癌症之外 人工智能精准预测心血管疾病

人工智能+医疗利用机器或软件描述、模仿人类大脑的智慧,在医疗健康领域,通过协助医疗从业人员来改善患者的治疗效果。如今已经在肿瘤癌症等领域取得了良好的成果。

心血管疾病是指由于心脏及血管病变而引起的一系列疾病,包括心脏病、高血压、高脂血症等。心血管疾病发病率高、致残率高、死亡率高、复发率高、并发症多,对健康危害极为严重。美国心脏病协会的统计数据显示,全球每年有近2000万人死于心梗、中风、血管堵塞等心血管系统疾病。

人工智能是现今最前沿的科技手段,AI+已经逐步和各个领域结合起来,比如金融领域,比如教育领域都取得了比较好的成果,人工智能+医疗利用机器或软件描述、模仿人类大脑的智慧,在医疗健康领域,通过协助医疗从业人员来改善患者的治疗效果。如今已经在肿瘤癌症等领域取得了良好的成果。

一个是死亡人数最多的疾病,一个是最前沿的科学技术,根据世界卫生组织的数据,80%的心脑血管疾病、80%的二型糖尿病、绝大部分的原发性高血压,甚至40%的肿瘤都是可以预防的,人工智能+心血管疾病能否取得什么样的效果呢?

人工智能预测心脏病

肺内血压增高会对心脏造成伤害,大约三分之一的患者会在确诊之后五年内死亡。其治疗方法包括:口服药物、直接向病人血液循环系统注入药物以及肺移植等等。但是,医生需要知道患者还能存活多久,才能选择正确的治疗方法。

根据年初在《影像诊断学》(Radiology)上的一项英国研究表明,人工智能可以预测心脏病人何时死亡,研究人员通过人工智能对256名肺高压患者的心脏核磁共振扫描结果和血检结果进行研究和分析,病人的每一次心跳,其心脏的3万个不同点的运动状况都会被人工智能软件监测记录下来。将监测数据同患者8年的健康状况记录结合,人工智能软件就可以发现哪些异常状况会导致患者的死亡。从而可以预测患者未来五年健康状况,预测患者在一年后仍然存活的准确率大约为80%。

近日《科学公共图书馆·综合》杂志上报告,英国诺丁汉大学研发了一种人工智能系统,让计算机通过学习各种医学指征和数据来预测患者的心脏病发病风险,研究人员使用的准确率最高的一种机器学习方法还降低了一定的错误预警率,从而减少滥用药物同样对人体有害。

人工智能早期识别

2012年我国慢性病死亡占疾病死亡人数的86.6%,其中脑卒中死亡人数占慢性病死亡的51%,占总死亡的44.2%,中国心血管危险因素流行趋势明显,导致心血管疾病人群持续增加。原卫生部副部长、中华预防医学会会长、“健康中国2030战略研究组”首席专家、中国工程院院士王陇德曾表示,慢性病快速增长主要集中在未来10年。

心血管病死亡率如此之高,需要受到医护人员和患者关注,人工智能的出现可以帮助医患解决心血管疾病的早期识别以及慢性病的防控知识。

以冠状动脉钙化为例,冠状动脉钙化是冠状动脉疾病的生物标志,并且冠状动脉钙化评分是心血管事件,例如心脏病或中风发作的强预测因子,冠状动脉钙化非常普遍,也被视为是冠心病的前兆。常规冠状动脉钙化评分需要专门的心脏、心电CT来对比诊断。国内医疗领域人工智能领先企业Airdoc基于深度学习,根据胸部CT自动计算冠状动脉钙化评分。算法可以检测出严重心血管事件爆发的风险并提供预警。

人工智能在医疗中的作用

放射科医生每天工作量很大,长时间高强度的工作,会导致医生疲劳,注意力不集中,会有出错的风险,机器最大的特点就是精准和快速,不会出现因为劳累而出现诊断出错的情况,并且可以在极端的时间内阅读一张医学影像。

2015年7月,人社部首次发布的《中国社会保险发展年度报告(2014)》(以下简称《报告》)显示,2009-2014年,全国医疗费用增长幅度接近20%,国家卫生计生委属(管)医院和国家中医药局属(管)医院按照属地化原则,纳入当地医疗费用控制范围。控费目标实行动态管理,每年调整一次。力争到2017年底,全国医疗费用增长幅度降到10%以下。

去年,国家卫计委下发《关于尽快确定医疗费用增长幅度的通知》,要求各省(区、市)要确定本地区年度医疗费用增长幅度(以下简称控费目标)。按照自上而下、层层分解的原则,将控费目标逐级分解到各地市(县市)和公立医院。严控药占比、合理用药、大医院门诊取消输液、分级诊疗、临床路径管理、严控辅助用药等等系列政策轮番出台,比如减少药品加成的情况下,医疗费用虽然增长幅度可以得到一定的抑制。

对于医疗机构来说,控费成为了必须要面对的问题,收入减少的情况下,想要继续运营下去,需要降低运营成本,采用人工智能辅助诊断系统,可以节约医生大量的精力,提高医生的工作效率,从而可以在相同的时间服务更多的患者,从而缓解经济压力。

此外,我国有上百万的基层医疗机构,很多调研报告显示基层医生水平不够成为患者的担忧,医生是一个需要经验的职业,很难在短时间内批量制造上百万的医生,但是人工智能模型操作简单,经过简单的培训就可以使用,人工智能可以让基层医生拥有院士级的治病能力。

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