老齡化大潮洶涌,請給“AI+腦?漆t(yī)療服務(wù)”一點(diǎn)時(shí)間
11月24日,“宣武老年醫(yī)學(xué)國際論壇(2018年度)”在北京國家會議中心召開,國家科技部、衛(wèi)計(jì)委、北京市科委等機(jī)構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)、國際老年醫(yī)學(xué)學(xué)會專家及國內(nèi)院士、著名專家、學(xué)者出席,一同探討我國老年醫(yī)學(xué)臨床科研管理等領(lǐng)域一系列問題。
在去年11月舉辦的宣武老年醫(yī)學(xué)國際論壇上,國家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心曾成立了包括中國帕金森聯(lián)盟等在內(nèi)的12個臨床與科研協(xié)作聯(lián)盟。
中國老年病管理仍存缺口
由于生理機(jī)能減退,冠心病、癡呆、帕金森病、腦血管病、老年綜合征等等常見老年病是老年人群體“家中?汀。截至2017年底,我國60歲及以上老年人口已達(dá)2.41億人,占總?cè)丝诘?7.3%。
“人口老齡化是我國現(xiàn)階段及未來相當(dāng)長一段時(shí)間內(nèi)中國新的基本國情!眹依夏昙膊∨R床醫(yī)學(xué)研究中心主任、中國帕金森聯(lián)盟理事長陳彪教授說。在此背景下,老年醫(yī)學(xué)成為醫(yī)學(xué)界備受關(guān)注的焦點(diǎn)。
資料顯示,現(xiàn)代老年醫(yī)學(xué)最初發(fā)端于英國,而美國的老年病學(xué)科是從整體上關(guān)注老年人的技能狀況、獨(dú)立能力和生活質(zhì)量而非單個疾病。特點(diǎn)包括多層次發(fā)展、康復(fù)貫穿整個醫(yī)療服務(wù)體系、重視對老年神經(jīng)精神疾病的診斷和治療。相比國外,我國仍然缺乏完整的、分層次的長期護(hù)理系統(tǒng),多以家庭養(yǎng)老模式為主,在慢病管理、康復(fù)和精神關(guān)懷等方面仍然存在缺口。
“腦科學(xué)”自古在醫(yī)生乃至醫(yī)學(xué)界是一種“神秘”的存在,診斷難度和復(fù)雜度都極高。追溯上述諸多老年病,其介入管理都需要從“腦?啤眮砣胧。
破局老年醫(yī)學(xué)管理:眾人拾柴火焰高
陳彪教授稱,當(dāng)前國內(nèi)腦疾病診斷大多是依據(jù)?漆t(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)。未來,必須充分發(fā)揮全國性臨床協(xié)作聯(lián)盟的作用,從國家到區(qū)域、再到省級分中心發(fā)揮層級作用,實(shí)現(xiàn)對老年常見慢病的管理。他表示,上述科研協(xié)作聯(lián)盟就是通過大數(shù)據(jù)共享實(shí)現(xiàn)全國范圍內(nèi)的科研閉環(huán)和服務(wù)閉環(huán)。
科研閉環(huán)承擔(dān)著臨床數(shù)據(jù)的采集、管理、資源共享、協(xié)同研究、診療試驗(yàn)和技術(shù)培訓(xùn)等一系列“任務(wù)”;而服務(wù)閉環(huán)中,基層醫(yī)生是連接患者和知名專家的角色,一頭負(fù)責(zé)患者的慢病管理,另一頭連接專家的會診和轉(zhuǎn)診。
陳彪教授尤其看好遠(yuǎn)程會診模式!芭两鹕∪说墓芾響(yīng)該是無界的、可突破時(shí)間限制的。通過互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院醫(yī)院等載體、遠(yuǎn)程會診等方式提升診療效率,是未來帕金森病人管理較為有效的方式!彼f。
除了國家層面的推動,近年來,一波以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等新興技術(shù)為基礎(chǔ)的“AI+醫(yī)療”企業(yè)涌入行業(yè)中,其中以基于醫(yī)療影像的輔助決策系統(tǒng)居多。在腦科領(lǐng)域,亦有例如邁格、NeuroQuant、NeuroReader等角色出現(xiàn)。
這一類企業(yè)的業(yè)務(wù)大多以“輔助診斷系統(tǒng)+分析云平臺”的形式切入醫(yī)院的臨床和科研部分,提供數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)應(yīng)用等一系列全流程服務(wù)。落地方式包括與政府、學(xué)院和醫(yī)院合作,率先獲取海量圖像或病理數(shù)據(jù),以訓(xùn)練算法從而推出更為精準(zhǔn)、具有競爭力的AI產(chǎn)品。
