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医疗AI是提升临床诊疗质量与规范性的关键引擎

2020-07-18 关键词:医疗AI

医疗的核心,始终是以患者安全为本。伴随着新医改持续深入,原有的医疗服务体系将不断被打破重构,国内医疗也将面临众多问题,不断提升临床诊疗质量和规范性,才能进一步提高医疗服务水平。

建设医疗信息化的核心目的,已从最初的提升运营效率,过渡到了利用医疗人工智能提升医疗质量。国内医疗现面临着如何将医疗信息有效打通,如何利用医疗AI协调优化医疗资源等发展方向。 

 

国内临床诊疗现状:资源不足,效率低

 

国内医疗的痛点始终是优质医疗资源不足,较为紧张。医学知识总量的快速增加,医生的培养周期较长,医疗成本日益增加,在一定程度上导致误诊率的攀升。不仅如此,随着人口老龄化的不断加剧和慢性病的增长,加上人民对健康的重视程度有所提高,医疗的需求也随之递增。

 

然而,目前国内的临床诊疗规范性还有待提升,实践中有较多的主观性诊断,健康信息与医疗信息无法有效结合,分诊不严谨等。国内医疗信息化需求也呈现着快速增长的趋势,未来医疗行业需要融入更多的人工智能技术,为医疗领域提供智慧化服务。

 

医疗AI提升临床诊疗质量与规范性

 

由于医生工作繁忙,医疗数据编码应用的不普及,缺乏医疗数据统一的标准和规范,这些问题对于提高我国医疗数据的质量都是很大的挑战。医疗人工智能可将医疗信息进行电子化,有助于将不规范、非结构化的数据,转为规范和结构化的数据,从而提高医疗数据的质量。

 

此外,通过借助医疗AI的庞大循证医学知识库和数据库,可以建立医生的临床决策支持系统,帮助医生进行诊断决策。

 

诊断和治疗是医学的两个重要环节,而诊断又是治疗的基础和前提。诊断的本质就是区分、识别不同的疾病,是认识疾病原因的基础。当我们拥有完整、高质量的患者数据后,医疗AI就具备了训练知识模型的“原料”,在帮助医生做出正确诊断中发挥作用。

 

医疗AI应用是医疗行业发展趋势

 

国内的医改不断深化,在这个过程中,创新和政策的变化使其相互促进。推动我国医疗数据在各个部门和机构之间的连通,是提高医疗数据质量的突破点。连通需要数据标准的统一、数据的公开、以及保证数据的安全,这些都需要政府、行业协会、社会第三方机构的参与。

 

值得注意的是,在2020年的两会上,智慧医疗话题也被反复提及,全国政协委员沈南鹏建议从国家层面提出建立个人健康档案系统、深化医疗器械审评改革、试点部分收费项目、开发AI产品责任险、引入专业机构助力AI医疗审批等意见。此外,《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》也明确规定,推动健康医疗大数据、人工智能等的应用发展。应用信息技术开展远程医疗服务,构建线上线下一体化医疗服务模式。由此看来,医疗AI的广泛应用将成为医疗行业的发展趋势,而互联网医疗的加速发展,未来也有很长的路要走。

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