关键词:AI+医疗影像,南方电讯远程医疗,polycom视频会议
AI之于医疗影像,可以说是救世主一般的存在。超强的算力结合学习能力,让AI可以从无数医疗影像片中快速找到规律,将医生几十年之间的阅片经验转换成可复制、可普及的技术工具。除了极大地解放出医生的生产力,让紧张的医疗资源稍有缓和以外,还开始在某些疾病的发现上超越人类,像在最近的报道中谷歌和美国一家医疗机构合作利用人工智能诊断、监测乳腺癌,在转移性乳腺癌的监测中,谷歌人工智能系统就获得了99%的准确率,已经超过了人类病理专家的水平。
(远程视频会议技术在医疗行业的应用)
仅仅是图像上的识别就能带来如此巨大的变化,那么从今年开始,计算资源的提升让AI开始越来越多地进入视频领域,对视频的智能化分析,在医疗上又会造成哪些影响?
以下是南方电讯为您带来的精选分享:
用视频分析帕金森病?可能没你想象的那么神奇。实际上在AI分析视频进行智能辅助诊疗上,已经出现了相关的应用案例。几个月前,腾讯医疗人工智能实验室推出了一项名为“帕金森病运动功能智能评估系统”的帕金森病AI辅助诊断新技术。患者按照帕金森评判标准完成动作并拍摄视频,评估系统就可以通过动作的完成度,帮助医生用3分钟来判断患者是否患有帕金森症,而医生单独进行诊疗时,需要大量的沟通和30分钟左右肉眼观察。
用户不需要佩戴复杂的传感器,仅仅利用普通手机摄像头就可以完成拍摄。在家庭、养老院等等场景中就能完成远程诊断,极大的提升了帕金森诊断的便利性和效率。
当然,AI分析视频对于帕金森的辅助诊断目前来说还只是个例。原因在于,国际上对于帕金森的诊断有一套严格的标准,名为UPDRS(统一帕金森病评定量表)。其中关于动作部分有着很严格的标准,比如站立做起时的灵活度、手部动作静止时的震颤程度等等。
让人无感的视频智能分析,或许会让急救医疗挽救更多生命。讨论视频智能分析之于医疗的应用价值,并不能单独针对某一种疾病讨论。从效率和成本上来讲,医疗视频智能分析很难胜于单纯的图像分析。毕竟大部分可观测的疾病看的是静态的表征而不是动态。例如皮肤的创口红肿,明明通过拍张照片甚至几句描述就能判断,何必要录一段视频呢?
结合摄像头的存在和对视频的智能化分析,很可能改变这种状况。例如在养老院这种场景中,如果老人在周围无人的情况下突发昏厥,视频分析可以精准识别并且发出警报。甚至可以通过对昏厥整个流程的分析,判断出基本的疾病方向,例如摔倒可能导致的脑部损伤和身体骨折,或者捂住胸口可能心脏疾病,从而更好的进行救治,不会出现因为患者昏厥而无法了解疾病状况的状况。
视频急救医疗仍然面临诸多问题
首先就是识别模型的训练。与医疗影像这种有着细致数据的模型不同,需要急救的紧急状况本来就是模糊的。我们常常看到新闻说,有人在公众场合感到身体不适,坐下稍作休息后就离开人世。很多状况人类都无法看出异样,AI是否也会束手无力呢?更重要的问题时,精准的模型训练往往依赖大量数据训练。可急救医疗这种状况本身很难留下数据——否则也不会造成那么多悲剧了。
最后还有算力的限制。和一般的AI应用不同,视频智能化的急救医疗本身就在于“急”。很多AI应用可以等到数据上传到云端,再返回计算结果。可急救医疗承受不起这其中的风险:有人打王者荣耀导致网速慢了、电力系统突然跳闸导致没网了……
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这也说明了一个问题,AI不仅仅应该生长在适应自身的土壤中,用大量可供分析的兴趣数据促使商家多卖出几件商品,或是为某一篇文章增加一点点击量。那些需要技术突破的盐碱地之中,或许能够捕捉到商业之上的更多价值。
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