智慧医疗走红 健康大数据发力:人工智能造福人类再迈一步

2016-07-16 19:40:37来源: 鹰视观察

    近日,国务院发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(下称《意见》)。

  《意见》的主要内容是将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局,利用大数据拓展服务渠道,延伸和丰富服务内容,更好满足人民健康医疗需求。建立健全健康医疗大数据开放、保护等法规制度,增强安全技术支撑能力,有效保护个人隐私和信息安全。鼓励政府和社会力量合作,充分释放数据红利,激发大众创业、万众创新活力。

  健康大数据驱动智能医疗产业

  上世纪70年代之前,人工智能的研究范式是采用抽象数据列表与递归作符号演算来衍生人工智能。此后,基于专家系统、自然语言理解、智能知识库的逻辑推理范式渐渐占领了人工智能主流地位。2010年后大数据计算体系和数据基础进一步成熟,人工智能取得了突破性进展,基于大数据模式的人工智能在机器翻译、智能问答等领域取得巨大的成功,并很快在产业应用中得到认可。人工智能发展已经进入大数据驱动时代。

  随着大数据技术日新月异的发展,各个行业对海量数据的挖掘和运用,大数据已经成为稳增长、促改革、惠民生的有力工具。

  那么什么是“医疗大数据”呢?

  医疗大数据主要包括了人们的日常健康体征数据、体检数据、病例数据、处方数据、用药情况数据、基因数据等围绕着人体各项健康指标以及与健康行为相关的数据。此外,从宏观角度还包括公共卫生范畴内的数据等。

  在政策鼓励和资金推动下,健康医疗大数据必将步入高速发展期,从而为人工智能在医疗领域的应用开辟极具想象的空间。有业内人士这样比喻,在医疗领域,大数据分析的作用堪比经验丰富的临床医生。

  医疗已成为人工智能新的投资热点

  最近几年,人工智能越来越多的被应用到医疗领域,以医疗为范畴进行人工智能投资的案例也越来越多。

  2011年,拿到投资的医疗健康人工智能初创公司只有八家;到了2015年,这一数字已经达到了60家;而今年,已经有超过40家医疗人工智能初创公司拿到了投资。

  从CB Insight公布的人工智能垂直领域投资热图可以发现,医疗领域已经成为人工智能投资的第一热点。

    昨天的百度云计算战略发布会上,百度首席科学家吴恩达就人工智能表示,人工智能将会在医疗、消费金融等领域改变社会和生活。

  美国EpiBone公司总裁兼首席执行官Nina Tandon在2016年夏季达沃斯也表示,未来人工智能可以在药物等多个领域提供帮助,比如帮助医生诊断疾病、实施手术等。

  总之,未来人工智能在医疗领域大有可为。医疗成为目前人工智能直接造福人类的首要领域。

  巨头竞相进入,智能医疗新应用不断涌现

  DeepMind医疗护理助手

  今年3月,4:1赢下韩国棋手李世石的AlphaGo,让谷歌旗下的人工智能公司DeepMind名声大噪。而现在,利用人工智能进入医疗领域才是DeepMind的重头戏。DeepMind与 NHS(英国国家医疗服务体系)再次合作,同 Moorfields 眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器学习系统。

  DeepMind公司将获得一百多万匿名眼部扫描的数据。通过一张眼部扫描图,帮助医生读取眼部扫描结果,并更快地找到症结所在。此外,DeepMind希望该系统能够辨识出视觉疾病的早期症状,达到提前预防视觉疾病的目的。

  惠普Haven大数据智能医疗平台

  大量的临床记录涉及各种各样的医疗设备和专业知识。由于信息具有多样性,所以医生在查找特定的临床数据时,无论是在一个病人的病历中查找还是在数千人的病例中查找,都要花大量的时间来搜索。因为很多记录是由临床叙述组成的,是非结构化的,每个病人和临床医生的叙述与记录风格都不一样,所以这些叙述都是带有个人风格和术语的自由文本。这种信息的多样性阻碍了搜索进度,耗时费力。

  惠普Haven大数据平台利用分类法来查询信息,使搜索更为便捷有效。在对医疗信息、临床、商业智能、研究活动等相关数据的提取上,平台用成熟的概率模型来自动识别临床概念,并根据搜索内容,突出显示与之相关的搜索结果。因此,惠普Haven大数据平台可以帮助减少手动和容易出错的步骤,进而减少管理开销,缩短收集信息的时间。

