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B体育医疗最佳伙伴 人工智能AI解决基层难题

发布时间:2024-02-06 14:51浏览次数: 来源于:网络

  B体育现在人民收入确实增加了,生活水平也提高了B体育,但是“看病难”的问题却越来越让老百姓们头疼。

  2014年全国医疗机构总诊疗人次超过76亿,而基层医疗卫生的诊疗人次从2009年的62%下降到58%,大医院人满为患和基层医疗机构利用不足的问题并存,既浪费了资源,影响了医疗服务体系的整体效益,也推高了医疗费用,加重了患者负担和医保资金的支付压力。为了更好地让医疗资源合理利用,分级诊疗政策应运而生,此外互联网医院同样在疯狂的生长。

  在分级诊疗下,基层医疗卫生机构的功能定位为:提供基本医疗和基本公共卫生服务,其中基本医疗是为诊断明确、病情稳定的常见病、慢性病稳定期、急性病康复期、老年病、晚期肿瘤患者提供首诊、转诊、连续性管理等服务。目前我国基层医疗卫生机构的数量和财政补助规模不断增加,但仍存在政策引导缺失、服务能力不足、双向转诊通道不畅、信息化建设滞后等问题。

  贵州一直是医疗改革的模范生,在2016年12月,贵州省人民政府办公厅正式印发了《贵州省加快推进分级诊疗制度建设实施方案》,针对贵州省基层医疗机构的不足,围绕贵州省医疗服务发展现状,提出全面的解决方案。

  在今年3月份贵州省人民政府新闻办公室举办了《贵州省加快推进分级诊疗制度建设实施方案》新闻发布会,在会上提出贵州全面开展分级诊疗试点工作,提出到2017年,居民2周患病首选基层医疗机构的比例达到70%以上,到2020年,分级诊疗服务能力全面提升,保障机制更加完善,基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗模式基本形成,符合省情的分级诊疗制度基本建立。

  贵州省卫生计生委副主任张光奇表示,分级诊疗就是要按照疾病的轻、重、缓、急及治疗的难易程度进行分级,不同级别的医疗机构承担不同疾病的治疗,实现基层首诊和双向转诊。全面推进分级诊疗对满足人民群众快速增长的医疗需求,缓解看病难看病贵问题具有十分重大的意义。

  在我国,基层医疗一般意义上指的是县乡村三级医疗机构,包括县级人民医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院、村卫生所(室)等,基层医疗卫生机构,主要面向本机构服务辐射区域的居民提供基本公共卫生服务和基本医疗服务。

  基层医疗机构主要承担社区居民和集体单位的传染病预防、控制和传染病人的管理、社区开展的妇幼保健工作B体育、慢性非传染性疾病的一级预防为主的管理工作、建立社区居民健康档案等责任。

  慢性病已经成为困扰我们生活的一大因素,2012年我国慢性病死亡占疾病死亡人数的86.6%,其中脑卒中死亡人数占慢性病死亡的51%,占总死亡的44.2%,此外高血压,高血脂,高血糖等问题也困扰着数以亿计的居民,原卫生部副部长、中华预防医学会会长B体育、“健康中国2030战略研究组”首席专家、中国工程院院士王陇德认为未来十年是我国慢性病爆发期,需要得到所有人的重视。

  原本应该是健康防护网末梢神经的基层医疗机构,因为硬件设施、人才缺失等各种原因导致基层医疗机构逐渐失去了居民的信任B体育。

  计划经济时代,基层医疗机构取得的成绩有目共睹,随着市场经济的发展,医疗资源配置和利用由基层医疗卫生机构向城市公立医院流动,基层医疗卫生机构服务能力被不断削弱,医疗资源配置和利用的 “倒金字塔” 问题开始形成。

  但是,我国人口基数重大,伴随着人口老龄化的到来,需要占用的医疗资源逐步上升,但是大型医院承载能力有限,还是需要众多基层医疗机构焕发生机,2016年8月,习在全国健康大会上强调,要坚持问题导向,抓紧补齐短板,加快推进健康中国建设,努力全方位、全周期保障人民健康。

  近日,广东省卫生计委在广州召开2017年广东省卫生计生工作会议。会议中提出,年底广东省将投入500亿元,加强基层医疗卫生服务能力建设项目,推动基层服务能力,实现根本性提升。

