據(jù)報道,，美國威斯康星大學近期研究發(fā)現(xiàn),，“在線問診”提高了醫(yī)院6%的就診率,。他們回訪了5年,、14萬名患者,，并將原因歸結(jié)為：醫(yī)學問題更復雜,，患者描述不清,，難以診斷,，最終導致醫(yī)院少診治了15%的患者,。

在這個案例中，溝通質(zhì)量就像“輸電損耗”，在遠程傳輸中削弱,。在其他領域都可以帶來便捷的在線模式,，在醫(yī)療領域會不會成為雞肋呢？

事實上,，人機交互越來越接近人與人的溝通,，在某些方面似乎更能避免“代溝”“理解偏差”等人類本身存在的問題?！拔覀冄芯康目傮w目標是幫助理解用戶的意圖,。”中國科學院軟件所研究員田豐說,，手勢,、體態(tài)、觸控,、語音,、表情、眼動,、生理等非精確的信息現(xiàn)在也在機器的理解范疇之內(nèi),。

懂得自然交互的人工智能，會不會使給醫(yī)院“添麻煩”的遠程醫(yī)療有所不同呢,？AI現(xiàn)身智慧醫(yī)療,，現(xiàn)有技術(shù)如何讓遠程醫(yī)療“止損”？未來又會有哪些意想不到的便利,？

AI觸感,，開啟智能“懸絲診脈”

如果嫌蘋果手表太貴，人們可能也會用一個手環(huán)記錄身體的心跳,、脈搏,、運動進程等數(shù)據(jù)，這些可以作為人們對自身健康狀況評估的參考,。

用穿戴設備獲得信息,，是針對文章開頭提到的“患者描述不清”問題的一個最直接的解決方法。但如果沒有醫(yī)學專業(yè)知識,，這些評估并不能上升到醫(yī)療層面,，用以判斷疾病。

為此,，科學家們正在開發(fā)各種醫(yī)用級的穿戴設備,，例如“加持”了傳感器、陀螺儀的筆,、積木等,。田豐介紹,，“在傳統(tǒng)的帕金森病診斷過程中，醫(yī)生會讓患者在紙上連線,、畫螺旋線等,，通過這種方式獲得患者無法訴說的身體指征?！?/p>

“我們可以用更智能的方式獲得正確的信息,，云端融合的多感知交互設備，將裝配到醫(yī)院的智能診室中,?！碧镓S說，不止如此,，智能設備還能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法感知不到的細節(jié),。

“例如有了傳感器的筆可以探測到使用者的用筆壓力變化、用筆方式等之前感覺不到的因素,，我們發(fā)現(xiàn)這些也和帕金森癥的前期征兆有關,，”田豐提到的研究隸屬于國家重點研發(fā)計劃“云端融合的自然交互設備和工具”項目，該研究中的一個重要研究內(nèi)容就是可穿戴,、高精度,、大范圍、多目標的動作捕獲及識別,。

“手部姿態(tài)的獲取,，已經(jīng)用在智能診室中，幫助醫(yī)生診斷神經(jīng)系統(tǒng)方面的疾病,，”田豐說,，項目參與單位協(xié)和醫(yī)院正在進行試點應用。

除了高精度的手部姿態(tài)獲取外,，新材料的集成使得衣物可以在線探測身體健康的各種指標,。

田豐介紹，項目研發(fā)的柔性織物生理傳感器,，是將干電極與織物集成,，穿在身上就能捕捉到心電、肌電信號,。“舉個通俗的例子,，穿上這個衣服,，心電圖就能傳到信息中心?！碧镓S說,。

“此外,，‘可穿戴慣性全身動作捕捉技術(shù)’讓我們能同時捕捉患者的步態(tài)，”田豐說,，這些感知系統(tǒng),，已經(jīng)在神經(jīng)系統(tǒng)疾病的醫(yī)學診斷流程中發(fā)揮作用。

古代中醫(yī)有懸絲診脈,，智能穿戴設備的出現(xiàn),，讓脈搏等生命體征通過傳感器、網(wǎng)絡傳遞進入診室,，可見,，讓機器系統(tǒng)有了基于自然交互的“觸感”，患者的描述在醫(yī)生的診斷過程中,，將不再成為主要的判斷依據(jù),。

