醫(yī)渡云人工智能技術(shù)賦能醫(yī)療大健康產(chǎn)業(yè)

“云端”相聚,共話數(shù)據(jù)智能。近日,中國(guó)健康信息處理領(lǐng)域的重要會(huì)議之一“第六屆中國(guó)健康信息處理會(huì)議(CHIP2020)”順利召開(kāi)。作為CHIP大會(huì)的“老朋友”,醫(yī)渡云首席人工智能科學(xué)家閆峻和醫(yī)渡云高級(jí)產(chǎn)品總監(jiān)劉婷婷與全國(guó)知名的醫(yī)療信息處理學(xué)者、醫(yī)療專(zhuān)家“云端”相聚,并圍繞“醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入研究”和“基于數(shù)據(jù)智能技術(shù)的城市防疫實(shí)踐”展開(kāi)分享。

健康信息處理是生命健康、臨床醫(yī)療領(lǐng)域的核心內(nèi)容,長(zhǎng)期以來(lái)受到廣泛關(guān)注。本屆大會(huì)聚焦“數(shù)據(jù)和知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療人工智能”,圍繞智慧醫(yī)療發(fā)展的趨勢(shì)與挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)兩條技術(shù)主線的可行和可能的融合方式等話題展開(kāi)深入探討。

醫(yī)渡云首席人工智能科學(xué)家閆峻從醫(yī)療數(shù)據(jù)治理的角度出發(fā),基于機(jī)器學(xué)習(xí)與醫(yī)學(xué)知識(shí)相結(jié)合,針對(duì)電子病歷結(jié)構(gòu)化,醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)質(zhì)控等方面的一些研究和探索展開(kāi)分享。同時(shí),閆峻介紹了在數(shù)據(jù)智能和知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)下,醫(yī)渡云是如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于臨床的,并對(duì)醫(yī)渡云在疫情防控中的典型案例和取得的成果進(jìn)行了分享,受到與會(huì)嘉賓的高度關(guān)注并進(jìn)行深入探討。

行業(yè)深耕:自然語(yǔ)言處理

閆峻表示,在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域有幾個(gè)不同層次的挑戰(zhàn)。首先就是數(shù)據(jù)的集成,醫(yī)療文本記錄等信息比較龐雜,存在數(shù)據(jù)孤島及質(zhì)量參差不齊,冗余性強(qiáng)等問(wèn)題,那么如果數(shù)據(jù)集成和質(zhì)量問(wèn)題解決了,這個(gè)數(shù)據(jù)是不是就是好的,就是可用的了?接下來(lái)的挑戰(zhàn)還有數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用問(wèn)題,其實(shí)這需要大量的自然語(yǔ)言處理的工作,這也是一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域。要把自然語(yǔ)言的描述轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以計(jì)算的數(shù)據(jù),需要依賴自然語(yǔ)言處理中的很多基礎(chǔ)技術(shù)。臨床電子病歷的結(jié)構(gòu)化就是基于這些技術(shù)手段將大量不可計(jì)算數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可統(tǒng)計(jì)、可計(jì)算數(shù)據(jù)的一個(gè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,這一切其實(shí)都是依賴于我們對(duì)數(shù)據(jù)的處理分析、數(shù)據(jù)建模等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

醫(yī)渡云人工智能技術(shù)賦能醫(yī)療大健康產(chǎn)業(yè)

在實(shí)際工作中,通常會(huì)遇到多方聯(lián)合建模的情況,“我們基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架,通過(guò)分布式計(jì)算的方式,可以開(kāi)展多中心研究,進(jìn)行多中心的聯(lián)合建模。目前,醫(yī)渡云已經(jīng)形成了一套自己的方法論,致力于如何用人工智能技術(shù)來(lái)解決很多現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。”閆峻說(shuō)。

總的來(lái)說(shuō),從AI研究的角度來(lái)講,更重要的是如何解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題,如何解決數(shù)據(jù)可計(jì)算問(wèn)題,如何把數(shù)據(jù)形成知識(shí),形成模型,生成知識(shí)圖譜,從而更好地了解疾病與癥狀的關(guān)系、疾病與治療的關(guān)系,更好地輔助醫(yī)生進(jìn)行工作與科研,并能為患者提供個(gè)性化的診療方案。

研究方向:機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性

在特征可解釋的角度中,一大類(lèi)是和模型相關(guān)的,比如常見(jiàn)的決策樹(shù)模型,它本身就被認(rèn)為是一種可解釋的,因?yàn)樗诿總€(gè)節(jié)點(diǎn)上面會(huì)有一個(gè)判斷的標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo),這就是一種模型相關(guān)的可解釋模型了。閆峻說(shuō):“實(shí)際上,當(dāng)我們?nèi)ソ鉀Q很多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的過(guò)程中,會(huì)發(fā)現(xiàn)在醫(yī)療健康這個(gè)領(lǐng)域里,整個(gè)模型的可解釋性對(duì)于最后的應(yīng)用場(chǎng)景是非常重要的。”在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域有著多年經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)沉淀的醫(yī)渡云已經(jīng)構(gòu)建了很多的臨床輔助決策支持這種模型,而且在不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu)里面都有落地應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。

