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加大人工智能技术医疗创新应用 快速提升基层医疗服务能力
  发布日期:2019-08-28 10:37  浏览量:

  全国政协委员、济南市政协副主席、农工党山东省委主委段青英反映:在大数据技术的催生下,医疗人工智能技术迎来新一轮的发展热潮。医疗健康的需求端急剧上升和供给端的严重不足驱使人工智能技术与数据密集、知识密集为特征的医疗健康行业的融合发展。利用人工智能相关技术及成果,能够帮助基层医疗机构辅助诊断,让基层百姓享受“院士级”的医疗服务。对于促进优质资源下沉,推动分级诊疗实施,提升基层医疗服务能力发挥着重要作用。目前,人工智能在基层医疗的应用和发展还存在多重限制性因素亟待解决:

  一是基础设施发展缓慢。基层硬件设施落后,辅助检查仪器尚不具备,网络覆盖和应用难度大。如,基层医院IT系统条件比较差,不方便与人工智能产品对接;鉴于目前人工智能医学影像产品的售价较高,有些基层财力不足,不具备相关设备机器,部分医生仍习惯采取胶片阅片方式,导致数据获取渠道受限。这些对人工智能技术和产品的普及应用都带来了更大的挑战。

  二是数据信息存在缺陷。一是数据质量低。大量医疗冗余数据如果处理不好,会产生数据污染。适宜基层的专家经验、文献资料是基层智能诊疗系统所需的数据源。二是数据链短缺。由于基层对数据重要性缺乏足够认识和成本上的考量,病人的健康数据没有被长期保存,随访信息不全,缺少完备的高质量数据作为支撑,人工智能便成了无根之木。三是数据共享难。基层医疗机构信息基础建设薄弱,缺少统一标准,区县镇医院之间、甚至各家医院不同科室之间数据存储系统可能不一致,数据无法共享互通,或在对接系统时仅靠选择性抓取,不能获得完整数据资源,都影响人工智能在基层医疗的落地。

  三是行业人才极为匮乏。一方面基层工作环境、薪酬待遇、人才管理等方面存在短板,人才引进难、培养难、留住难的现实状况短时期难以改变,岗位缺口大,人才“贫血”现象凸显,人工智能应用“最后一公里”问题突出;另一方面现阶段医疗人工智能人才短缺。据一位医疗行业人士透露,其所在实验室中,前后两届毕业生只有他一人从事医疗行业。人工智能类人才从事医疗行业的大约不到十分之一,培训与医疗结合的人工智能跨界人才更是缺乏。

  为此建议:

  一、以新旧动能转化为契机、实现智能医疗弯道超车

  一是强化政策扶持。人工智能不仅是解决当前中国医疗困境的有效手段,也是中国实现弯道超车的重要机遇。从国家层面出台战略性的引导和支持政策,明确相关研发、应用和产业发展的方向和重点并提供多种引导和支持,加强产业链、创新链、资金链、政策链协同,推动人工智能医疗产品和服务大众化,助推医疗新旧动能转换。

  二是强化法规支持。制定并完善人工智能参与临床医疗的评测标准。构建安全评估、追溯与保障体系,国家层面制定测评标准,建设医疗领域人工智能测试平台,提高公众信任度和接纳度。确定人工智能相关医疗损害的法律责任主体,明确研发者、运营者和使用者各自的权利和义务,并探索建立人工智能医疗责任保险制度,解决受害者的赔偿问题。

  三是强化资金投入。积极建立政府引导、市场推动、多元投入、社会参与的项目建设投入机制。以常见慢病为切入点,面向我国基层医生工作需求,加强医学影像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习、医学知识图谱、医学知识库、大数据分析处理等核心技术的原始创新与集成创新,研发推广全科医生诊疗机器人系统,以协助基层医生开展家庭医生签约服务、智能诊疗、慢病管理、疾病预警、健康评估、健康管理等功能,为基层医生提供了统一的诊疗知识检索体系和诊疗决策支持体系,为我国分级诊疗与家庭医生签约服务提供良好的支撑。

  二、以大数据建设为基础,加快智能医疗数据系统建设

  一是加快大数据建设,突出项目示范。加快人工智能产品的区域人口健康信息系统建设,以解决健康医疗大数据的收集、共享和知识提取、利用等基础问题,建立起医学(医药、医疗、健康)信息资源共享机制--区域性医学大数据平台。在人口健康信息化建设的基础上,部署人工智能诊疗产品,是健康医疗大数据采集、共享和应用的前提,也是医疗人工智能技术研发与应用的基础。同时积极引导实施一批人口健康信息化助力支撑基层医疗人工智能应用示范项目,以大工程、大项目带动智能医疗应用大发展。

  二是解决标准质量难题,突破基础瓶颈。人工智能的研发与应用水平,与健康医疗大数据紧密相关,我国自2002年已采用了国际疾病编码和国际手术编码,但这两大术语还未能覆盖医疗记录中所有临床信息,且具体使用中准确率偏低。需要从数据治理、数据质量方面切实做好基础工作,统一标准的医学术语系统,实现数据的互联互通,形成共享机制。

  三、以资源配置为手段,畅通医疗人工智能应用渠道

  一是创新方式,实现人才汇聚。加强产学研合作共建学科的人才培养新模式,鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能医疗应用相关学科建设,合作建设联合实验室,做好跨界复合型人才输出和创新型专业人才继续教育工作;完善人才引进政策和企业人才培养机制,实现人工智能高端人才精准引进,引进国外人工智能一流人才,吸引高层次海外华人专家归国创业,做好增量人才培养,完善全产业链娥人才梯队建设;加强对基层医务人员再培训,使其能够掌握所需的新技能和新知识,适应医疗健康领域的新变化和新模式。

  二是固本强基,扩大基层覆盖面。加快基层医疗信息化建设,加大资金对信息化建设应用的倾斜力度,促进基层信息化基础硬件设施提档升级,以医联体建设为契机,实现全科与专科、社区与三级医院的信息共享;加大对基层医疗机构的财政支持力度,大力实施硬件设施提升工程,补齐短板,有效推动人工智能应用在基层落地生根,助推基层医疗服务水平大幅提升。

   

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