從美國(guó)三個(gè)案例來看，什么才是醫(yī)療AI的正確落地姿勢(shì)？

作者：劉海濤 2019-12-30 14:12:14

在此前結(jié)束的RSNA上，國(guó)內(nèi)外AI企業(yè)無論是產(chǎn)品還是科研再一次贏得了全世界的關(guān)注。眾多醫(yī)療企業(yè)也正在通過AI技術(shù)為醫(yī)療機(jī)構(gòu)的臨床和日常工作帶來幫助。

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今年的大會(huì)主題是“See Possibilities Together”。在多位專家的解讀中，這個(gè)主題意味著醫(yī)學(xué)發(fā)展、醫(yī)療AI企業(yè)發(fā)展的一個(gè)必然趨勢(shì)，那就是“以患者為中心的醫(yī)患互動(dòng)”，將單純的技術(shù)討論回歸到醫(yī)生和病人的本源，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更好的落地突破。

經(jīng)過幾年的發(fā)展，人工智能成為眾多醫(yī)療CIO關(guān)注的對(duì)象，但是大多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)并未涉足人工智能領(lǐng)域，目前在人工智能取得突出進(jìn)展的企業(yè)還很少。

盡管如此，在2019年，一些有遠(yuǎn)見的企業(yè)已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域取得了成就，其中部分企業(yè)還有令人矚目的成績(jī)。我們希望，通過這些公司的部署與動(dòng)作，給業(yè)內(nèi)人士帶來更多的入局思路。

如何對(duì)待急診中遇到的肺結(jié)節(jié)?

Summa Health是位于俄亥俄州東北部的一個(gè)非營(yíng)利醫(yī)療機(jī)構(gòu)，并且是薩米特縣當(dāng)?shù)刈畲蟮钠髽I(yè)，共有7000多名員工。

CT胸部成像的使用日益廣泛，導(dǎo)致影像學(xué)研究中偶然發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)的可能性增加。這些結(jié)節(jié)已經(jīng)被證明了難以隨訪。根據(jù)《美國(guó)放射學(xué)院學(xué)報(bào)》(2016年2月)顯示，偶發(fā)性結(jié)節(jié)的隨訪率在30%至50%之間。

Summa Health的首席肺部專家Sandy Kohut表示：“急診患者的肺結(jié)節(jié)病灶發(fā)現(xiàn)，以及后期隨訪會(huì)更加困難，因?yàn)檫@些病灶與急診無關(guān)。此外，安排對(duì)無癥狀疾病(如肺結(jié)節(jié))的后續(xù)進(jìn)一步診斷研究，對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)來說是一項(xiàng)難題”。

但是，越早發(fā)現(xiàn)意味著越早治療，意味著有更多的治療選擇和更高的生存率。

因此，Summa Health的團(tuán)隊(duì)發(fā)起了一項(xiàng)質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目，以改進(jìn)對(duì)急診患者偶然的肺結(jié)節(jié)的識(shí)別，以及安排合理的隨訪。

Summa Health向Nuance公司尋求幫助。

Summa Health的高級(jí)分析師 Laura Musarra表示：“Nuance的mPower臨床分析解決方案將為我們提供自動(dòng)化的數(shù)據(jù)挖掘和報(bào)告工具，從而幫助我們識(shí)別急診部門偶然發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)患者，以便進(jìn)行隨訪，”

此外，Summa還利用了Nuance的PowerScribe 360報(bào)告平臺(tái)和Nuance的mPower臨床分析產(chǎn)品，讓多學(xué)科團(tuán)隊(duì)能夠改善偶然病灶發(fā)現(xiàn)的隨訪，并在此過程中改善醫(yī)療服務(wù)。

Musarra表示：“具體來說，PowerScribe 360報(bào)告系統(tǒng)是一個(gè)實(shí)時(shí)的放射學(xué)報(bào)告系統(tǒng)，它幫助放射科醫(yī)生快速高效地生成高質(zhì)量的報(bào)告，從而提高醫(yī)生的滿意度，改善病人的體驗(yàn)。”

談到另一項(xiàng)AI技術(shù)NLP時(shí)，Musarra補(bǔ)充道，“mPower Clinical Analytics是一個(gè)特定用于放射學(xué)的人工智能分析平臺(tái)。它讓用戶能夠輕松地查詢和分析放射科報(bào)告中大量的非結(jié)構(gòu)化或口述的筆記和數(shù)據(jù)，提高了效率，并且讓困難的數(shù)據(jù)挖掘過程自動(dòng)化，使其更容易監(jiān)測(cè)、理解和改進(jìn)臨床和操作質(zhì)量。”

利用AI技術(shù)后，效果也是顯而易見的。

項(xiàng)目實(shí)施六個(gè)月之后，Summa Health的質(zhì)量改善計(jì)劃幫助實(shí)現(xiàn)了每月確定的隨訪患者數(shù)量增加662%，從每月8名增加到每月61名。

