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文章来源:榆林日报    发布时间: 19-04-21   【字号:      】

  

人工智能使得传统人类医生的工作部分被智能机器接替,那么随之而来的问题是:这部分工作的质量和出错的风险应该由谁负责?是使用人工智能的医生?医院?还是人工智能供应商?……这种根据具体情况而有所差异的责任归属容易让人产生模糊感

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而随着亚健康、慢性病的情况越来越普遍,拥有了解自己健康情况、能长期提供治疗指导的家庭医生服务,又显得越来越有必要这种病人都往大医院跑的“虹吸效应”,背后反映的其实是医疗服务体系设计和管理的问题

从总数看,目前我国各级医疗机构共有万个,比美国的万个还多;从平均覆盖人口数看,我国平均每个医疗机构覆盖1400人,与日本的1155人基本相当因为光依靠行政手段,不管是强制、还是激励,都无法解决分级诊疗面临的核心问题:优质医疗资源有限

过去慢病管理主要靠病人自己,而“糖大夫”则借助互联网和人工智能技术,将病人、家属和医生都拉入了慢病管理体系中,为各方都带来了益处

对高级、大型医疗机构采取的是财政差额补偿和医保按服务项目付费的方式,治疗病人的数量与收入直接相关,使得这些机构对病人的态度是“多多益善”;而对基层医疗机构采取的则是收支两条线和基本药物制度,治疗病人的数量多少基本不影响收入,导致这些机构对病人态度消极,甚至出现“不愿治”、“情愿放”等情况

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在人工智能技术的融入下,未来老百姓有望更快享受到“家-全-专”完整协同的三级系统化医疗服务,即人工智能+家庭医生/全科医生/专科医生三大角色的应用场景为什么分级诊疗这么难落地?

对大部分人而言,大医院意味着“有保障”和“少折腾”

其工作原理主要包括三步:?基于机器视觉和自然语言处理技术,学习、理解并归纳现有的医疗信息和数据(包括医学文献书籍、诊疗指南和病例等),自动构建出“医学知识图谱”;基于深度学习技术,系统自动学习海量临床诊断病例构建出“诊断模型”,实现根据症状输入、输出疾病判断和诊疗建议功能;实际参与诊断,对比专家医生的诊断结果进行模型优化

  




(责任编辑:俞飞鸿)

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