協(xié)醫(yī)AI，判診精度高于人眼

“有AI已經(jīng)報名醫(yī)師資格考試,，當然是匿名的,，”科大訊飛市場經(jīng)理林波說，雖然成績目前還是保密的,，但他對協(xié)醫(yī)AI的表現(xiàn)有信心,。

這個系列名為“曉醫(yī)”的機器人已經(jīng)在北京301醫(yī)院、安徽省立醫(yī)院,、上海瑞金醫(yī)院等醫(yī)院上崗,。海量的醫(yī)學知識基礎是它們成為“協(xié)醫(yī)”的第一步?！啊浴瘯臼恰畷葬t(yī)’的強項,，”林波說，“醫(yī)學學士學習5年的書本它們很短時間就能輸入進去,，但是‘理解,、掌握、應用’并不容易,，需要通過模型構(gòu)建,、系統(tǒng)開發(fā)等實現(xiàn)AI的自主學習?！?/p>

這只解決了機器對人類信息的掌握問題,，林波說，“基于科大訊飛的智能語音識別,、語音合成和自然語言理解等技術(shù),，我們同樣解決了人對機器‘學習’信息的調(diào)用問題?！?/p>

最直接的交互是人類的語言,，林波說,，“如果你到醫(yī)院說‘肚子痛’，它會提出與肚子疼相關的問題,，然后才幫你掛相應科室的號,。”根據(jù)301醫(yī)院的數(shù)據(jù)反饋,，一個導診護士每天的服務量大概是800人次,，一個機器人每天的交互達到了2000多次，服務六七百人次,。

協(xié)醫(yī)AI不只直接幫助患者,，還會幫助醫(yī)生。智能閱片系統(tǒng)可以利用深度學習技術(shù)開發(fā)智能影像識別,，輔助醫(yī)生閱片,。醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)可以自動處理影像，找出結(jié)節(jié)病灶并通過列表和色塊直觀展現(xiàn)給醫(yī)生,。

“這類產(chǎn)品的新聞有很多,，但是，需要關注的是‘準確度’,，”林波提醒,，“對患者個體而言，哪怕準確率提高0.01%,，也是很大的影響,。”

“AI的輔助判斷,，能夠達到肉眼無法達到的精度,，”林波說，這些技術(shù)目前都用于裝配智能診室,，提高醫(yī)院的診斷效率和接診人數(shù),。

反哺研究，數(shù)據(jù)積累將指引新發(fā)現(xiàn)

上面提到的科學研究和產(chǎn)業(yè)落地,，正在逐步將初診從病人描述中解放出來,，也提高了醫(yī)院的接診容納量。

但這并不是AI賦能智慧醫(yī)療的全部,?！拔覀冋趯①Y深醫(yī)生的診治經(jīng)驗輸送到偏遠山區(qū)”“我們讓盲人看圖”“我們正在讀懂自己也不懂的身體語言”……在采訪中，無論是田豐還是林波,，都表示AI對現(xiàn)狀做出了此前無法完成的改變,。

“生理指征的捕獲元件可以放到患者手機上，通過這樣的方式,，我們和醫(yī)院合作,，做了大量的流行病學調(diào)查，形成了3000多例的人群數(shù)據(jù)集,?！碧镓S說，這樣的數(shù)據(jù)積累為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘,、確定研究方向等奠定了基礎,。

“美國著名的醫(yī)學院對我們的筆式、實物等系列自然交互技術(shù)也很感興趣,，提出想要使用這些技術(shù)開展疾病診斷的研究工作,。”田豐說,。

更多的數(shù)據(jù)積累還在路上,。“我們正在將資深醫(yī)生的診治經(jīng)驗輸送到偏遠山區(qū),，”林濤說,，“遠程醫(yī)療可以使得三甲醫(yī)院的醫(yī)生能夠幫助縣醫(yī)院就診的患者診斷病情。從另一個角度說,，數(shù)據(jù)是交互的,，病例的積累也為醫(yī)生對某一病種的深度研究提供了分析基礎?！?/p>