正规在线配资平台 智能浪潮涌现, 百度健康用AI奔赴医疗世界

发布日期:2024-09-18 22:52    点击次数:157

在人工智能兴起之初,业界普遍认为医疗是人工智能最适合发力的领域之一,甚至有了“医疗是大模型皇冠上的明珠”的说法。但实践发现,医疗行业的诸多特殊性决定了再强大的AI技术也需要找到适当的场景才能释放技术红利。人工智能+医疗健康的设想不仅是一场技术的狂欢,更考验着从业者对医疗领域的认知与洞察,考验着每一个AI技术平台对健康垂直领域的精耕细作。

百度布局医疗健康领域多年,多年的沉淀让他们积累了大量的医疗资源,并构建了权威专业医药内容生态,是国内全网获取医疗健康信息的第一入口。在人工智能时代,他们拥有国内领先的大模型能力,并推动医疗数字化走深、走实。

AI智慧门诊让患者看病走进“舒适圈”

对于普通患者而言,“看病难”不是一个单一的问题,而是一系列贯穿诊疗全过程的真实挑战构成的。该看哪个科室?该找哪个专家?怎么挂号?需要做哪些检查?诸如此类的问题,从患者踏入医院他们就必须花大量的时间独自摸索,甚至催生出“陪诊师”这样的新兴职业。

显然,上述问题的发生本质上可以归纳为医疗专业信息差,拥有内容生成能力的大模型在消弭专业信息差上面本身无疑具有天然的优势。基于此,百度健康和武汉协和医院联合打造的中国第一款“大模型+医疗场景”应用——AI智慧门诊。

AI智慧门诊以百度文心大模型为技术底座,主要包括智能分导诊、智能加号、智能候诊室三个核心功能,解决患者挂号、候诊、就诊等环节的多个痛点。

其中,智能分导诊主要解决患者不知道如何选择科室与医生的问题,患者只需要将症状输入,AI助手就会匹配相应的医生资源,降低患者的就医决策难度。同时,对于支持自助开单的医院,根据患者病情需要,AI助手会主动建议自助开单,引导患者在诊前做完关键检查,大大节省就医时间。

而智能加号则是为了解决优质医生资源与急需患者之间的匹配问题,AI助手根据与患者交互信息与病情整理,综合判断病情严重程度与诊疗资源情况,同时把结果展示给医生,医生可以在10秒内判断是否加号。从目前上线的统计数据来看,从3月中旬到5月底,75天内,武汉协和医院甲乳外科的14名医生共收到5400多条加号申请,AI判断准确率达到95%;加号病人中有65%经线下就诊判断确实需要手术,其中超过70%已经病理确诊为恶性肿瘤。这个比例在常规挂号的病人中大概只有6-8%。

针对面诊提效问题,百度健康结合大模型和数字人的技术的“智能候诊室”是一个全新方案。患者在候诊期间,可以提前与医生的数字人进行AI的预问诊,借助大模型的内容生成能力,这些信息会生成预问诊病例,回传到医生工作站内,把患者宝贵的就诊时间留给更有用的信息沟通,也让医生从繁琐的病例填写中解脱,把专业服务做深做透。 

目前,百度健康与武汉协和医院携手打造的“AI智慧门诊”项目已经上线运作3个多月,覆盖医院10余个临床科室,取得了良好的成效。“这些解决方案是百度健康深入医疗系统的每个节点,全面了解患者需求与医生的工作流程,根据就诊过程中的各个痛点设计出来的,相信能打破信息壁垒,大幅提升就医体验。”百度大健康事业群组医疗业务部总经理张延东接受采访时谈道。

大模型升级CDSS打造可用的医生AI助手

过去几年,国家卫健委多次发文推进建设“三位一体”的智慧医院。作为智慧医院的核心系统之一,医疗机构临床决策支持系统(CDSS)被寄予厚望。去年7月,国家卫健委发布更是《医疗机构临床决策支持系统应用管理规范(试行)》,政策的规范无疑进一步推动CDSS的发展。

众所周知,解放医生诊疗效率、减少医疗差错、提升医疗质量、保障患者安全、促进基层医疗机构的发展,这些都是医院高质量发展的必由之路。虽然CDSS受基层医院欢迎,但是目前大部分三甲医院购买CDSS相关产品都是为了医院实现信息管理,满足政策考核的要求,使用意愿并不高。究其原因,传统CDSS产品对医生的赋能太过有限,并没有在临床中真正形成“生产力”。

为了解决这个问题,百度健康打造了CDSS+大模型应用产品。百度医疗大模型基于千亿Token优质医疗健康语料训练的领域基础模型,可为医生提供医、教、研、管多方面的辅助支持。在一期中探索中,百度健康从医生价值出发,协助医生完成案例精要整理、病历辅助生成、患者简报预览、智能医学问答等多种工作,真正实现为医生打造“AI助手”的目标。

目前,百度健康的智慧诊疗产品,已经累计覆盖800家等级医院,助力超过70家医院通过了国家电子病历评级的高等级评审,全方面满足医疗机构与医生的多元化需求。

同时,医疗大模型在医疗机构落地过程中普遍存在着数据安全要求高、医院不同系统数据混杂、医疗应用场景复杂、大模型计算成本等问题。对此,百度健康提出了软件+硬件的综合解决方案。

百度健康目前与英特尔深度合作,基于英特尔至强可扩展处理器和xFastTransformer大模型推理加速引擎,合作开发了CPU版本的大模型一体机。它可兼顾大模型推理所需的性能,还能满足在医院落地应用各种复杂严苛的标准:既实现私有化部署,满足实时性或近实时性标准;且部署成本低无需医院再额外配置相关硬件,同时也避免了模型和硬件的调试成本,实现开“箱”即用。目前,该CPU大模型一体机已落地部署在北京、上海多家三甲医院落地应用,在帮助医院提升医生效率,激活医院沉淀数字资产上表现出色。

当然,这只不过是百度健康推动AI+医疗健康第一步。中国拥有全世界最大的医疗卫生服务系统,医师总数超过400万。但是优质医疗资源绝对数量不够、医疗机构分布不均等问题在短期内很难解决掉,然而医疗大模型却恰好有能够解决这些问题的思路。这些都是百度健康的新机遇,对于未来,百度集团资深副总裁、大健康事业群组总裁何明科表示,百度健康将长期致力于通过互联网+AI科技助力医疗健康产业发展,惠及“医药患”各方。

无论是AI智慧门诊或是CDSS+大模型应用产品,百度健康都期待这种创新“火种”能蔓延到全国的其它医院,形成一个行业标杆正规在线配资平台,合力探索医疗“新质生产力”。