在今年年初爆發的疫情里,基層醫療機構作為疫情防控的主力軍,一方面展現了其不可或缺的“網底”作用,但也集中暴露了基層醫療資源緊缺、能力薄弱等“老毛病”。基層醫療的頑疾何解?
經過兩年多基層場景的深耕,百度智慧醫療帶來全新解法—— 專注基層需求的 靈醫智惠“愛助醫”解決方案。在9月15日召開的2020百度世界大會智能云分論壇中,百度智能云副總經理、智慧醫療事業部總經理黃艷正式對外發布靈醫智惠“愛助醫”,并表示在后疫情時代,百度期望靈醫智惠“愛助醫”能幫助基層優化醫療質量,為基層留下不走的AI醫療隊,切實發揮其在全民醫療健康體系中的“網底”作用。
(百度智能云副總經理、智慧醫療事業部總經理黃艷:為基層留下不走的AI醫療隊)
黃艷認為,當前基層醫療正處于從“信息化”階段到“智能化”階段升級的關鍵時期。而人工智能技術的運用也將深入到醫療核心,輔助提升醫療質量、優化區域間醫療資源配置。
據黃艷介紹,自2018年成立之日起,百度智慧醫療便堅持扎根基層,運用AI技術打造“更懂基層”的AI醫療解決方案。過去兩年,產品能力經歷了4個階段的發展,實現了醫學知識不搜即得、診療決策精準適時、診后管理便捷可及和區域監管精細高效,在此基礎上構建了一套從院內到院外,從醫院到衛健委的面向基層全方位需求的AI醫療解決方案,即“愛助醫”基層醫療整體解決方案。
(靈醫智惠“愛助醫”經過四階段演進而成)
據介紹,該方案依托百度大腦6.0、涵蓋了醫療AI中臺、醫療知識中臺和醫療數據中臺三大中臺能力,能提供醫學知識服務、臨床輔助決策、智能隨訪服務和區域健康駕駛艙等四項核心應用,且服務范圍輻射院內、院外和區域三大場景。
(靈醫智惠“愛助醫”解決方案整體架構)
會上,黃艷圍繞靈醫智惠“愛助醫”的四大核心應用,對其賦能基層的強大力量進行了詳細解讀。在醫學知識服務層面,百度智慧醫療與人民衛生出版社合作,運用高度自動化的知識生產工具,推出了權威、專業、可循證的專業醫學知識體系,幫助醫學知識融入診療場景,讓醫生在看診中“邊診邊學”。
在臨床輔助決策方面,百度首創的循證AI技術框架結合了AI黑盒算法和白盒算法,在大數據和醫學知識驅動下,對診療過程各環節,如疾病診斷、處方開立等進行場景化動態建議,在不打擾醫生的前提下,輔助提高基層診療效率,降低醫療風險。
在智能隨訪服務方面,具備專業醫療知識和語音交互功能的智能機器人能自動播報健康宣教內容,還能自動采集和理解患者病情數據、自動回答預置的患者問題,輔助基層醫生更高效地完成診后病情跟蹤、醫患溝通、慢病管理和健康宣教工作。
在后疫情時代,區域健康監管的意義更加凸顯。黃艷進一步指出,靈醫智惠“愛助醫”順應社會需求,基于院內診療數據和院外居民數據構建了全域醫療健康數據倉庫,通過全面、可視化的數據展示和分析決策平臺,實時呈現病歷質量、診斷質量和用藥質量等核心指標,對醫療質量和潛在風險進行分析。在疾病發展趨勢預測、傳染病預警和防控輔助層面,區域健康駕駛艙也無疑有不可忽略的重要意義。
民生是國家發展的重要環節,醫療更與每個人息息相關。黃艷表示,靈醫智惠“愛助醫”解決方案將強力賦能基層醫療,為基層留下不走的AI醫療隊,助力基層醫療切實發揮網底作用。
