近日，在深圳高交會舉行期間，平安科技首席醫(yī)療科學家謝國彤在“顛覆性創(chuàng)新論壇”上發(fā)表《平安醫(yī)療科技-用人工智能技術重塑醫(yī)療》主題演講，與到會嘉賓探討人工智能賦予現(xiàn)代醫(yī)學的巨大革新力。

全面賦能醫(yī)療 惠及2億潛在人群

謝國彤在演講中談到，平安集團在患者端、醫(yī)療服務提供商、支付端（Patient、Provider、Payment）三個維度發(fā)力，構建了平安醫(yī)療生態(tài)圈。平安醫(yī)療科技聚焦診療效能的提升，打造了覆蓋診前、診中、診后的全生命周期解決方案。

通過診前做疾病的預測、疾病的篩查，診中做智能的輔助診斷和輔助治療，診后做隨訪，全面利用人工智能技術賦能醫(yī)療的整個流程方方面面，打造了端到端的智能醫(yī)療管理平臺。

據(jù)統(tǒng)計，中國目前有大約3億慢性病患者，這意味著需要消耗龐大的醫(yī)療資源和承擔高昂的醫(yī)療成本。謝國彤指出，要精準實現(xiàn)疾病的預測實際上非常困難，需要解決三大方面的挑戰(zhàn)。一是醫(yī)療數(shù)據(jù)多模態(tài)，如何在成千上萬的數(shù)據(jù)維度中找到關鍵的風險因素難度很高；二是時間序列分析，如何在長達數(shù)年甚至更久的疾病演進找到預測規(guī)律；三是可解釋性，要對醫(yī)生診療發(fā)揮實際可靠的效果，必須便于醫(yī)生理解和掌握。

針對這些難題，平安醫(yī)療科技首創(chuàng)了兩步法的智能疾病預測方案，解決了創(chuàng)新路上“三座大山”的阻礙。首先是融合深度學習、集成學習和時間序列分析等各種方法，構建了非常精準的疾病預測模型，與現(xiàn)有醫(yī)生使用的模型比，它的精度可以提高50%以上；第二是針對非線性模型做各種因子的分析，幫助醫(yī)生理解疾病預測模型，讓預測模型成為醫(yī)生診療中具有現(xiàn)實參考意義的重要助手。

該預測系統(tǒng)當前主要用到兩個領域：一是人群的趨勢預測，在深圳，平安醫(yī)療科技做了流感、手足口疾病預測；二是針對四大類型的疾病領域，心血管、糖尿病、呼吸系統(tǒng)、慢阻肺、腎病，做出了超過40種疾病預測，目前已經在五個省市覆蓋了2億人群。

醫(yī)學影像精準分析 提升醫(yī)療效率與質量

影像分析是現(xiàn)代醫(yī)療中普遍的檢查手段，很多一手診斷數(shù)據(jù)均是來自于醫(yī)學影像，在現(xiàn)實醫(yī)療場景中，影像科醫(yī)生每人每天大概要看200張影像，這個數(shù)字是非常驚人的。

謝國彤在演講中舉例道：在某種腎臟病理篩查中，醫(yī)生要在10億像素的病理影像中找到超過100個腎小球，并在每一個腎小球內統(tǒng)計系膜細胞等各種細胞的數(shù)量。按照常規(guī)，醫(yī)生要花30—60分鐘才能完成這樣的報告，利用平安醫(yī)療科技的智能病理影像技術，系統(tǒng)會自動對所有的腎小球做出標示，并把不同的細胞分類統(tǒng)計，生成報告，幫助醫(yī)生進行智能化分析，從而大大提高讀片的效率。

眼底OCT三維掃描是精度極高的檢測，微小的病灶在肉眼觀察下容易產生漏診，而平安科技智能影像分析系統(tǒng)則是以人工智能和大數(shù)據(jù)篩查為基礎的AI技術，避免肉眼診斷的偶然性，將微小病灶精準標記，生成完整篩查報告，幫助醫(yī)生精準診療，提升醫(yī)療質量。在14日至15日上午，高交會現(xiàn)場通過OCT智能眼部篩查系統(tǒng)共掃描126位觀眾，共篩查出5例陽性，其中4例為視網(wǎng)膜低反射，1例為非急性黃斑區(qū)前膜。

智能影像系統(tǒng)通過40多種模型覆蓋多模態(tài)影像，覆蓋了人體九大系統(tǒng)，包含頭部、內分泌、心血管等，它是最全面的醫(yī)學影像的方案。目前平安的智能影像系統(tǒng)在超過100家的醫(yī)院都在實際使用，針對40多種模型，每天幫助醫(yī)生處理超過2萬張影像，提高醫(yī)生閱片的效率和質量。

醫(yī)療知識圖譜 打造可靠的輔助診療體系

公開數(shù)據(jù)顯示：中國現(xiàn)在一年就診量為80億人次，幾乎有40億人次發(fā)生在二級以下的基層醫(yī)療機構。謝國彤說，“基層醫(yī)療機構的醫(yī)生受限于能力和經驗各方面，診療質量是需要提高的。智能輔助診療的技術就是來幫助他們在做這40億次就診的時候可以得到最好的診斷和治療的建議，幫助到這些患者?！?

但要做到輔助診斷并不容易，首先需要充足的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)庫和醫(yī)學診斷知識庫。在過去30年間，平安通過大量的醫(yī)療相關業(yè)務，積累了大量的數(shù)據(jù)庫和知識庫，奠定了輔助診療系統(tǒng)的核心基礎。謝國彤講到，在這兩個庫之上，平安醫(yī)療科技構建了醫(yī)學大腦，將數(shù)據(jù)文獻知識轉變?yōu)獒t(yī)療知識圖譜，以疾病、癥狀、用藥、問診等節(jié)點，建立起精準的關系結構，從而實現(xiàn)智能化的診療知識圖譜?；诩膊∨c癥狀關系輔助診斷；基于疾病與檢查檢驗關系推薦檢查檢驗；基于疾病與藥品關系及藥物相互作用推薦用藥；基于指南、文獻以及相似病例推薦醫(yī)療證據(jù)。

同時，平安醫(yī)療科技還賦予該醫(yī)療圖譜深度學習能力，持續(xù)積累有效的治療案例和數(shù)據(jù)，并智能分析，讓AI不斷累積經驗，持續(xù)學習，類似“老醫(yī)師”式的成長模式。在診療過程中，從治療初步的癥狀詢問、到檢測項目，從診中的判斷確診，到診療用藥方案、診后的治療效果隨訪，都由智能大腦一步一步地提供信息給基層醫(yī)生來，提高診療能力。

談到未來智能醫(yī)療發(fā)展，謝國彤說，醫(yī)療人工智能是一條漫長的道路，并非短短幾年能看到最終的成功。平安醫(yī)療科技通過人工智能模型的實際應用，實現(xiàn)與醫(yī)院、患者、醫(yī)療機構產生緊密的良性互動，平安醫(yī)療科技逐步完善智能模型的同時也達到各方共同進步：醫(yī)院診療效能提升，患者健康意識提升、醫(yī)療機構服務提升。對于平安醫(yī)療科技日趨完善的智能模型，謝國彤信心滿懷：“未來這些模型最終可以來緩解看病難看病貴的問題，達到的效果就是讓每個人活的更健康。”

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