醫(yī)渡云人工智能技術(shù)賦能醫(yī)療大健康產(chǎn)業(yè)

閆峻說(shuō):“在實(shí)際工作過(guò)程中發(fā)現(xiàn),醫(yī)療領(lǐng)域其實(shí)不是零起點(diǎn)的,因?yàn)橐呀?jīng)有了大量的臨床文獻(xiàn),有了大量的專(zhuān)業(yè)知識(shí),有很多臨床指南和一些專(zhuān)家共識(shí),在這個(gè)前提下,如何把這些知識(shí)運(yùn)用好,通過(guò)數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的方式來(lái)補(bǔ)充以前知識(shí)的不足,這是我們解決可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)這類(lèi)問(wèn)題中的一個(gè)核心思想和切入點(diǎn)。換句話說(shuō),整個(gè)行業(yè)里可能大部分工作是以深度學(xué)習(xí)模型為主或機(jī)器學(xué)習(xí)模型為主,然后是一些知識(shí)的嵌入,而我們采用的技術(shù)方案有點(diǎn)不太一樣,是以我們的知識(shí)圖譜和我們的邏輯知識(shí)庫(kù)為主,然后把我們的數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的方式嵌入進(jìn)去,來(lái)解決問(wèn)題。”

落地應(yīng)用:AI在疫情中的實(shí)踐

新冠肺炎疫情發(fā)生以來(lái),許多城市因勢(shì)而為,加快人工智能的推廣應(yīng)用。醫(yī)渡云在疫情中基于價(jià)值場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)下的防疫解決方案,致力于在疫情未完全消失情況下實(shí)現(xiàn)疫情動(dòng)態(tài)閉環(huán)管理,促進(jìn)社會(huì)活動(dòng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與疫情管控的動(dòng)態(tài)平衡,進(jìn)而助力政府做好決策、預(yù)測(cè)工作。

醫(yī)渡云高級(jí)產(chǎn)品總監(jiān)劉婷婷分享了基于數(shù)據(jù)智能技術(shù)的城市防疫實(shí)踐,她指出,醫(yī)渡云利用多年醫(yī)療人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì),助力多地政府迅速在中國(guó)多地進(jìn)行疫情防控?;谝咔榉揽貙?shí)踐經(jīng)驗(yàn),構(gòu)建了“城市免疫平臺(tái)”,以早發(fā)現(xiàn)、早研判、早阻斷為目標(biāo),助力實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化動(dòng)態(tài)閉環(huán)管理。劉婷婷詳細(xì)介紹了醫(yī)渡云利用人工智能技術(shù)助力疫情早發(fā)現(xiàn)、早研判以及早阻斷相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景。

1)早發(fā)現(xiàn):建立多渠道,多觸點(diǎn)預(yù)警觸發(fā)機(jī)制,全面提升疫情監(jiān)測(cè)預(yù)警能力;基于醫(yī)療數(shù)據(jù),針對(duì)癥候群,法定傳染病利用多種算法模型完成常態(tài)化主動(dòng)監(jiān)測(cè);針對(duì)已知疾病構(gòu)建知識(shí)圖譜,新發(fā)疾病與已知疾病利用模型進(jìn)行鑒別,結(jié)合關(guān)系空間等數(shù)據(jù)研判預(yù)警。

2)早研判:疫情關(guān)鍵事件時(shí)間軸視圖,進(jìn)行傳播路徑智能推薦,密接人員自動(dòng)推薦及狀態(tài)管理;持續(xù)進(jìn)化AI算法模型,進(jìn)行精細(xì)化疫情預(yù)測(cè)及政策仿真。

3)早阻斷:建立應(yīng)急處置知識(shí)庫(kù),與各級(jí)別各機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)協(xié)同處置一體化,完成疫情防控的智能指揮調(diào)度。

在疾病面前,人類(lèi)有時(shí)候很渺小,但凝心聚力就會(huì)釋放巨大的能量。醫(yī)渡云將繼續(xù)利用智能技術(shù)賦能更多的場(chǎng)景,打造“平戰(zhàn)結(jié)合”的平臺(tái),并長(zhǎng)期服務(wù)于醫(yī)療健康管理,構(gòu)筑公衛(wèi)防線,為醫(yī)療大健康產(chǎn)業(yè)注入新動(dòng)能。

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