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智慧醫療的百度平谷樣本:聚焦基層,加速AI普惠時代到來

發表于2020-01-16 15:16| 來源互聯網| 作者互聯網

摘要:平谷區馬坊社區衛生服務中心最近接上了AI,這個衛生中心雖說地處北京,但已是六環開外,就連與其相近的首都國際機場,也有60公里的距離。 馬坊屬于交界地,一邊是平谷,一邊是順義,再往南過了環島就是三河市。很多病人,比如張鎮、無窮寺那些地方,去順義區醫院很遠,平谷區醫院也不近,市中...

 平谷區馬坊社區衛生服務中心最近“接上了”AI,這個衛生中心雖說地處北京,但已是六環開外,就連與其相近的首都國際機場,也有60公里的距離。

“馬坊屬于交界地,一邊是平谷,一邊是順義,再往南過了環島就是三河市。很多病人,比如張鎮、無窮寺那些地方,去順義區醫院很遠,平谷區醫院也不近,市中心的大醫院就更別考慮了,只能來我們這兒。”談起衛生中心的“基層優勢”,這里的醫生雖帶著笑容,卻又一絲顧慮,“現在馬坊建設很快,這兒的人口每年都在以五六千人的速度增漲,門診量肯定是一天多于一天。”

作為一個社區醫院,這里沒有高端的影像設備,沒有精密檢驗設備。因地制宜,靈醫智惠為馬坊帶來的是AI賦能下的全科版臨床診斷決策系統(CDSS),用以輔助社區醫生進行日常診斷。

就診時,醫生將根據系統所給出的問題向患者提問,并在系統上勾選對應的回答。問答完畢,CDSS將生成診斷推薦,醫生參考CDSS的建議、結合自己的判斷,最終給出診斷結果。通過前述固定的問診過程,醫生不會有疏忽,不會有遺漏,一切走向標準化。

 

人機協作,標準化的問診如何進行?

 

在征求一位患者的同意后,動脈網記者在內科門診室旁聽了一位患者的就診經歷。

患者:我前幾天著涼了,昨天嗓子特別疼,今天也挺疼的,沒有發燒,但我怕過兩天發燒。

醫生:你咽痛的持續時間大概有多久?

患者:可能有兩三天了。

醫生:你這個疼的是怎么個疼法?

患者:就是吞咽的時候特別疼,平時覺得嗓子特別干。

醫生:干癢嗎?

患者:對。

醫生:自己認為是感冒引起的嗓子疼?

患者:對,因為這兩天突然之間降溫,有點難受。

醫生:這兩天咽痛有沒有加重或者是緩解?

患者:喝水會稍微好一點,好像沒有加重,還是覺得挺疼的,我就怕發燒。

醫生:咽個東西會痛得更明顯一點嗎?

患者:對。

醫生:這種疼會不會向其他部位發散?

患者:不會。

醫生:你覺得嗓子的痛感是特別嚴重,還是輕微一點的疼呢?

患者:特別嚴重,張開嘴看著嗓子都紅了。

醫生:這種疼痛是持續性的還是陣發性的?

患者:一陣一陣的。

醫生:咱們關于你咽痛的這些癥狀問完以后會有下一步,咽部有沒有異物感?有沒有反酸、噯氣之類的癥狀?

患者:沒有。

醫生:感覺乏力嗎?

患者:乏力。

醫生:肚子疼嗎?

患者:不疼。

醫生:惡心嘔吐都有嗎?

患者:沒有。

醫生:食欲怎么樣?

患者:食欲不振。

醫生:沒發燒是嗎?

患者:沒有。

醫生:伴隨咳嗽嗎?

患者:沒有。

醫生:做過什么治療沒?

患者:沒有。

醫生:從你發現不舒服到現在,你的飲食、睡眠、大小便情況還正常嗎?

