学数据智能平台是指以院内信息系统的医疗数据为生产要素,基于私有云部署,通过数据采集、预处理、计算、存储与应用开发一系列步骤与各步骤所涉及的开发组件,生产出临床与科研等医疗应用的开发中间件。其本质上是云计算中的PaaS。

根据中国医院协会信息专业委员会(CHIMA)《2019-2020年中国医院信息化状况调查报告》,47.59%的医院已对各类医疗数据资源进行了整合。医院可结合医疗健康云资源共享、架构统一等特点,消除目前存在的各种信息架构壁垒,促进院内各类闭环业务管理,连通院内院外业务,提升医院精细化管理水平。

截至2020年12月,全国互联网医院已达1600多家,在线医疗用户达到2.15亿,互联网医疗服务范围日益扩大。在保证医疗数据和互联网服务安全性的基础上,医疗健康云平台高弹性、快速部署等特点,非常便于多院区业务统一上新以及IT资源的灵活调配,促进患者诊前、诊中、诊后全程服务的无缝衔接。

未来的AI临床医学助理:“ChatGPT”交互式AI

谈到更前沿的AI医疗应用趋势,“ChatGPT”的出现引发更多思考。

虽然NLP(自然语言处理)技术诞生已久,ChatGPT仍旧以准确率极高的自动写作、决策支持、智能诊断、智能搜索、智能推荐、分析预测等能力,拓展了交互式AI释放行业生产力的更多可能。从技术层面来说,ChatGPT是一个基于OpenAl GPT-3语言模型(Generative Pretrained Transformer-3,第三代生成式预训练模型)的聊天系统。

涉及到医疗领域的应用,互联网医院或是医学科普似乎是匹配度最高的场景,但它的技术本质远不止于此。

当前ChatGPT主要应用在文本对话领域。但未来融合语音、文本、图像信号的多模态交互技术依然可能成为未来行业研究的热点方向,若是能够应用类GPT技术(包括CLIP等)通过建立起文本与图像之间的联系,反过来将图像上的关键信息转化为准确的文字信息,也是对医生检测效率和检测能力的提升。

能否运用人工智能实现有效问诊,目前存在疑问,因为仅有问答和文本输入远远不够,通常还需要精确的病史、影像检查、生化检验等多模态的数据。ChatGPT投入医疗应用的第一步,也许是以类似“助理”的身份,与医生产生专业互动,通过打造多维态数据模型,接收并处理医生的反馈信息,进一步完善诊断结果。

或许目前在医疗领域打造一个大语言模型,或彻底颠覆所有产品形态并不现实。但现在大语言模型展现出了足够的能力,它能够轻易地拓展到各个领域进行应用。同时,它也可以作为一个很好的理解自然语言的前置入口。

未来,医疗领域诞生小规模,且可控的模型仍值得期待。

随着科技的进步和人们对健康状况的重视,AI技术深入医疗领域,推动医疗行业高速发展。以提升医疗服务效率为目的、以AI应用为核心的技术干预手段正介入院内外医疗环节,从而产生相应的新兴医疗应用技术及硬软件产品服务。

这是立于“健康中国”战略宗旨下,中国医疗实现由提供“医疗保障”到提供“健康服务”智慧化、信息化、定制化转型的必经之路。

据统计,到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。其中,医疗行业将占市场规模的五分之一,中国已经迎来AI医疗应用风口。随着技术迭代,AI+医疗应用领域将会越来越广泛,为医疗行业变革发挥更大作用。

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