沉浸式人工智能全国首创:AI医生辅助诊断脑疾病在中山医院开诊

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沉浸式全国人工智能主动:中山医院AI医生协助诊断脑病

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在复旦大学中山医院15楼三楼,一名“新医生” - 小宝来自上周。小宝是一个人工智能机器人。它可用于筛查脑部疾病患者。 “步态观察时,请到红线;语音测试,请跟我三个字.”p>

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甜美的声音,熟练的对话,以及小宝的到来,是中国人工智能融入医学的里程碑:作为第一个“脑部疾病创新诊所”正式向公众开放,小宝帮助医生完成了10多项天。筛查门诊诊所患者的预约。同时,记者了解到,在中山医院,沉浸式人工智能正在渗透到临床诊疗的许多领域,临床嵌入式智能智能模块有效地提高了患者诊疗的便利性和准确性。

人工智能医生如何看医生?

今天下午,记者来到新开的“脑病智能诊疗所”,小宝正在模拟筛查患者,点击“我的介绍”,就开始发誓,“人工智能通过分析语言,时钟,短时记忆,行走姿势,速度等,以评估神经功能是否有异常。“神经内科副主任丁静告诉记者,该人工智能机器人于2017年由医院自主研发,并于今年获得第一项专利。上海和贵州的机器人已经筛查了超过6400名脑部疾病患者。据统计,诊断具体率可达95%。

“请跟我说,球的三个字,国旗,树。”在现场,小豹就像一个真正的医生,与模拟病人沟通。自8月16日起,每周五来中山医院的脑病患者只需要挂一个人工智能门诊病人数(与普通门诊诊所价格相同),他们可以接受专科医生和辅助人工智能。丁静介绍说,配合人工智能医生,辅助诊断操作更容易。每位患者的初始筛查时间约为5分钟,这大大降低了医生传统咨询的费用。 “例如,如果病人走路不好,可能会出现几种情况,或大脑中的疾病,或精神障碍,或正常的颅脑积水.过去没有数据系统。依靠经验医生们代代相传,今天可以少花钱多办事。“专家说。

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人工智能医生是如何做到的?最初,它是一个“机器医生”,组装了深度相机,智能认知评估,语言评估和图像处理模块。 “医生”通过在行走时自动分析患者的步态特征,阅读面部表情和语言以及分析口头复述来判断是否存在脑功能障碍。中山大学党委书记,神经学专家王伟教授说,这样一位人工智能医生可以帮助量化神经系统疾病的体征和形象。通过多学科团队的努力,人工智能将继续改进智能计划。为病人提供更好的服务。

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哪些场景应用已嵌入人工智能

人工智能辅助疾病的诊断已应用于中山医院的许多学科。中山科学院院士,中山医院心内科主任葛俊波教授去年成为学术论坛的一大亮点,与人工智能机器人“小歌”交谈。虽然小歌当时只有两岁,但专业医疗案例的分析已经是第一次。 “在心血管领域的影像诊断中,小歌比一些教授更快,更精确。人工智能的应用前景不容小觑。”葛俊波说。

在肝肿瘤手术中,“协同医学图像云注释系统”平台正成为许多医生的新宠。对于肝肿瘤病理学,人工智能注释可以在目标被锁定后30秒快速找到“可疑范围”,帮助临床医生进行初步筛查鉴定。在大银幕前,医生做了一个示范:打开电影右下角的绿色标志,显示“AI已经完成”。 “医生可以选择传统阅读和人工智能筛查。前者积累了经验,后者又快速准确地阅读。“中山医院大数据人工智能中心办公室主任张继阳说,”未来,通过人工智能辅助诊断,高级医生可以摆脱繁琐的工作,并为困难和高风险患者的治疗投入更多精力。

“沉浸式人工智能医学”已渗透到诊断和治疗的各个方面。据统计,中山医院已经梳理了近90个个人智能临床应用,其中很多已经开发和推广。副院长顾建英表示,除了全面的肝癌人工智能应用系统协同注释平台,全国首家“脑病智能诊疗诊所”,医院内分泌科还制定了“基于大数据治理与决策的基础”胰岛素治疗的树模型。程序推荐平台“等。上述基于临床需求研究和开发的人工智能应用模式和应用场景将大大提高临床医生诊断和治疗的能力,实现标准化,科学化,精细化的发展。

身临其境的探索也会刺激更多的结果发布

“想象力比知识更重要,”葛俊波说。 “二十年前,我们无法想象胶囊内窥镜检查,但这已经变成了现实。”在他看来,人工智能将在成像,病理学,麻醉,检查等方面。辅助领域有很多工作要做,在你最熟悉的心血管领域,培养人工智能并不是空谈。一个“副人才”。他说,考虑到中国庞大的人口基数,患有多种疾病的慢性病患者和相对有限的医疗资源,慢性病的随访和管理将取决于人工智能的发展,这将成为一项重大突破。

记者获悉,经过五个阶段的软硬件采购,信息系统的自主开发,综合医疗服务信息系统,数据融合与共享,大数据和人工智能应用,中山医院已经形成了自主研发的HIS,EMR, RIS系统。作为核心,它集成了近200个模块的PACS,LIS,HRP,ERP,CDR,RDR等综合智能医院信息系统。顾建英介绍说,嵌入人工智能的这样一个系统可以在诊断之前,期间和之后覆盖整个过程服务,使患者真正感受到技术带来的方便,高效和舒适。

中科院院士,中山医院院长范佳教授透露,医院通过建设大数据平台,科研平台,人工智能平台和数据安全平台,实施数据标准和数据质量计划。在医院环境中形成医学人工智能应用。产业链,以支持大规模人工智能应用创新。自助服务,团体式和其他模式实现沉浸式环境,激发医院人工智能应用的探索,并将在未来有一些真正实用的成果,使诊所受益。