智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗( 七 )
3、 解决医生临床经验不足误诊率问题
皮肤病所覆盖的病种是数以万计的 ， 就比如[皮炎] 这类皮肤病 ， 其子类病种就有上百种 ， 下图是皮炎病例库的Top13细分病种分布情况：
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这些皮炎的细分病种临床表现和图谱样例均不同 ，面对这么庞大病种 ， 极少皮肤科医生可以跨科室深入诊断多个皮肤病 ， 且有的病种还有一定的相似度 ， 经验尚浅的皮肤科医生对于分清这些图谱也有一定的难度和误判 ， 但AI就可以结合患者的临床图谱大数据 ， 进行数据喂养 ， 通过深度学习进行病情的精准定位并进行全方位良恶性判断 ， 快速给出不同病种的细致诊断 ， 从而提高医生诊断效率和准确率 。
4、 解决病人对皮肤病没有认知的问题
皮肤科的医生患教时间并不长 ， 大部分局限在门诊 ， 离开医院后 ， 很有可能就不知道自己啥情况 ， 忘记医生的医嘱和医托 ， 对自己的病情也没有个细致了解 ， 常见的皮肤病还好 ， 关键是很多病种是非常罕见的 ， 就比如“颜面播散性粟粒性狼疮” ， 告诉别人自己得了什么皮肤病就有难度 ， 更不用说它的临床表现和注意事项了 ， AI就可以通过该类图谱数据整合 ， 进行深度学习 ， 不但可以让用户了解这种病的病状、病因、诊断、治疗情况 ， 而且可以实时匹配与病人最相似的康复病例 ， 同时根据病人的情况给出最新的、适合病人的注意事项和治疗方案等 。
5、解决病例智能化管理的问题
目前国内医院的病案 ， 依赖病案室人力或数据公司进行整理 。 科室的医学科研 ， 提取病案特征信息也是通过人工完成 。 需要投入大量的人力与资金 ， 准确率也不能得到保障 。 通过深度学习的人工智能技术可以实现病案智能化管理 ， 自动提取病案特征信息 ， 不仅对医院的数据做标准化处理而且可以为科研提速 ， 做这件事还有腾讯觅影、博识医疗云等 ， 采集临床数据 ， 输出结构化电子病历 ， 让沉淀的数据真正的帮助到医生 ， 就像下图腾讯觅影的病例智能化管理示例图 。
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二、护肤层面解决方案：AI+图谱识别+精准护肤解决方案
中国皮肤亚健康用户大约10亿 ， 每个人的皮肤亚健康表现都不一样 ， 就像前面说的AI可以解决病变皮肤的精准医疗问题 ， AI也可以解决亚健康皮肤的精准护肤问题 ， AI通过终端获取用户的脸部图谱信息 ， 通过图像检测来评估个人皮肤状态 ， 如肤质、肤色、肤龄、毛孔、皱纹、眼袋、黑眼圈、痘斑痣等 。
连接精准护肤服务 ， 甚至是精准药妆服务 ， 而现实传统的智能测肤可能仅仅是一个流程 ， 从拍照测肤、智能分析、护肤科普到产品推荐 ， 如果测肤阶段没有专业到皮肤肌理层面的深度学习 ， 就很难让用户买单 ， 单单目前的这些表面参数肯定是远远不够的 ， 比如皮肤的色素沉积、敏感程度、耐受程度等 ， 都需要AI深度学习给予反馈 。
事实上 ， 脸部的特征数据远不止这些 ， 当一份权威的数据报告可以征服用户 ， 并真正做到高级别的准确度时 ， 用户买单的心理预期也会被满足 ， 商业模式自然会诞生 。
Q9. 5G会怎样影响智能医疗行业的发展？
5G的特性是：超高速率、超大连接、超低延时 ， 每个特性都可以解决某个领域的痛点 ， 那基于5G的这三驾马车 ， 也会给智能医疗行业的发展带来巨大的积极影响：
1、让远程诊疗、护理成为可能
互联网在线问诊其实已经部分解决远程医疗、医疗资源分布不均匀的问题 ， 使得西部偏远地区的患者足不出户就可以看到上海的专家医生 ， 但5G的助推可以更上一个台阶 ， 5G网络可以支持近200多亿个连接设备和传感器 ， 可以秒传以G为单位的海量数据 ， 那就意味着患者在家中通过医疗传感器就可以和医生实时互动 ， 生命体征数据实时回传医生 ， 医生和护理人员就可以动态远程监控管理患者 。
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