Musarra解釋說，患者數(shù)量的增加為開設(shè)新的肺結(jié)節(jié)診所做出了貢獻(xiàn)。

最重要的是，多學(xué)科團(tuán)隊(duì)建立了處理偶然發(fā)現(xiàn)的最佳實(shí)踐。

Musarra表示：“他們定期復(fù)查偶發(fā)性肺結(jié)節(jié)的CT掃描。為防止過度診療的問題，他們定期審查CT掃描出現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)。Musarra解釋道：“研究小組仔細(xì)權(quán)衡了發(fā)現(xiàn)有潛在風(fēng)險(xiǎn)的病灶，這些新發(fā)病灶可能是良性的，但如果從未被檢測(cè)到，可能會(huì)造成傷害，但不會(huì)導(dǎo)致發(fā)病率或死亡率。”

“無論何時(shí)，病人需要我們”

同樣在2019年，總部位于加州的醫(yī)療企業(yè)Sutter Health將創(chuàng)新作為其企業(yè)使命的一部分。它投資于諸多不同的技術(shù)、研究項(xiàng)目和醫(yī)療產(chǎn)品，用來改善病人的體驗(yàn)和病人的診療結(jié)果。

除此之外，Sutter Health創(chuàng)建并推出了Virtual Symptom Checker，這是一個(gè)新的AI產(chǎn)品，可以根據(jù)病人的嚴(yán)重程度和病史來檢查癥狀，揭示潛在的原因和下一步計(jì)劃。

Sutter health的數(shù)字病人體驗(yàn)主管Albert Chan博士說：“作為一個(gè)完整的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，我們做的最重要的事情之一，就是建立人與人之間的聯(lián)系。無論何時(shí)，我們的病人和他們的家人都會(huì)需要聯(lián)系我們。到目前為止，超過一半的病情溝通發(fā)生在工作時(shí)間之后。”

他補(bǔ)充說，"有了人工智能，醫(yī)療系統(tǒng)可以做一些更有意義的事情，比如利用一些自動(dòng)化的手段，在凌晨也可以回答病人的問題。當(dāng)你生病時(shí)，我們的目標(biāo)是將你與你所需要的醫(yī)療聯(lián)系起來，減少人與人之間的摩擦。”

AI幫助醫(yī)院降低機(jī)器風(fēng)險(xiǎn)

2019年，在醫(yī)療人工智能的其他領(lǐng)域，以色列的希巴醫(yī)療中心(Sheba Medical Center，世界十大醫(yī)療機(jī)構(gòu))公布了一項(xiàng)研究結(jié)果，該研究驗(yàn)證了醫(yī)療IT企業(yè)MedAware的AI產(chǎn)品對(duì)患者診療的臨床影響。該產(chǎn)品想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，最大程度地減少與藥物相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。

雷鋒網(wǎng)了解到，這項(xiàng)研究結(jié)果發(fā)表在2019年8月7日的《美國(guó)醫(yī)學(xué)信息協(xié)會(huì)雜志》(Journal of American Medical Informatics Association，簡(jiǎn)稱JAMIA)上，研究的題目是“通過在住院病人中應(yīng)用基于AI臨床決策支持系統(tǒng)，減少藥物處方錯(cuò)誤和藥物不良事件。”

根據(jù)希巴研究發(fā)布的數(shù)據(jù)，在美國(guó)，每年可預(yù)防的事故占門診死亡的1 / 131，占住院死亡的1 / 854，每年的直接損失超過200億美元，責(zé)任成本超過130億美元。而發(fā)生這些事故的原因是因?yàn)樾l(wèi)生信息系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)發(fā)生了故障。

在醫(yī)生Gadi Segal博士的帶領(lǐng)下，希巴醫(yī)學(xué)中心的研究人員評(píng)估了MedAware公司的藥物安全平臺(tái)的質(zhì)量、準(zhǔn)確性和影響。

該系統(tǒng)已經(jīng)被整合到該中心現(xiàn)有的HER(電子健康檔案)系統(tǒng)中，希巴醫(yī)療中心的醫(yī)生分析了MedAwareAI產(chǎn)品在整個(gè)醫(yī)院范圍內(nèi)的實(shí)施結(jié)果。

該平臺(tái)監(jiān)測(cè)了過去16個(gè)月里開出的所有醫(yī)療處方，科室工作人員評(píng)估所有警報(bào)的準(zhǔn)確性、臨床有效性和準(zhǔn)確性，記錄了所有醫(yī)生對(duì)警報(bào)的響應(yīng)。

研究結(jié)果表明，總體預(yù)警負(fù)擔(dān)較低，MedAware生成的警告僅占所有處方的0.4%。其他發(fā)現(xiàn)包括：