  惠普Haven大数据平台的医疗保健分析具有模块化特性,所以该平台数据分析也可以拓展运用于其他案例,如调查合并症模式、关系发现、先进的居民健康管理队列分析等。

    百度-北京健康云

  百度2014年7月与北京市政府联合推出了北京健康云平台,通过智能设备来搜集用户的身体数据,进行大数据分析后将结果同步推荐给线下医疗服务机构和专家,为用户提供个性化的健康服务。北京健康云整个实现逻辑是由三个层面来组成的,对应硬件、云平台和服务,分别是:

  便携式心电检测产品

  ①底层感知层:也就是获取数据的传感器层。

  其中包含众多可穿戴医疗设备和传感器,例如智能手环、体脂仪、血压计、心电仪和血氧仪等,通过蓝牙、WiFi或3G网络等方式,把数据实时上传到云端。

  ②中间云平台层:即所谓的健康云平台。

  健康云平台层对所有数据进行存储、分析和计算,采用超大规模计算集群,并引入机器学习和深度学习等技术,每天对海量数据进行处理、比对和分析。

  ③服务层:将数据转化为服务,也是靠相应的专业公司、开发者等,将数据落地到具体的健康解决方案。

  根据数据类型的不同,获取设备的不同,可以产生多个健康监测模型。从北京在推的健康云平台可以看到的案例有,减肥瘦身辅导、血压监控、远程心电监测、医疗远程咨询等。

  苹果HealthKit、谷歌 Fit健康管理平台

  2014年6月2日,苹果在其年度开发者大会上发布了一款新的移动应用平台,可以收集和分析用户的健康数据,被命名为“HealthKit”。

  HealthKit是苹果iOS 8所提供的主要新功能之一,旨在提供一个统一的健康数据平台,让用户能够轻松将各种健康硬件、软件数据汇总在一起,从而更好地了解自己的健康状况。

  谷歌在2014年I/O开发者大会上发布Google Fit健康管理平台,类似苹果HealthFit,可管理第三方健康应用的数据以及传感器,旨在通过一个入口获得所有健康类软件数据的统一管理。Google Fit可运行在穿戴式设备或其他外设上,比如Withings scale无线智能体重计。

  人工胰岛泵:可代替体内胰腺的功能

  日前,法国蒙彼利埃大学医院的科研人员研发出一套可以代替体内胰腺功能的人工胰岛泵,旨在能够提高糖尿病人的生活质量。

  这套人工胰岛泵是由植入皮下、测量血糖数值的传感器以及相配套的智能应用程序组成。植入皮下的传感器随时监测病患的血糖水平,同时传感器会将数据实时传送到配套的 APP。通过算法来计算出病患当前需要多少注射的胰岛素量,以确保可以随时将血糖值维持在一定的范围内。这些数据也同时也发送到人工胰岛泵,自动为人体注射正确剂量的胰岛素。

  研发团队负责人 Dr. Renard 则表示:下一阶段,将会在美国、欧洲地区名患者进行时间为半年的测试。而此次测试的目的就是要彻底检验这套人工胰岛泵的安全系数。最后,Dr. Renard 还表示,如果一切都能够按照计划进行的话,预计最早将会在 2017 年这套人工胰岛泵系统就可以正式上市开始工作。Open APS:糖尿病护理监测化繁为简

  传统糖尿病患者的护理方法是需要每天 12 次抽血抽脂来监测血糖水平,一旦检测结果超出正常范围,则随身携带的监测设备就会发出警告,提醒患者需要补充胰岛素。要是因为熟睡或者忙碌没有听到检测仪的警告声,后者则不堪设想。正因为想改善这种监测方式,所以有了后来的 Open APS。

  早在 2013 年,研发团队领导者、同时也是糖尿病患者的 Dana Lewis,研发出能够将监测数据传输到电脑上的方法。这样一来,就可以通过电脑屏幕来实时显示当前的血糖水平,并且通过电脑来唤醒病患,这是 Open APS 系统最初的样子。

  目前已经有不少全球知名的医疗技术公司在 Open APS 系统的基础上研制出人工胰腺。相信未来,糖尿病患者告别胆战心惊过日子的日子也已经不远了。

关键字:健康大数据  智能医疗  人工智能

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/medical_electronics/article_201607166705.html
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