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1. 案例來源
2019年1月—3月,通過網上填報共收集案例245例,經篩選進入評選環(huán)節(jié)的案例190例,涉及137所醫(yī)療衛(wèi)生機構和科研院所;有55例案例未通過形式審查。收集的信息包括案例名稱、申報類型、申報單位、承建商、基本情況、實現(xiàn)功能、應用效果、技術特點、軟件著作和專利及獲獎情況。申報類型分為疾病預測干預智能化、疾病咨詢智能化、疾病診療智能化、藥物研發(fā)智能化、衛(wèi)生事業(yè)管理智能化和其他類型案例6類[1]。
2. 案例分析
2.1案例分類
按照單位填報的案例類別統(tǒng)計,在190個案例中,疾病輔助診療類案例98例,占比52%;疾病預測干預類案例31例,占比16%;疾病咨詢類案例22例,占比12%;衛(wèi)生事業(yè)管理類案例24例,占比13%;其他案例15例,占比8%;藥物研發(fā)智能化案例為0。
2.1.1疾病輔助診療類
主要收集臨床輔助診療、疾病康復方面的相關應用案例,包括知識庫、智能輔助診斷系統(tǒng)等,以及臨床醫(yī)療機器人、護理機器人、手術機器人、康復機器人等服務系統(tǒng)。疾病輔助診療類以醫(yī)學影像類居多。其中,電子計算機斷層掃描(CT)影像類28例。多模態(tài)影像,如CT影像與磁共振(MR)或正電子發(fā)射計算機斷層顯像(PET)等融合28例。應用場景相對單一,技術也趨于同質化。
2.1.2疾病預測干預類
主要關注健康風險預測、疾病流行和公共衛(wèi)生事件等案例。疾病預測干預類案例主要收集健康管理咨詢、虛擬助手、智能全科醫(yī)生等針對疾病及健康知識等實現(xiàn)的相關應用。在此類應用的22個案例中,有9例是“智能導診”應用場景。
2.1.3衛(wèi)生事業(yè)管理類
主要收集公共衛(wèi)生管理、醫(yī)院管理、分級診療、醫(yī)患溝通、人文關懷等應用案例,如患者隨訪、護理質量管理等。在此類應用的24個案例中,主要以健康大數(shù)據(jù)管理為主,側重于提升醫(yī)院管理水平,支撐分級診療工作開展。
2.1.4藥物研發(fā)類
主要收集新藥發(fā)現(xiàn)階段與臨床試驗等應用案例,如靶點篩選、藥物發(fā)掘、藥物優(yōu)化、服藥依從性管理、藥物晶型預測等,但此類案例缺失,分析其原因:首先人工智能問診系統(tǒng),本次案例征集主要針對醫(yī)療衛(wèi)生機構,沒有涉及到藥品研發(fā)及生產過程;其次,對藥物研發(fā),尤其是基于分子生物學的分子功能分析等需求關注較少。
2.1.5其他
主要關注“防病輔醫(yī)研藥協(xié)管”以外的智能化應用案例,申報案例有智能護理包、智能平臺、物流機器人等。
2.2分析結果
2.2.1申報案例以醫(yī)療衛(wèi)生機構為主
按照東、中、西部地區(qū)進行統(tǒng)計,東部地區(qū)申報案例數(shù)量為120例,占比63%,占比較高;中部地區(qū)為31例,占比16%;西部地區(qū)為39例,占比21%。按照醫(yī)療衛(wèi)生機構類別進行統(tǒng)計,各級醫(yī)療機構共111家,占比81%,其中三級醫(yī)院99家,二級醫(yī)院5家,一級及未定級醫(yī)院7家;公共衛(wèi)生單位22家,占比16%;科研院所4家,占比3%。
申報項目數(shù)量排前3位的省份分別是廣東省22例、北京市20例、上海市和浙江省同為16例。深圳市申報項目12例,占了廣東省的一半以上。報送案例數(shù)量超過10例的還有山東省、四川省、江蘇省、安徽省、重慶市和福建省。
2.2.2疾病輔助診斷應用超過半數(shù)以上,以醫(yī)學影像應用為主
現(xiàn)代醫(yī)學屬于循證醫(yī)學,影像檢查,是現(xiàn)代醫(yī)療診斷的主要依據(jù)之一。醫(yī)學影像的數(shù)據(jù)具有可獲得、易標注、質量較好、數(shù)據(jù)標準化程度較高等特點,使得人工智能在醫(yī)學影像應用中最為成熟。大部分案例通過對病灶或靶區(qū)的自動勾畫,以及三維模型的重建,實現(xiàn)影像分類、靶點檢測、圖像分割、影像檢索。本次疾病輔助診斷案例大多以醫(yī)學影像數(shù)據(jù)為基礎,從原始數(shù)據(jù)中得出抽象的泛化特征,通過反復學習和模型建立進行判斷,完成醫(yī)學影像識別應用。許多醫(yī)院通過使用人工智能醫(yī)學圖像識別系統(tǒng),提升診斷效率和精準度?;鶎俞t(yī)療衛(wèi)生機構通過信息技術賦能,提升診斷水平、促進醫(yī)療資源下沉。
2.2.3輔助診斷應用以肺結節(jié)、腫瘤、心腦血管、眼底病等疾病為主
(1)肺結節(jié)等肺部疾病檢測及診斷案例有46例。案例多通過人工智能技術輔助完成診斷工作,并基于篩查結果自動生成結構化診斷報告。