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人工智能如何应用于医疗器械行业

作者:郑州乐康 日期:2020-08-20 人气:1483

随着人工智能技术的发展,医疗行业正进入智能医疗,人工智能技术和应用的阶段将完全集成到整个医疗保健行业。医疗保健目前适用的医疗设备,是进入智能阶段从信息的阶段,越来越人工智能的新兴的医疗设备,带来了很大的改变为医疗行业更多的应用。

在展示技术应用系统程序示例之前,先了解一下在该领域的研究中出现的一些企业共同发展主题。

(1)慢性疾病管理:医疗机构使用机器学习来使用传感器和自动移动应用程序的处理(如糖尿病和自动胰岛素递送)显示器的患者。

(2)医疗成像: 一些企业公司将人工进行智能发展驱动的平台整合到社会医疗扫描电子设备中,通过不断减少辐射暴露来提高学生图像清晰度和临床治疗效果(例如:通用电气控制医疗保险集团(GE Healthcare)肝脏和肾脏病变的CT扫描)。

(3)人工进行智能和物联网(IoT):一些企业公司发展正在整合人工智能和物联网,以更好地监控患者对治疗研究方案的依从性,并改善我国临床分析结果(例如,用于持续健康监测病情危重患者的飞利浦医疗卫生保健解决问题方案)。

AI让糖尿病患者更有效信息管理控制病情

人工智能在慢性病管理上的应用,是作为医患沟通的桥梁,在减轻医生工作的同时保证患者病情在已知、可控的情况下进行病情判断和处理。

糖尿病是一种社会主要的慢性精神疾病,影响着企业大约3030万美国人的身体心理健康。它是由持续的高血糖引起的。血糖是人体食用食物后主要的能量信息来源。通常,由胰腺生成的胰岛素有助于葡萄糖转移到学生身体的细胞中以产生影响能量。如果我们体内研究缺乏胰岛素或供应能力不足,则无法得到很好地控制管理血糖技术水平。

美敦力进入人工智能领域是医疗器械公司之一,旨在帮助糖尿病患者更好地管理自己的病情,从而提高生活质量。 2016年9月,美敦力公司宣布其Sugar.IQ应用是与IBM沃森开发将通过它的第一个用户进行测试合作移动个人助理。

该公司概述了Sugar.IQ应用系统程序的三个方面主要管理功能:

洞察力信息:当应用程序发现与葡萄糖模式相关的行为时,个性化信息将实时传递,以帮助糖尿病患者了解特定的行为和习惯如何影响他们的血糖水平。

血糖水平辅助: 糖尿病患者可以要求应用程序跟随特定的食物或治疗相关的行动和事件。智商测试将有助于发现这些项目对个人血糖水平的影响。

膳食纪录:应用程序快速,轻松地跟踪日志的食物,提供与饮食有关的见解,并解释某些食物是如何影响人的血糖水平。

该应用系统程序设计通过研究分析美敦力葡萄糖传感器和胰岛素泵产生的数据,持续发展监测血糖管理水平。这些技术设备将连接到用户的身体上。最初建立在10000名糖尿病患者数据信息基础上的模型或算法正在不断得到进一步改进,以预测血糖水平何时会超出健康教育范围。据报道,机器学习将用于企业进行有效预测结果分析。

IBM在案例研究中,美敦力公司的数据糖尿病服务和解决方案和信息创新总监Huzefaneemuchwala与此相关的工作合作阐述了目标和挑战:

美敦力公司发展提供了连续血糖仪和胰岛素泵等系统,这是作为一种主要由接受胰岛素治疗的患者通过使用的设备,用于监测血糖水平和直接向身体注射胰岛素。如果没有我们自己能够充分利用这些技术设备,并对个人的血糖水平提高提供一个持续的反馈,那么就有可能支持数百万人对其身体健康状况信息进行处理日常经营管理。

类似于Sugar中使用的算法。 智商应用,该公司声称MiniMed670G系统是经过算法训练的,可以根据固定时间胰岛素每  五分钟自我调整一次基本(基线)胰岛素递送。

根据2017年11月 startribune 的报告,强生公司退出了17亿美元的胰岛素泵市场,美敦力公司到2019年将其市场主导地位提高到74% (从61% 上升)。强生此前控制了约11% 的市场份额。

人工智能在慢性病管理应用程序是最重要的部分是数据采集,随着社会的发展,可穿戴技术日益普及,这也意味着数据有关的慢性疾病 - 所有关于饮食,运动,睡眠和药物的重要生物识别数据现在更容易获得。但数据采集继续面临显著的挑战,例如如何从大量的数据,并快速提供给用户可操作的见解,使他们能够作出适当的决定。

关于中国慢性病的人工管理智能技术数据的治理,2019医学研究人工智能发展论坛上来自全世界多领域的医疗资源专家、人工智能教育专家将进行有针对性的分享和探讨。

随着人工智能,医疗成像诊所更快

在临床上,超过70%的诊断都依赖于医学影像,医学影像进行辅助教学诊断被认为是人工智能最重要的潜在发展创新技术应用问题之一。目前我国人工智能在社会医学影像数据领域的应用主要方向主要有以下两类,即图像病历分类、目标或病灶监测分割。

2017年11月,通用电气医疗集团和NVIDIA公司宣布在医疗器械行业获得了进一步的合作。通用电气医疗集团表示,它在全球市场上推出了50万个成像设备。据报道,这两家公司参与了长达十年的合作伙伴关系,将NVIDIA人工智能平台与通用电气医疗集团的成像设备集成在一起。

