人工智能,从人工关节开始[CSIA]
 
 
人工智能,从人工关节开始
更新时间:2019-3-15 11:56:54  
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人工智能(AI)无疑将逐步与医学技术相结合,但目前还不清楚二者将以怎样的方式,在哪些具体领域,产生最令人瞩目的碰撞。而只要找到正确的机器学习或其它AI成果的应用空间,相信这将帮助我们解决与生命密切相关的重大医疗保健需求。
  
  医学实践堪称一门艺术,而且拥有着传奇般的发展历程,但其中仍存在着诸多不足。例如,在当前的现代医疗体系当中,我们面向病人设计的电子健康记录(简称EHR),实际上主要用于医疗计费以及降低由医患矛盾引发的损失。通过对EHR当中的数据进行汇总,我们虽然能够得出患者状况的整体情况,但其传统的交互界面与繁琐的操作,实际上仅仅是建立起一种以病患为中心的错觉,而非真正为了贯彻以人为本的诊疗理念所设计。
  
  由于诊疗计划的制定过程根本没有融入到实际患者的期望、想法与感受,因此我们千篇一律地进行给药,如同给每一位工人配发同样码数的工服与鞋子。可以想见,沿着这条道路继续发展,只会导致医生与病患之间的非人化对接方式进一步升级。正如EricTopol在他的新书《深度医学:人工智能如何再次为医疗保健引入人性(DeepMedicine:HowArtificialIntelligenceCanMakeHealthcareHumanAgain)》中所描述,我们正身处在第四次工业革命,其中的大数据、人工智能以及机器人等技术成果,有望彻底改变低下的医疗保健效率,提供定制化护理服务,并最大限度利用最新证据指导治疗方法。
  
  人工智能的最早描述出现在1956年。随着大量先进计算能力的广泛普及以及更多大规模数据(通常称为大数据)的收集与存储成为可能,人工智能终于快步进入我们的生活。在进行数据研究的过程中,人类可以创建并改进复杂的算法,从而识别出有助于诊断或者能够预测量化指标的各类模式。
  
  与此同时,医学实践也正在改变成以价值为基础的行业,专注于以最低成本提供最佳患者诊疗体验。以整形外科为例,特别是下肢关节成形术领域,病患关节将被由金属及塑料制成的人造关节所取代。在这方面,人工智能可以非常高效地评估术后恢复方案,并提供相关服药建议。
  
  首先,关节置换通常属于选择性外科手术。通过X光片被诊断患有晚期关节炎的患者可能会被转诊至专项医师处以进行关节转换,且具体手术细节需要共同商议以满足诸多要求——例如患者的功能性需求、医疗状况、生活质量以及期望等等。在这方面,人工智能可以检测出其中的细微差别,并利用质量较高的原有患者数据做出未来预测。具体来讲,其可能利用一种复杂的算法对最终关节转换风险做出预测、评估住院周期与费用,甚至准确分析出病患的术后恢复轨迹。
  
  当然,要开发这样的算法,必须首先广泛收集来自数十万级患者的诊疗数据。幸运的是,作为关节成形术当中占比最高的子分类,髋关节与膝关节置换是医疗保险报销政策当中最为常见的手术类别。可以看到,患者的术后恢复情况与诊疗体验在很大程度上由报销额度决定。因此十多年以来,髋关节与膝关节置换外科医师们在不经意间积累到大量与患者息息相关的数据,这些数据库足以支撑起机器学习分析与算法开发。
  
  除了协助分析与算法实现之外,大规模数据收集还带来了另一大独特的优势——帮助我们评估不断变化的医疗支付模式所带来的实际影响。医疗保险与医疗补助服务中心最近决定以“绑定支付”作为替代性支付模式,其中病患可以在手术完成后90天之内向医院支付固定费用,而无需考虑术前的实际诊疗复杂程度。通过机器学习分析,我们最终将能够准确量化各类术前因素,从而提出更为公平的患者定额支付模型。
  
  放射学、机器人辅助手术以及人体活动等都是髋关节与膝关节置换诊疗流程中的日常临床要素,也各自产生大量相关数据,可用于基于AI类算法的研究与表征。以FocusMotion为代表的不少初创企业正在与整形外科医师开展合作,利用机器学习算法远程监控关节成形术患者。该算法能够通过传统智能手机中的传感器准确捕捉患者的运动、步态、治疗依从性、阿片类药物依赖性以及个人活动,由此组成的成千上万个数据点将快速积累起可观的分析素材储备。
  
  人类与人工智能在医学领域中的会面令人无比兴奋、充满期待,而且相关成果有望通过提高效率以及重塑医患关系等方式得到证实。考虑到人工智能在医学领域的应用仍然未受监管及检验,为了最大限度提高相关技术的临床意义并确保其应用得当,后续深入研究无疑至关重要。骨科——特别是关节成形术——包含大量子分类,其各自拥有细致的护理计划、易于获取的临床数据,以及对于支付模式、政策、设备制造、放射学、手术技术乃至人类日常活动等因素的直观映射。以这一独特的领域为出发点,充分发挥其巨大的数据源影响力,我们相信人工关节有望成为评估并利用人工智能医疗方案的理想起点。
  
 
来源:至顶网        
 
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