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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

首次招生中

入学时间:2022年8月

申请时间:2022年4月1日-6月30日