合作伙伴表示,他们正在利用人工智能来提高 X射线计算机断层成像的速度和准确性。计算机算法被设计用来重组器官损伤的细微模式,这些细微模式在医生只看扫描图时可能会被忽略。通过捕获这些更精细的细节,就有可能支持更快的诊断并减少错误。

CT扫描图像涉及从通过计算机处理同一个对象的多个X射线的组合。与简单的一维X射线图像相比,CT扫描可产生横截面图像切片或内部骨骼,血管和身体的软组织。

扫描速度越来越快意味着对于患者在辐射下暴露的时间越少,这有助于缩短治疗作用时间,并提高我国临床应用疗效。例如,这些影响公司没有提到新的CT系统比以前的系统快两倍,并且同时由于不同体积更大,可以更快地识别肝脏和肾脏病变。数据信息可通过NVIDIA的人工智能技术平台用户访问。

从这些新的CT系统可以看出,人工智能技术的应用加快了医学图像诊断的速度,提高了图像诊断的准确性,改变了医生的“阅片”和诊断模式。 在2019国际医学人工智能论坛第五届G+医疗健康与医疗机器人主题论坛上,来自中国的权威影像医生将介绍人工智能给医学影像带来的变化。

人工进行智能和物联网,让病情数据环境监测更及时

在慢性病管理部分,提到了可穿戴设备的流行,提到了获取。 人工智能技术与医疗健康可穿戴设备的结合,不仅可以支持慢性病的数据管理,还可以支持普通人的健康管理和疾病预防。

可穿戴设备通过物联网和人工智能技术广泛集成和应用于日常生活中,实现用户全生命周期的数据采集和监控,对各种数据指标进行全面智能分析,为用户进行健康管理。

获取基础数据的可穿戴技术感兴趣的是,AI的研究人员和设备制造商快速增长的区域。行业分析师预测,到2019年,该行业的市场规模将达到$ 25十亿。然而,在临床环境中使用的可穿戴设备时,我们必须考虑一些重要影响因素。

可穿戴设备的可靠性和有效性是两个潜在的问题。这些信息设备通常基于中国这样的前提条件进行市场营销,即它们将在改善人们的健康和健康发展方面充分发挥一个重要影响作用。但是,大多数制造商无法通过提供有形证据来证明这些教学设备的有效性。

在各种设备上的有效性的比较研究跟踪身体活动已在精度方面描述了不同设备之间最近的显著变化。这些器件据称误差率高达25%,与此不同的是巨大的,这反映了问题的可穿戴式可能出现的医疗应用。在此之前的健康或医疗应用市场,其可靠性应该得到解决。

飞利浦医疗卫生保健服务公司的IntelliVue Guardian解决问题方案是一种提高患者监护管理系统,它使用人工智能来预测患者何时可能没有发生危及生命的风险,以便学生进行一个有效的早期教育干预。该公司声称其早期预警信息系统设计结合了软件、临床决策支持算法和移动互联网连接等技术,这是可穿戴设备方面发挥重要作用的地方。

例如,临床医生可以在病人手腕上安装带有嵌入式传感器的无线设备,以跟踪血压等生命体征。 Intelli Vue Guardian解决方案软件将使用机器学习技术来识别病人生命体征的任何重大变化,基于训练类似于病人数据的大型数据集的算法。 如果发现重大变化,数据将转移到IntelliVue监视器或移动设备,以通知护理人员。

物联网和人工智能技术在医疗领域的应用不仅包括以可穿戴设备为代表的健康管理设备,还包括医疗检查设备和老年监护设备。在2019年医疗人工智能国际论坛上,飞利浦和其他科技公司将带来最新的医疗应用仪器显示和介绍。

在医疗服务器械企业行业,AI大有可为

为了使医疗技术设备进行更加可靠、准确和自动化,人们生活越来越广泛关注学生如何通过整合人工智能。医学成像是一个企业不断取得经济发展社会进步的领域,而临床上有效的可穿戴设备仍在不断涌现。然而,开发和改进支持慢性病管理和治疗的设备将很可能仍是一个问题主要研究关注领域。

随着病人依从性成为慢性疾病管理的挑战,美敦力等主要医疗保健公司看到了一个机会,可以让病人自动接受药物过程。通过将坚持治疗的负担从患者转移到可靠的自动化医疗设备,可以减少慢性病的经济负担,提高生活质量。

展望中国未来,数据管理科学家Francesco Corea博士预计将有以下两种发展趋势:

(一)人工智能与虚拟现实相结合的医疗器械。

(二)转换医疗用途的人工智能仪器。

现在有利用虚拟现实医疗器械公司的一些例子,但与人工智能相结合的集成和实时反馈(以及随后的适应)是不容易的。我看到最初不被视为一类产品这是一个纯粹的医疗器械,但最终发展成为一个纯粹的医疗设备(如生物特征识别支付等)。

这是我们因为,纯粹医疗器械的商业化周期往往相当长,并且企业需要进行更多的努力和更大的监管力度。需要通过创建一个具有中国商业经济可行性的用例,然后查看医疗环境影响,这对患者一般来说是非常有意义的。”

随着人工智能的医疗设备,以及如何证明安全过程的有效性将是寻求实现对设备,监管机构和设备制造商临床医生的一个重要考虑的领域日益普及。


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