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醫(yī)護可視對講機品牌系統(tǒng) 騰訊AI Lab推進醫(yī)療全流程覆蓋:輔診導(dǎo)診精度再升級、布局三類病理AI研究

2023-10-18 11:18

2019騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會將于5月21日-5月23日在昆明滇池國際會展中心召開。5月22日上午ai預(yù)問診,以“智醫(yī)療 至健康”為主題的智慧醫(yī)療專場重磅開啟。

隨著醫(yī)療行業(yè)融入更多大數(shù)據(jù)、人工智能、傳感技術(shù)等高科技,醫(yī)療服務(wù)正走向真正意義的智能化,并快步走進尋常百姓的生活。AI醫(yī)學影像分析、AI輔助診斷、AI運動視頻分析、AI病理分析等創(chuàng)新技術(shù),正在不斷開拓智慧醫(yī)療的新邊界,更優(yōu)質(zhì)、高效、安全的醫(yī)療逐漸實現(xiàn)。

騰訊 AI Lab 醫(yī)療中心首席科學家姚建華介紹了實驗室聯(lián)合騰訊覓影在AI輔助、導(dǎo)診與分診方面的進展,以及搶先布局AI病理分析方向的科研突破。在AI輔診能力上,騰訊已擁有輔助診斷、分診導(dǎo)診、預(yù)問診、智能用****等AI產(chǎn)品,貫穿診前、診中、診后等診療全流程。病理分析被稱為“醫(yī)生的醫(yī)生”,是疾病診斷的金標準。騰訊AI Lab正集中在這個領(lǐng)域的三大方向研究:基于AI的病理診斷模型、病理組學,及病理預(yù)后預(yù)測模型。他指出,“病理+AI”能夠提高可重復(fù)性、準確率和效率,改善我國病理醫(yī)師供需失衡的問題。

以下是演講全文:

騰訊覓影AI輔診產(chǎn)品貫穿診療全流程,服務(wù)醫(yī)生和患者

AI輔診產(chǎn)品貫穿疾病診療三階段

病人到醫(yī)院看病的過程可以分為三個階段:診前、診中和診后。這三個階段涉及到患者和醫(yī)護人員之間不同的信息交流和相關(guān)的決策過程。對于患者來說,診前會根據(jù)身體狀況進行一些咨詢,需要知道自己要去哪家醫(yī)院哪個科室看??;診中需要和醫(yī)生交流反映病情;診后要了解自己的用****和康復(fù)計劃。

對于醫(yī)護人員來說,在診前需要通過問卷來收集患者的一些基本病情和病史信息,幫助和簡化后續(xù)診斷;在診中,醫(yī)生需要根據(jù)病人描述的病情、病史和檢驗結(jié)果做出診斷,并且決定治療方案和開出****方。在診后,醫(yī)生還要根據(jù)病情的變化追蹤治療和康復(fù)的進展。

這幾個階段的工作重復(fù)性高且耗費人力,縮短了醫(yī)生真正有效的診斷時間。AI可以在診療流程的各個階段作為虛擬助手幫助和服務(wù)醫(yī)生或患者,優(yōu)化工作流程,避免一些失誤。例如對于患者來說,AI可以提供咨詢服務(wù),指引患者就醫(yī),以及提供定制化的治療康復(fù)方案;對于醫(yī)生來說,AI可以輔助他們預(yù)問診、診斷、開****方。目前騰訊AI Lab已開發(fā)了智能導(dǎo)診、AI預(yù)問診、AI輔助診斷和智能用****幾個貫穿疾病診療全流程的產(chǎn)品。

AI輔助診斷系統(tǒng)技術(shù)框架

這是我們的AI輔助診斷系統(tǒng)的技術(shù)框架,基于醫(yī)療文本數(shù)據(jù)和自然語言數(shù)據(jù),核心技術(shù)為自然語言理解、知識圖譜、深度學習和強化學習。在這個框架里,自底向上,通過建立知識庫和信息理解的算法,集成一些業(yè)務(wù)模塊,最后構(gòu)建出不同應(yīng)用場景下的產(chǎn)品。

首先,我們要收集一些原始數(shù)據(jù),包括醫(yī)學教科書、電子病歷、百科、說明書和臨床檢驗報告等等,這些也是醫(yī)生診斷所依據(jù)的知識來源。通過對這些原始數(shù)據(jù)進行清洗、信息提取和知識關(guān)聯(lián),我們可以建立結(jié)構(gòu)化的臨床知識庫、標志庫和規(guī)則庫。利用自然語言理解算法,我們對患者和醫(yī)生之間的交流信息和臨床檢驗報告進行分析,實現(xiàn)語義識別和意圖分析等算法模塊。

然后,我們將相關(guān)算法集成為一些更高層的業(yè)務(wù)模塊,包括會話管理、需求引導(dǎo)、知識匹配和知識推薦等,將醫(yī)生和患者提供的信息與知識庫關(guān)聯(lián)起來。利用這些業(yè)務(wù)模塊,在不同的應(yīng)用場景下可以搭建出不同的AI輔診產(chǎn)品。

騰訊覓影AI輔診產(chǎn)品進展

從2017年到現(xiàn)在,我們聯(lián)合騰訊覓影開發(fā)和落地了一系列AI輔診產(chǎn)品。最早上線的AI輔助診斷系統(tǒng)利用知識圖譜和深度學習模型,可以診斷700多種常見病種,準確率達到96%。去年,我們推出了服務(wù)患者的分診導(dǎo)診系統(tǒng),可以智能分發(fā)和鏈接醫(yī)療資源,已上線上百家醫(yī)院,覆蓋超過200個科室,準確率達到98%。

最近上線的預(yù)問診系統(tǒng),利用強化學習支持多輪問答,收集有診斷價值的患者信息ai預(yù)問診,已覆蓋400+癥狀,識別準確率達到94%。 另外還有合理用****系統(tǒng),可以根據(jù)患者的病史、用****史和過敏史為醫(yī)生提供實時的風險預(yù)報,包括重復(fù)用****,****物之間的相互作用和排斥,****物過敏和劑量風險?,F(xiàn)在已支持11.8萬審核****品,預(yù)警準確率達90%。

AI輔助病理診斷,提升診療效率和準確率

AI輔助診療中心環(huán)節(jié)——病理診斷

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