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[导读]医生水平的局限性、人为差错的增加、医疗费用的不断上升,为各国的医疗系统带来了巨大的困扰。近几年,随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高,临床决策支持系统(clinical decision support system)受到了越来越广泛的关注。寻求医疗机器人创新应用解决方案,推动医疗机器人领域“技术+资本+人才+应用”融合发展,赋予优质项目强大的孵化与转化产业合作机会及资本力,鼓励和推动中国医疗机器人创新的发展,以中国智造助力医疗科技的进步,造福广大患者。

医生水平的局限性、人为差错的增加、医疗费用的不断上升,为各国的医疗系统带来了巨大的困扰。近几年,随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高,临床决策支持系统(clinical decision support system)受到了越来越广泛的关注。寻求医疗机器人创新应用解决方案,推动医疗机器人领域“技术+资本+人才+应用”融合发展,赋予优质项目强大的孵化与转化产业合作机会及资本力,鼓励和推动中国医疗机器人创新的发展,以中国智造助力医疗科技的进步,造福广大患者。


目前需求比较大的领域有医疗影像设备,监护设备和生命体征监测设备等。疫情之后,这些产品不仅会在医疗机构进行战略性储备,而且采购配置会下沉到到体检机构,敬老养老院和健康管理机构,甚至有些体征监测设备(如血氧仪等)会成为类似于血压计、雾化机之类的产品进入普通消费者家庭。这些对于医疗电子都是很好的促进作用。医疗机器人主要是是用于医院、康复中心等医疗场景的服务机器人,如手术机器人、康复机器人、辅助治疗机器人以及非治疗辅助机器人等,它能够辅助医生,扩展医生的能力,具有医用性、临床适应性以及良好交互性几大特点。

医疗人工智能在医疗领域应用最广泛的是医疗影像领域,但实际上,健康点统计分析医疗人工智能产业的创业企业及上市公司布局后发现,作为一种提高效率的工具,目前,医疗 AI 已经覆盖了医疗产业链条上的医疗、医药、医保、医院四大环节。ADI对于医疗行业将主要聚焦于三方面:在医疗影像和体征信号监测领域,通过芯片集成关键模拟功能来实现系统突破;护理和家庭医疗方面,在提高性能和可靠性的同时降低成本和功耗,并改善互用性和易用性;第三,合并患者运动监护、诊断和无线通信,支持新一代远程医疗系统的关键构建模块。

人工智能人才现是阻碍中国医疗人工智发展的另一个重要因素。在我国,既懂医疗,又懂技术的复合型、战略型人才尤其短缺。基于这样的背景,目前我国正在加强人工智能专业人才的培养。2017年,国家发改委、科技部等四部委联合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,并将“人工智能”首次纳入到中国政府工作报告中。此外,教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中也强调,要加强人工智能领域专业建设。

作为全球医疗科技领域的创新领导企业,美敦力在医疗领域拥有近70年的经验,业务遍及全球150个国家,覆盖70多种疾病领域,对于医疗健康市场具有丰富的经验和独到的见解。2016年美敦力中国基金成立,重点关注在大中华区提供创新科技或新治疗方法。2019年3月, “美敦力医疗创新加速器”于上海正式启用,致力于赋能具有临床与市场潜力的早期医疗技术创业公司,促进其技术成果快速转化为有价值的医疗产品和服务。

人工智能(AI)、机器学习(ML)以及云服务是高端医疗电子非常重视的方向。据悉,国内先进的医疗影像CT设备生产商都具备医疗云服务的能力。而我们的现状恰恰是医院缺乏足够的放射科的医生,所以用户需要花较长的时间排队做影像检测,而医生巨大的接诊量也缩短了判断的时间,所以如果可以通过医疗影像的大数据协同,为医生提供诊断辅助,可以极大地提高诊断效率,甚至查漏补缺,提升用户体验。当然,由于医疗云大部分是企业私有云,各家设备厂商拥有自己的AI和ML算法,不同医院之间的数据也很难互通,所以无论从体制上,还是操作上都很难实现真正的协同。这个有待于国家从政策层面,行业规范层面进行自上而下的推动。

随着计算机、网络通信等技术的飞速发展,临床医生、医疗机构管理者、卫生政策制定者都越来越希望得到信息技术提供的决策支持服务。尤其是数据挖掘、联机分析处理、人工智能这些新技术的发展和应用,为临床决策支持系统的实现提供了技术条件。作为医学知识工程和人工智能研究中的活跃分支,各种新型的临床决策支持系统正在不断被开发出来,旨在改变传统的依赖医生经验和检验指标的诊断模式,实现智能化的临床决策指导,为医疗质量提供保障。


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