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在此前結(jié)束的RSNA上，國內(nèi)外AI企業(yè)無論是產(chǎn)品還是科研再一次贏得了全世界的關(guān)注。眾多醫(yī)療企業(yè)也正在通過AI技術(shù)為醫(yī)療機構(gòu)的臨床和日常工作帶來幫助。

今年的大會主題是“See Possibilities Together”。在多位專家的解讀中，這個主題意味著醫(yī)學發(fā)展、醫(yī)療AI企業(yè)發(fā)展的一個必然趨勢，那就是“以患者為中心的醫(yī)患互動”，將單純的技術(shù)討論回歸到醫(yī)生和病人的本源，進而實現(xiàn)更好的落地突破。

經(jīng)過幾年的發(fā)展，人工智能成為眾多醫(yī)療CIO關(guān)注的對象，但是大多數(shù)醫(yī)療機構(gòu)并未涉足人工智能領(lǐng)域，目前在人工智能取得突出進展的企業(yè)還很少。

盡管如此，在2019年，一些有遠見的企業(yè)已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域取得了成就，其中部分企業(yè)還有令人矚目的成績。我們希望，通過這些公司的部署與動作，給業(yè)內(nèi)人士帶來更多的入局思路。

如何對待急診中遇到的肺結(jié)節(jié)?

Summa Health是位于俄亥俄州東北部的一個非營利醫(yī)療機構(gòu)，并且是薩米特縣當?shù)刈畲蟮钠髽I(yè)，共有7000多名員工。

CT胸部成像的使用日益廣泛，導致影像學研究中偶然發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)的可能性增加。這些結(jié)節(jié)已經(jīng)被證明了難以隨訪。根據(jù)《美國放射學院學報》(2016年2月)顯示，偶發(fā)性結(jié)節(jié)的隨訪率在30%至50%之間。

Summa Health的首席肺部專家Sandy Kohut表示：“急診患者的肺結(jié)節(jié)病灶發(fā)現(xiàn)，以及后期隨訪會更加困難，因為這些病灶與急診無關(guān)。此外，安排對無癥狀疾病(如肺結(jié)節(jié))的后續(xù)進一步診斷研究，對于醫(yī)療機構(gòu)來說是一項難題”。

但是，越早發(fā)現(xiàn)意味著越早治療，意味著有更多的治療選擇和更高的生存率。

因此，Summa Health的團隊發(fā)起了一項質(zhì)量改進項目，以改進對急診患者偶然的肺結(jié)節(jié)的識別，以及安排合理的隨訪。

Summa Health向Nuance公司尋求幫助。

Summa Health的高級分析師 Laura Musarra表示：“Nuance的mPower臨床分析解決方案將為我們提供自動化的數(shù)據(jù)挖掘和報告工具，從而幫助我們識別急診部門偶然發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)患者，以便進行隨訪，”

此外，Summa還利用了Nuance的PowerScribe 360報告平臺和Nuance的mPower臨床分析產(chǎn)品，讓多學科團隊能夠改善偶然病灶發(fā)現(xiàn)的隨訪，并在此過程中改善醫(yī)療服務。

Musarra表示：“具體來說，PowerScribe 360報告系統(tǒng)是一個實時的放射學報告系統(tǒng)，它幫助放射科醫(yī)生快速高效地生成高質(zhì)量的報告，從而提高醫(yī)生的滿意度，改善病人的體驗。”

談到另一項AI技術(shù)NLP時，Musarra補充道，“mPower Clinical Analytics是一個特定用于放射學的人工智能分析平臺。它讓用戶能夠輕松地查詢和分析放射科報告中大量的非結(jié)構(gòu)化或口述的筆記和數(shù)據(jù)，提高了效率，并且讓困難的數(shù)據(jù)挖掘過程自動化，使其更容易監(jiān)測、理解和改進臨床和操作質(zhì)量。”

利用AI技術(shù)后，效果也是顯而易見的。

項目實施六個月之后，Summa Health的質(zhì)量改善計劃幫助實現(xiàn)了每月確定的隨訪患者數(shù)量增加662%，從每月8名增加到每月61名。

