新加坡如何为预测性医疗构建人工智能

严居渊(Ngiam Kee Yuan)副教授是国大医学组织(NUHS)集团首席技术官，也是新加坡国立大学杨潞龄医学院生物医学信息学系系主任，生物医学信息学硕士项目学术主任。（图源：NUHS）

甲状腺肿物的鉴别定性过程颇为耗时，在新加坡国立大学医院，医生正在测试通过机器学习将此过程自动化。

国大医学组织(NUHS)集团首席技术官严居渊(Ngiam Kee Yuan)副教授致力于将人工智能融入新加坡的医疗系统。这将帮助医院从“以传统的被动医疗为主的模式转化为更积极主动的预测性医疗”。

GovInsider采访了严副教授，从而了解NUHS如何尝试运用人工智能工具并与计算机科学家合作以实现这一目标。

人工智能沙盘

依托Discovery AI平台，NUHS已测试了多个人工智能项目，整理汇总了患者的病史、生活习惯和住院史等大量数据。

严副教授说，研究人员可以使用这些数据来测试人工智能模型的“安全性和可靠性”。

数据已做了匿名处理，因此研究人员不必担心隐私问题。他补充道：“我们几乎所有的人工智能项目都使用Discovery AI的数据集。”

在急诊科，临床医生和计算机科学家使用Discovery AI数据创建了“阑尾炎诊断机”，医生输入患者腹痛的临床观察资料时，该算法会读取文本并提供一个准确率高达90%的诊断。

严副教授表示，NUHS目前正在开发名为Endeavour AI的“生产层”，这使Discovery AI平台上的所有人工智能工具都可以生成并集成到医疗系统中。

“现在，我们将把它视作为医疗设备来应用，成为我们日常使用的一种工具，所以它已经从研究转化为生产力。”他补充道。

跨学科合作

严副教授表示，对于成功开发医疗领域的人工智能项目来说，临床医生和计算机科学家的合作至关重要。

他补充道，计算机科学家“技术上非常棒”，但他们单独处理的项目会脱离临床实际；另一方面，临床医生“缺少数据综合分析的深度技术知识”，他们独立管理的项目又会过于简单。

严副教授与新加坡国立大学计算机学院在人工智能项目上密切合作，项目包括一个预测肾脏疾病进展的模型，“这将改变肾病医生给这些患者用药的方式，以防止他们的肾功能恶化。”

NUHS还与新加坡国立大学和美国麻省理工学院组织了“数据马拉松”。严副教授说，问题陈述和数据会交给数据科学家和临床医生，他们需要在“两天内的时间处理完成”。

他也表示，“数据马拉松”是新想法的“触发器”，这些想法可能成为实际的临床项目；数据马拉松也是数据科学家和临床医生互动的平台，“促成合作很有必要，这让人们以跨学科的方式工作，必须去推进这一过程。”

数据马拉松全称新加坡医疗AI数据马拉松暨博览会(Singapore Healthcare AI Datathon and Expo)，欢迎访问官网了解更多详情

https://www.nus-datathon.com/

视频回顾2021年新加坡医疗AI数据马拉松暨博览会

远程医疗和机器人的未来

新冠疫情使医疗成为“万众焦点”，也加速了远程医疗的使用。“现在，有更多的人愿意使用远程诊疗，他们可能愿意尝试更多其他的远程事务。”严副教授说。

例如，它可以增加药房在医疗过程中的作用。严副教授表示，患者通常只服用了一半处方药——这将妨碍疗效。医院现在可以考虑采用远程药房与患者保持联系，检查他们是否规律服用正确的药物。

从2009年到2017年，新加坡患有多种慢性病的老年人比例几乎翻倍。为了 “拉平曲线”，医院需要改变患者的日常行为——但这在30分钟的咨询时间内是不能实现的，严副教授说。

他补充道，NUHS正在试用一种聊天机器人，它将帮助医生进行追踪、监控并建议患者如何在家中进行健康行为。

虽然机器人不会“很快”取代医生，但严副教授相信可以将它们整合进医疗中，帮助医生与患者保持联系，并使医疗照护服务更加无缝。

俗话说，预防胜于治疗。随着医疗应对新挑战，人工智能集成和分析海量数据集的能力将极具价值。

以上文章内容首发于2020年9月18日，刊载于GovInsider网站，原文作者Shirley Tay，原文标题How Singapore is building AI for predictive healthcare。

新加坡国立大学

生物医学信息学硕士

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