患者:睡眠不好,飲食一般,其他的都正常。

問診結束后,系統給出了“上呼吸道感染”結果,這與醫生預計給出的診斷結果基本一致。但就流程而言,與非CDSS的日常就診相比,其中多少有些差異。

從效率的角度看,前序問診耗時約3分鐘,加上出具、打印病歷,整個過程大致耗時5分鐘。比較平時的就診,CDSS系統支持下的問診更為詳細,更多耗時,但若計算全流程時間,單個患者的時耗大幅減少。

節約的時間來源于自動化的病歷書寫,馬坊的一位醫生告訴動脈網記者:“我們返聘的大夫大都高齡,很多都是‘一指禪’。如果患者病情特別復雜,現病史這一塊通常要寫很長時間。但如果是用這個系統,只需要單擊勾選癥狀,最后便可一鍵生成現病史。”

問診之后的流程也有所差異,該醫生表示:“我們確定診斷結論后,系統會自動給出用藥建議,我們基本上會按照這里的建議為患者寫處方。

這次診斷系統推薦的是一些感冒藥與解熱鎮痛類的中成藥。平常而言,什么病用什么藥?哪些藥品存在禁忌不能共用?人腦不如電腦,特別是一些不常用的藥,我們也記不了那么全。這個系統會有一個質控,如果藥品間發生沖突,或我們開出了不合理的藥,它都會提示出來。

有些藥物的用藥劑量是需要根據肝腎功能和年齡的情況來調整的,例如,注射用頭孢他啶經腎臟代謝,老年人腎功能會有不同程度的減退,65歲以上老年患者劑量應減至正常劑量的2/3~1/2,一日最高劑量不超過3g。過去這些問題要根據醫生的經驗來決定,如今這個系統就可以判斷。”

時間的壓縮帶來的是門診完成數量的提升,馬坊社區衛生服務中心有三個內科全科醫生,現在一天能夠服務200多名患者。此外,沒有過多診療經驗的年輕醫生正通過這個系統內置的知識庫快速地獲得臨床知識,糾正過去出診時的錯誤觀點與模糊觀點,從這個角度而言,它不單單是一個工具,更像一位無言的老師。

 

“靈醫”的初衷

上述可供全科使用的人工智能CDSS系統是百度旗下靈醫智惠的作品之一。百度初次對外提及“靈醫”還需追溯至2018年的百度世界大會,雖名字幾經更替,但“靈醫”的發展方針一直沒有改變——用AI賦能醫療,用科技讓復雜的醫療更簡單。

“所謂‘靈醫’,既寓意著靈性、智能,又諧音于‘0’、‘1’。作為一家科技驅動的公司,百度希望能夠用二進制的‘0’和‘1’,創造出普惠百姓的人工智能,用最簡單的字符讓醫療變得人人可及。”對于“靈醫智惠”四字,百度智慧醫療總經理黃艷在解釋時充滿著期待。在她看來,靈醫智惠的初衷很簡單——人人皆可享受到公平的治療。

如今的靈醫智惠已經在智慧醫療領域靜靜打磨了近兩年,近日在媒體中這個名字被頻頻提及,似乎驗證著百度日趨成熟的AI技術,已經成長到了矚目的樣子。

不過,靈醫智惠明顯清楚現階段AI的局限性。以AI賦能下的全科CDSS為例,它聚焦基層。對于年輕的醫生,該系統重在輔助診斷與教育;而對于資深的老醫生,他們或許不需要繁瑣的問診流程,卻也能運用一鍵式的病歷書寫功能,用勾選的方式迅速生成病歷。

在分級診療大環境下,靈醫智惠希望用這種方式為基層醫療提供標準化、高效、準確的診斷手段,輔助醫生作出患者是否需要轉診決定,以復制的方式,將聚集的優質醫療平等地覆蓋到每一個基層地區。

“今天的人工智能可以像醫生一樣,通過不斷地學習更多患者的癥狀信息、疾病信息、治療信息、愈后信息成長。這實際上是在以一個全新的角度培養醫療力量,通過數據驅動的方式,讓AI不斷學習專家的能力,隨之通過產品化、工程化的方式聚合,幫助醫生更好地診療患者,進而解決現階段中國醫療面臨的醫療資源缺乏、分配不均等問題。”