Musarra解釋說，患者數(shù)量的增加為開設(shè)新的肺結(jié)節(jié)診所做出了貢獻。

最重要的是，多學科團隊建立了處理偶然發(fā)現(xiàn)的最佳實踐。

Musarra表示：“他們定期復查偶發(fā)性肺結(jié)節(jié)的CT掃描。為防止過度診療的問題，他們定期審查CT掃描出現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)。Musarra解釋道：“研究小組仔細權(quán)衡了發(fā)現(xiàn)有潛在風險的病灶，這些新發(fā)病灶可能是良性的，但如果從未被檢測到，可能會造成傷害，但不會導致發(fā)病率或死亡率。”

“無論何時，病人需要我們”

同樣在2019年，總部位于加州的醫(yī)療企業(yè)Sutter Health將創(chuàng)新作為其企業(yè)使命的一部分。它投資于諸多不同的技術(shù)、研究項目和醫(yī)療產(chǎn)品，用來改善病人的體驗和病人的診療結(jié)果。

除此之外，Sutter Health創(chuàng)建并推出了Virtual Symptom Checker，這是一個新的AI產(chǎn)品，可以根據(jù)病人的嚴重程度和病史來檢查癥狀，揭示潛在的原因和下一步計劃。

Sutter health的數(shù)字病人體驗主管Albert Chan博士說：“作為一個完整的醫(yī)療機構(gòu)，我們做的最重要的事情之一，就是建立人與人之間的聯(lián)系。無論何時，我們的病人和他們的家人都會需要聯(lián)系我們。到目前為止，超過一半的病情溝通發(fā)生在工作時間之后。”

他補充說，"有了人工智能，醫(yī)療系統(tǒng)可以做一些更有意義的事情，比如利用一些自動化的手段，在凌晨也可以回答病人的問題。當你生病時，我們的目標是將你與你所需要的醫(yī)療聯(lián)系起來，減少人與人之間的摩擦。”

AI幫助醫(yī)院降低機器風險

2019年，在醫(yī)療人工智能的其他領(lǐng)域，以色列的希巴醫(yī)療中心(Sheba Medical Center，世界十大醫(yī)療機構(gòu))公布了一項研究結(jié)果，該研究驗證了醫(yī)療IT企業(yè)MedAware的AI產(chǎn)品對患者診療的臨床影響。該產(chǎn)品想要利用機器學習技術(shù)，最大程度地減少與藥物相關(guān)的風險。

雷鋒網(wǎng)了解到，這項研究結(jié)果發(fā)表在2019年8月7日的《美國醫(yī)學信息協(xié)會雜志》(Journal of American Medical Informatics Association，簡稱JAMIA)上，研究的題目是“通過在住院病人中應用基于AI臨床決策支持系統(tǒng)，減少藥物處方錯誤和藥物不良事件。”

根據(jù)希巴研究發(fā)布的數(shù)據(jù)，在美國，每年可預防的事故占門診死亡的1 / 131，占住院死亡的1 / 854，每年的直接損失超過200億美元，責任成本超過130億美元。而發(fā)生這些事故的原因是因為衛(wèi)生信息系統(tǒng)的計算機發(fā)生了故障。

在醫(yī)生Gadi Segal博士的帶領(lǐng)下，希巴醫(yī)學中心的研究人員評估了MedAware公司的藥物安全平臺的質(zhì)量、準確性和影響。

該系統(tǒng)已經(jīng)被整合到該中心現(xiàn)有的HER(電子健康檔案)系統(tǒng)中，希巴醫(yī)療中心的醫(yī)生分析了MedAwareAI產(chǎn)品在整個醫(yī)院范圍內(nèi)的實施結(jié)果。

該平臺監(jiān)測了過去16個月里開出的所有醫(yī)療處方，科室工作人員評估所有警報的準確性、臨床有效性和準確性，記錄了所有醫(yī)生對警報的響應。

研究結(jié)果表明，總體預警負擔較低，MedAware生成的警告僅占所有處方的0.4%。其他發(fā)現(xiàn)包括：

• 患者狀態(tài)發(fā)生變化后，已經(jīng)分發(fā)了60%的警告
• 所有警報中有89%被認為是準確的
• 所有警報中有80%被認為具有臨床意義
• 43%的警報導致后續(xù)醫(yī)療訂單發(fā)生更改

2019年，還有其他醫(yī)療企業(yè)發(fā)展人工智能并取得積極成果的案例，2020年將會有更多的醫(yī)療人工智能項目。

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