近年來(lái)，我國(guó)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療總?cè)舜谓?0億次，而我國(guó)執(zhí)業(yè)醫(yī)師數(shù)量?jī)H360萬(wàn)人，且存在醫(yī)療資源分配不均、布局結(jié)構(gòu)不合理等問(wèn)題，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)面臨巨大的服務(wù)需求壓力。
隨著醫(yī)療信息化的快速發(fā)展，電子病歷和健康檔案的實(shí)行。就醫(yī)過(guò)程中產(chǎn)生了大量的文字、表格、圖像、語(yǔ)音等多模態(tài)數(shù)據(jù)。利用人工智能技術(shù)對(duì)碎片化醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行整理分析，以大數(shù)據(jù)智能作為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識(shí)，從知識(shí)到智能的跨躍，打破數(shù)據(jù)孤島，建立鏈接個(gè)人和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的跨領(lǐng)域醫(yī)療知識(shí)中心，形成開(kāi)放式、互聯(lián)互通的醫(yī)療信息共享機(jī)制，將為提升醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)能力，解決醫(yī)療資源緊缺帶來(lái)了新的契機(jī)。
物有本末，事有終始。知識(shí)圖譜是醫(yī)生專業(yè)化知識(shí)和思維模式的組合，它包含了知識(shí)內(nèi)容、知識(shí)量以及知識(shí)之間的專業(yè)邏輯關(guān)聯(lián)。通過(guò)對(duì)這些知識(shí)的邏輯化應(yīng)用解讀，可以為病情信息做出正確的判斷。通過(guò)人工智能技術(shù)萃取知識(shí)，提升人類對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的認(rèn)知水平，已經(jīng)成為醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制勝法寶。智慧眼正是以自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為核心，依托星辰人工智能中臺(tái)提供的各種模型和算子，構(gòu)建基于自然語(yǔ)言處理的深度語(yǔ)義知識(shí)圖譜，形成了AI驅(qū)動(dòng)的健康藍(lán)圖。
深度語(yǔ)義圖譜在臨床診斷、治療、愈后等方面均可發(fā)揮較大的作用。
01
患者：就醫(yī)智能導(dǎo)診
醫(yī)學(xué)知識(shí)具有較高的復(fù)雜性，很多患者無(wú)法便捷準(zhǔn)確地獲取就診信息?；颊呔歪t(yī)時(shí)常會(huì)面臨“知癥不知病，知病不知科”的問(wèn)題，很多患者在掛號(hào)時(shí)無(wú)從選擇，掛錯(cuò)了號(hào)、找錯(cuò)了科室更是家常便飯；拿完藥或是要做檢查時(shí)，又折返去找醫(yī)生反復(fù)咨詢，影響正常就診秩序。而現(xiàn)有的導(dǎo)診方式一般為人工導(dǎo)診或基于關(guān)鍵詞的導(dǎo)診系統(tǒng)，其效率和效果有待提升。
基于知識(shí)圖譜的智能就醫(yī)導(dǎo)診系統(tǒng)，通過(guò)模擬診前咨詢流程，引導(dǎo)患者對(duì)病癥描述和理解，根據(jù)患者輸入的癥狀及并發(fā)癥狀信息，或輸入的疾病名稱，借助知識(shí)圖譜的推理能力，為患者精準(zhǔn)匹配癥狀和疾病對(duì)應(yīng)的科室和醫(yī)生?；颊卟粌H能夠精準(zhǔn)看病掛號(hào)，還能掌握不少疾病的基本知識(shí)，同時(shí)也能促進(jìn)醫(yī)療資源合理配置。
02
醫(yī)生：輔助臨床診斷