 

“靈醫”的產品路徑

近年來的人工智能醫療風起云涌,數百家初創公司緊握“AI”旗幟入場,騰訊、阿里、平安等巨頭主研與收購并行,如火如荼地打造著醫療AI生態。數年過去,這一風尖浪口上的產業已成紅海,產品的同質化非常嚴重。要從這樣的市場中拔得頭籌,百度要有自己的格局。

縱觀全局,“Al to B”的百度打造的并非單單一個自然語義處理產品。依托于循證基礎算法與深度學習算法,靈醫智惠正與大數據、信息化企業構建生態,而進打造貫穿診前、診中、診后全流程的AI解決方案,逐步由基層醫療向從院內到院外的智慧化醫療過渡

都說AI是一門數據驅動的科學,在成立之初,靈醫智惠便找到了中山大學中山眼科中心作為合作對象,共同打造了一款眼底影像分析系統,能夠幫助患者及早發現糖尿病視網膜病變、青光眼、黃斑區病變等主要致盲疾病,避免致盲風險。在目前靈醫的產品體系之中,這是唯一一個涉及AI影像的人工智能產品。

眼科疾病是中國的一個大病。2017年3月,國家衛生計生委辦公廳發布了《糖尿病視網膜病變分級診療服務技術方案》,希望通過分級診療制度的實施,做到糖尿病視網膜病變的早期發現、早期干預,降低群眾的疾病負擔。言外之意,國家希望把糖網篩防放在基層。 

所以,在眼科醫生匱乏的中國,靈醫智惠的邏輯便是用AI補上這一塊短板,讓基層醫療能夠承擔糖網篩防以及其他主要眼病的早篩責任,進而推動分級診療的發展。

而后的很長一段時間內,靈醫智惠沒有離開過基層,直到2019年的新年,形勢悄悄發生轉變。

2月28日,動脈網發現百度低調控股了專注于智慧醫院服務的康夫子。隨后,百度開始陸續合作信息化、大數據上市公司,在保持以基層為核心的前提之下,靈醫智惠逐漸向智慧醫療生態尋求發展。

2019年5月31日,百度與東軟集團在北京簽署戰略合作協議,雙方將共同推進人工智能在醫療健康、智能城市等關鍵領域的落地和商業模式創新。具體到醫療領域,雙方在四個方面達成了協議。 

1. 靈醫智惠AI全面接入HIS(醫院信息系統)產品體系,在醫院智能化方面進行積極探索,并推動醫療大數據在醫藥和保險行業的深度應用;

2. 雙方將共同成立基于人工智能技術的“CDSS(臨床輔助決策系統)專項小組”,攜手推進人工智能輔助決策系統在頂級醫院、基層醫療機構全流程的探索應用;

3. 雙方攜手打造了智慧醫院解決方案,包含CDSS(臨床輔助決策系統)、合理用藥系統、病案質控系統、慢病管理平臺等產品,從智慧醫療、智慧管理、智慧服務三個方面,全流程、全方位地賦能醫院;

4. 在智慧臨床方面,雙方聯合開發合理用藥系統;在智慧管理方面,靈醫智惠與東軟集團推出了病案質控系統。

同年9月,百度斥資14.43億投資東軟控股,百度CTO王海峰將出任東軟控股董事,雙方轉變為戰略合作伙伴關系。爾后11月,百度與浪潮簽署了戰略合作協議。雙方將聯合打造健康醫療人工智能開放技術與應用服務平臺,推動CDSS、智能眼底篩查、智能家庭醫生管理平臺等創新醫療項目落地基層。

今年1月,百度宣布將智慧醫療業務板塊升級為智慧醫療事業部。

頻頻操作之下,靈醫智惠的產品戰略已經非常明顯。其一,以CDSS為核心為基層帶來普惠的醫療服務;其二,圍繞智慧醫療、智慧管理、智慧患者服務打入智慧醫療產業體系。

不到兩年的時間,靈醫智惠已在基層做出了顯著的成果。用一組數字對靈醫智惠的工作進行小結:靈醫智惠的全科版CDSS覆蓋27個科室,超過4000種常見病,基層常見病多發病Top3疾病推薦準確率95%,截至2019年末已覆蓋18個省市1000多家醫療機構,服務醫生數萬人;眼底影像分析系統覆蓋數百家醫療機構,日均篩查量近3000人,敏感度、特異度均為94%。