“AI+腦?啤贬t(yī)療服務(wù)的能量引爆點(diǎn)
值得注意的是,高新技術(shù)企業(yè)邁格所研發(fā)的一站式神經(jīng)影像分析云平臺Brain Label即是國家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心的獨(dú)家支持平臺,作為該中心在腦科學(xué)醫(yī)療的大數(shù)據(jù)承載平臺,另一方面還負(fù)責(zé)人工智能腦?蒲芯康募夹g(shù)轉(zhuǎn)化。
邁格創(chuàng)始人馬婷坦言,作為“AI+腦?啤醫(yī)療產(chǎn)品的技術(shù)提供方,其產(chǎn)品最大的挑戰(zhàn)并不在于技術(shù)本身,而在于技術(shù)轉(zhuǎn)化,即技術(shù)真正能帶給中國醫(yī)生哪些價(jià)值。約翰霍普金斯大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射學(xué)及腫瘤學(xué)教授、國際磁共振協(xié)會院士、邁格首席科學(xué)家Susumu Mori告訴億歐大健康,一項(xiàng)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)臨床的技術(shù)轉(zhuǎn)化成功率不足1%。當(dāng)下,AI輔助診斷應(yīng)用落地仍然還處于人類醫(yī)生同等水平或更低水平的產(chǎn)品,在未來,這類應(yīng)用應(yīng)該瞄準(zhǔn)的是更高難度的、人類醫(yī)生都很難判別的疾病。
新技術(shù)在腦?漆t(yī)療服務(wù)在醫(yī)學(xué)范圍內(nèi)想象力巨大,但現(xiàn)在來看,不管是技術(shù)發(fā)展程度還是商業(yè)落地層面,我國的AI+腦?漆t(yī)療服務(wù)都還處于較初期階段。那么未來的機(jī)會會在哪?
在國家層面,通過例如“PPP”等合作模式,集中化數(shù)據(jù)收集、處理和管理,以便于使用標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。陳彪教授表示,通過Brain Label平臺,國家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心未來將有機(jī)會給予臨床和科研更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)指導(dǎo)。
企業(yè)層面,馬婷的觀點(diǎn)是企業(yè)不能止步于產(chǎn)品和技術(shù)提供方,而應(yīng)該作為平臺角色服務(wù)實(shí)體醫(yī)療。未來實(shí)現(xiàn)貫穿縱向和橫向的服務(wù)——開放平臺數(shù)據(jù)接口,集結(jié)行業(yè)多學(xué)科力量,拓展病種。對此,邁格也正朝此方向進(jìn)軍:Brain Label目前已拓展手術(shù)規(guī)劃導(dǎo)航和藥物跟蹤研發(fā)能力,公司正打造“科技產(chǎn)品+專病平臺”的角色。
最后在科研方面,Susumu Mori對億歐大健康表示,介于“AI+腦?啤贬t(yī)療服務(wù)需要海量信息的參與,其中包括血液、基因、心電圖等多類別影像信息,“腦圖譜”是機(jī)器學(xué)習(xí)的有力助手,其把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,對于醫(yī)生的科研和臨床輔助診斷均有重要意義。
老齡化大潮正洶涌,AI+腦?凭烤鼓馨l(fā)展到什么地步?還需要多長時(shí)間才能走向成熟?隨著ABCD(AI、Blockchain、Cloud、Big Data)技術(shù)在各行業(yè)、各領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深入,或許我們需要給行業(yè)多一點(diǎn)時(shí)間,等萬物互聯(lián)、等技術(shù)回歸應(yīng)用、等下一個閉環(huán)生態(tài)的誕生。
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