資深醫(yī)師往往需要多年臨床經(jīng)驗(yàn)的積累，而基層醫(yī)院的醫(yī)生以及資歷較淺的醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)比較欠缺，需要的培養(yǎng)時(shí)間也較長(zhǎng)。深度語(yǔ)義圖譜，結(jié)合臨床醫(yī)師實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)知識(shí)提取、知識(shí)融合、知識(shí)推理、路徑評(píng)審，形成標(biāo)準(zhǔn)化診療路徑，對(duì)患者實(shí)際診療過(guò)程進(jìn)行還原及對(duì)比分析，能直觀反映和動(dòng)態(tài)推理患者病情，查詢類似病例，輔助優(yōu)化診療方案，審核醫(yī)囑合理性。名醫(yī)、資深醫(yī)師的臨床經(jīng)驗(yàn)以科技的手段萃取、惠及到更多基層醫(yī)師，提升基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診斷和治療能力，推動(dòng)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源向患者身邊延伸。
1） 在醫(yī)生下診斷前，以知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，結(jié)合電子病歷中的癥狀、疾病，以及體格檢查、檢驗(yàn)結(jié)果等病情信息，快速、智能地分析和解釋臨床知識(shí)和臨床數(shù)據(jù)，推薦相關(guān)的疾病、相關(guān)癥狀及體征；
2） 在醫(yī)生下診斷后，在看診流程中主動(dòng)預(yù)警，醫(yī)生診斷過(guò)程如出現(xiàn)誤診、漏診、依據(jù)不足時(shí)將給出風(fēng)險(xiǎn)提醒，同時(shí)給出修正意見(jiàn)。
03
AI健康管理：變被動(dòng)為主動(dòng)
隨著居民個(gè)人健康意識(shí)增強(qiáng)，人們對(duì)診療保健的需求從被動(dòng)、應(yīng)對(duì)性的就醫(yī)診療，逐漸轉(zhuǎn)向主動(dòng)、常態(tài)性的預(yù)防保健。
在適應(yīng)癥方面，高度依賴長(zhǎng)期持續(xù)的健康管理認(rèn)知類疾病及慢性病成為深度語(yǔ)義圖譜的最佳應(yīng)用，如精神心理、皮膚病、糖尿病、視覺(jué)功能等。
以舌診問(wèn)診為例，舌診是中醫(yī)望診的重要組成部分，通過(guò)觀察舌頭色澤、形態(tài)的變化，可以進(jìn)行中醫(yī)輔助診斷及辨識(shí)健康狀態(tài)，廣泛應(yīng)用于中醫(yī)的臨床分析。
人工智能健康狀態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)通過(guò)AI舌診，可以消除主觀經(jīng)驗(yàn)對(duì)舌診評(píng)估的影響，通過(guò)舌象特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機(jī)器學(xué)習(xí)最優(yōu)的算法模型，能夠識(shí)別自然光照條件下舌色苔色顏色屬性，對(duì)舌象特征進(jìn)行綜合判定，你只需打開(kāi)手機(jī)，拍攝并上傳舌頭照片，通過(guò)智能對(duì)話，就能夠精準(zhǔn)完成體質(zhì)和證型分析，得到一份專屬的健康調(diào)理方案。
AI智能舌診問(wèn)診是對(duì)“未病先防”健康理念的真實(shí)應(yīng)用。此外，基于知識(shí)圖譜、IOT平臺(tái)，智能可穿戴設(shè)備等，通過(guò)持續(xù)追蹤隨訪、檢測(cè)、效能評(píng)定等，將幫助用戶形成良好生活習(xí)慣，從而遠(yuǎn)離亞健康狀態(tài)。
醫(yī)療數(shù)字化不僅僅是一場(chǎng)技術(shù)革命，更是一場(chǎng)認(rèn)知革命，通過(guò)大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言、知識(shí)圖譜的深度賦能，我們對(duì)醫(yī)療健康的認(rèn)識(shí)可以從表面到本質(zhì)，從獨(dú)立到聯(lián)系，從感性到理性，從經(jīng)驗(yàn)到科學(xué)，從積累到應(yīng)用，站在技術(shù)的塔尖，AI讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源更加觸手可及。
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