 

“靈醫”的潛力

 

正如黃艷所言:“國家花費了10年時間沉淀數據,我們很幸運,能夠處于醫療大數據發展的黃金時代。”

電子病歷評級推動病歷數據標準化,標準數據推動DRG、AI、CDSS發揮真正作用,AI、CDSS推動基層醫療公平化發展……在這個以數據為介質的傳遞機制中,機構、企業、醫院、政府通力合作。如今,我們比歷史上的任何一個時期都擁有更多的標準化醫療數據,而這個趨勢會不斷持續下去。

潮流之下,選擇怎樣的資源?如何使用資源?構造怎么樣的生態?對于這三個問題的理解,決定了一家AI企業發展的深度。

拋開政策不談,黃艷將問題的答案濃縮為三點。

一是知識,醫療行業的知識出版有類似于壟斷的特質,而知識是NLP的基礎;

二是技術,循證醫學需要可解釋的AI算法技術作為支持;

三是融入生態,AI要做的不是打破、顛覆或者重建醫療原有的生態系統,而是融入這個由醫院、醫生、政府、知識出版社、數據運營商等元素組成的醫療生態,廣泛地聯合合作伙伴。

每個企業均能從這三個方面尋求突破,不過要從中騰飛,企業還需依靠“硬實力”。對于靈醫智惠而言,人工智能能力與內部生態支持是它突圍的殺手锏。

先談人工智能能力。百度大腦5.0下,百度不僅擁有飛槳深度學習框架,還在搜索、自動駕駛、智慧生活等領域探索中,獲得了一流的AI感知能力與認知能力。此外,百度還與人民衛生出版社合作,獲得人民衛生出版社的圖書、學術專著、診療指南、專家共識、臨床病例等海量權威的醫學知識內容資源作為知識支持。醫療雖然是一個獨特的領域,但并非完全不可遷移。在整套AI體系的支持下,靈醫智惠能夠突破技術的桎梏,以更快的速度成型產品。

再談內部生態支持。據動脈網了解,Baidu Venture和Baidu Capital緊盯醫學動態,SLG智能生活事業群也同靈醫智惠有著慢病管理方面的協同。更為重要的是,百度擁有獨一無二的互聯網入口與互聯網運營能力,這意味著靈醫智惠的成果能被迅速推至終端,這樣打法不可復制。

從宏觀來看,靈醫智惠還擁有難得的資本優勢。人人都說資本寒冬,AI創業企業的發展路徑將不可避免地被現金流所牽制,相比之下,有資本依托的靈醫智惠不會輕易被環境所干擾,能更長遠地規劃未來。

 

“靈醫”的希冀

從現有的情況來看,靈醫智惠的目標簡單而清晰,用八個字來談,便是“扎根基層,打好基層。”而在實際之中,基層醫療機構及覆蓋的患者也確實因為靈醫智惠的科技力量而受益。

那么靈醫智惠的2020年走向何方?黃艷以“深耕B端,融入C端”總結了下一年的發展軌跡。

“在對待AI醫療這件事情上,我們的整體戰略規劃一直沒有過大的變化。2019年我們碩果累累,為2020年的發展奠定了很好的基礎。那么在接下來,我們會繼續做好基層醫療,推動醫療公平化發展,在B端走得更遠、扎得更牢;而在C端,我們將通過慢病管理等方式提供智慧患者服務,一年之后,希望能夠看到一個規?;碾r形。”

回憶數年醫學AI激進的發展,靈醫智惠的規劃平淡得可貴。越是懂醫學、懂AI,越是能夠看破醫學AI的發展路徑,緩行之中,百度的AI+醫療或許能夠為我們帶來驚喜。

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