  资金主要用于基层医疗机构修缮、基层医生大夫的补助和奖金以及人才培养等,预计建设45家县级医院,将全科医生规范化培训的每年招生规模从750名扩大到1080名,并每年转岗、在岗培训4000名全科医生,从2017年起,按照乡镇卫生院(社区卫生服务中心)的核定编制数以及每人每年1万-1.2万元的标准核拨事业费。

  互联网是一个很神奇的东西,刚刚出世几十年就已经改变了数千年来的生活习惯,如今任何和我们生活相关的事情都能够和互联网产生联系,医疗便是其中之一,近些年来越来越多的企业想要通过互联网解决医疗的问题,比如挂号,比如买药,去年国务院办公厅印发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,大力推进“互联网+医疗”,国内互联网医疗创业环境的开放程度已经到了最好的时期。最近互联网医院更是疯狂发展,席卷了各大互联网医疗企业。

  互联网医院所主张的是:生病了不用去医院,在家实现问诊,千里之外的名医“接单”,并给出治疗方案,药品通过网络配送,患者在家签收。但是卫生部的66号文件里就明确规定,如果一家互联网公司没有医疗机构的资质,就只能做咨询,不能做诊断、不能做治疗、不能开处方。所以互联网和医院结合成为了必然产物。

  远程医疗帮助最大的是当地医疗资源欠发达的地区。当地百姓也有健康的需求,可你会发现当地的医生很少,医生的治疗也堪忧,这种情况下患者当然希望通过互联网找到发达地区的优质资源。互联网医院的出现,让远程医疗更加方便。

  去年,新乡医学院管理学院院长孟勇教授对6766名农村居民、2983名城乡医生、4400名患者进行的调研报告,基层医生能力不足是阻碍基层医疗正常运转的主要因素,但是医生是一个很需要经验的行业,在短时间内很难批量创造医生;

  廖杰远曾说,全国的心血管疾病患者将近3亿人,慢性呼吸道疾病超4000万人,中国有一半的人都是不健康的,另外还有3亿肥胖人群,他们是各类慢性疾病的潜在发病对象B体育。如此庞大的群体,即便是互联网医院,也无法满足他们的看病需求。此外人文关怀的缺失也是需要解决的问题。

  优质医疗资源短缺又是全球面临的共同问题,这就需要医疗和科技界人士在现有的医疗资源供求环境中挖掘“增量价值”,创造出提高效率的解决方案以普惠大众。摆在医疗机构管理者和科技企业家们面前的是,如何将顶尖医学专家的学识和诊断经验进行快速复制,训练成更多模拟专家诊断路径的“人工智能医学专家”。

  港中文教授汤晓鸥称,学界一直在研究将计算机视觉、人工智能的技术用到日常生活中,但直到深度学习出来,计算机的识别能力提升之后,这种大规模应用才能够实现。港中文大学校长徐扬生出席活动时曾表示,智能革命应该围绕心脑革命,智能时代会到来。

  基于深度学习的人工智能图像识别能力,可以用在医学图像的识别和分析上。与传统的图像识别算法不同,识别医学图像需要算法具有极高的准确率和可靠性。并且从操作性上来说更是十分简便,只需要简单的培训就可以使用。

  如今在肺癌、乳腺癌、宫颈癌、肝癌等癌症上以及皮肤病和眼底病的筛查上,人工智能辅助诊断模型已经取得媲美人类顶尖医生,并且开始在临床上辅助医生工作。

  比如我国糖尿病患者已经超过一个亿,糖尿病最可怕的就是它的并发症,糖尿病性视网膜病变就是糖尿病最常见的并发症之一,糖尿病患者发病率约为25%~38%,失明几率较非糖尿病患者高25倍并且不可逆,国内医疗领人工智能领先企业Airdoc在很早之前就意识到了糖网的可怕,花费大量时间从多家国内外顶级医院收集了数十万张眼底照片,构建超过100层卷积神经网络,最终在顶级眼科专家的帮助下研发了Airdoc糖尿病性视网膜病变辅助诊断模型,在灵敏性和特异性等主要指标上,获得了和人类医生相当的结果。

  《“十三五”国家信息化规划》“健康中国信息服务行动”表示,推动健康医疗相关的人工智能在疾病预防、卫生应急、健康保健、日常护理中的应用,鼓励构建线上线下相结合的智能诊疗生态系统,推动医学检验检测、影像诊断等服务专业化发展。

  把院士级别的看病本事,带到基层医院成为医生小助手,更好的辅助医生工作,这就是人工智能可以解决的实际问题。

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