全息圈
VR AR MR前沿
針對我國醫療資源緊缺、醫療技術水平參差不齊以及控費壓力等痛點,AI超級醫生可應用于輔助診斷、健康管理以及疾病預測中
醫療資源緊缺
總體醫療資源緊缺,醫療效率不高、慢病診療管理覆蓋面低等問題
醫療技術水平有限
地區之間醫療資源分配不均,醫療技術和能力參差不齊,需要更加完善的技術平臺和模式提升總體水平
控費壓力
醫保基金控費壓力巨大,需要技術手段提升醫療效率并且減少醫療資源的浪費
元宇宙的愿景是萬事萬物的數據化,隨著越來越多的體征數據的采集以及連接,一個實時反應人體在生理、精神、營養等各個領域的虛擬人體將會構建起來
未來80%的疾病治療流程面對的將會是“AI超級醫生”,他們背后有強大云計算引擎支撐,經掃描全身,幾秒鐘內就可以給出體檢報告,對于我們的病情給與診斷和初步治療方案并且幫助我們進行主動的個性化的疾病管理
輔助診斷
基于大量真實病歷、循證醫學庫的積累,通過深度學習技術對患者的醫學影像、病理及臨床數據進行自動識別和分析,模擬醫生思維和診斷推理,從而實現對患者的診斷,包括CDSS,智慧病案,人工智能影像診斷、人工智能病理診斷等
健康管理
基于患者的健康檔案、就醫史、用藥史、智能可穿戴設備檢測數據等信息在云端為患者建立“醫療數字孿生體”,并在生物芯片、增強分析、邊緣計算、人工智能等技術的支撐下模擬人體運作,實現對醫療個體健康狀況的實時監控、預測分析和精準醫療診斷
疾病預測/篩查
借助人工智能技術,通過對文本、影像等多模態海量數據的綜合挖掘,發掘病人檢查信息、既往病歷和社會(自然)環境之間的聯系,建立預測分析模型,進一步探索疾病分布演化規律,對疾病流行趨勢進行預測;虛擬的篩查工具對特定疾病人群進行篩查,例如阿爾茲海默癥、抑郁病等
案例:Evidation Health通過可穿戴設備量化用戶日常行為從而加速診斷以及管理健康
Evidation Health成立于2012年,是GE Ventures和斯坦福大學醫學中心合作創建美國健康數據分析平臺,通過可穿戴設備量化和分析用戶的行為,識別和部署最有效的患者管理策略和干預措施,為醫藥企業以及數字健康產品和平臺提供真實有效的臨床數據
•每年收錄超過1萬億數據點的現實生活數據,并與傳統臨床數據整合
•數字生物標記和診斷以及患者疾病進展的量化等方面實現了重大突破
•聯手頂尖藥企推進探索性研究,如聯合禮來探索應用智能設備數據來檢測出認知能力下降和輕度阿爾茨海默氏癥;同賽諾菲為期3年的合作,對2型糖尿病患者進行日常生活行為監測以及健康管理
案例:Qure.ai公司的智能影像分析和診斷
Qure.ai成立于2016年,是將人工智能用于醫學影像診斷的印度醫療科技企業,其技術可在短時間內分析和解釋醫學圖像,幫助診斷疾病。
•將計算機視覺應用于醫療保健領域,短時間內分析和解釋X射線、CT掃描和超聲波等醫學圖像
•利用深度學習技術對醫學圖像進行解讀,篩查多種感染和非傳染性疾病,推薦個性化治療方案
一般聲明演示:本文由quanxiquan.cn于2022-07-04 08:19:00發表在全息圈,如有疑問,請聯系我們。
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