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当人工智能遇上传统中医 数据模型能够预测危急重症

来源:藏象教育 时间:2017-10-16 11:13

  近日,美国梅奥医学中心呼吸重症研究室主任Ognjen Gajic正式开启他的第二次中国之旅。在参观北京多家医院之后,Ognjen Gajic心生疑惑:国外ICU平均住院日在2天左右,而国内医院却达到了十几天。

  Ognjen Gajic认为,这一现象与患者没有坚持做好慢病管理具有直接关联。带着他的疑惑与答案,一场关于慢病管理与人工智能的讨论在首届慢病管理中医诊疗会议上正式上演。

  理论:中医+人工智能=高效管理慢病

  我国目前具有3.5亿慢病患者,其中,73.5%为循环性疾病,15.9%为代谢性疾病,急需进行高效管理。广安门医院慢病管理项目主任王师菡建议,在管理慢病过程中,应该坚持中西医结合与体医结合的原则,贯穿中医治未病、动静结合的理念,防止慢病转化为危重疾病,进而提高慢病患者生活质量,降低疾病死亡率与医疗费用。

  在世界中医药联合会计算机学会会长李光熙看来,中医本身自带很强的数学理论与模型思想,与人工智能的理论基础一脉相承。将人工智能与中医理论运用于慢病管理,能够提高医生管理效率。“医生的精力有限,借助人工智能手段,可以管理更多慢病患者。”

  其实,医疗领域具有典型的大数据特征。一是数据量巨大。例如,中国中医科学院2012年4所医院全年的门诊量达到698万,仅广安门医院1天的门诊量就超过1万人次;每年还有将近6万多的住院患者。如果将这些患者的诊疗过程全部数据化,每人次就诊产生的医学数据以10M计算,那么每年产生的数据量将高达70TB。如果把全国中医院的临床数据都汇聚起来,其规模之大可想而知。

  二是数据类型复杂。在中医医院,每个患者不但要经过辨证论治的个体化诊疗,还会经过各种理化检测进行疾病及其预后诊断,所以不光有病历资料中包含的信息,还会有生化检查、多种影像或病理切片检查的生物学信息。收集这些庞大、多类别的数据,通过分析处理将其盘活,可以产生让人意想不到的价值。

  “但中医数据采集历史尚有一定欠缺,慢病管理需要很长过程,采集大量数据需要较长时间。”Kindle Beyond Technology Ltd 总裁李智远强调,梅奥中心的数据比较完整,而ICU是在短期内完整收集数据最好的科室。“从患者进入ICU,到出院或者死亡,就诊数据比较密集,能够在短时间内收集。”



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