目前,新冠的肺炎疫情仍在持续,可能会长期存在。由于患者到大医院就诊存在交叉感染、不方便等问题,迫切需要有“基层首诊”进行高准确率的一般临床诊断。
“基层首诊”是分级诊疗的基础。如果初诊错误率高,就会失去“转诊”“分治”的科学依据。目前,我国基层医疗机构缺乏优质资源。其中,硬件可以通过增加政府投入来逐步完善,但临床医生的水平很难有大的提升。“全科医生”培养面临生源不足、毕业生不愿到基层实习等问题。远程医疗和专家咨询不能从根本上解决问题。原因是国内高水平医生数量不足,然后分布不均。
为解决上述问题,“AI医疗”作为主要技术手段,受到国家高度关注,其重点是赋能现有基层医生,协助其通过智能化手段提升全科诊疗水平。但目前“AI医疗”主要采用第二代AI大数据机器学习模式,存在可解释性和泛化能力较差等问题,难以有效应用。
新一代“AI医疗”既要吸收第一代AI表达临床专家知识进行逻辑推理的优势,又要吸收第二代AI表达和处理现实中广泛存在的不确定性,识别大数据图像和声音的优势。但要克服其可解释性和泛化能力差的缺点,既要正确诊断常见和非常见疾病,又要具备辅助基层医生准确检查、高效收集患者病情信息的能力,即具备动态规划个体患者优化临床路径并及时更新的能力。目前,中国已经有了这样的新一代AI医疗技术。
此外,还要为新一代AI医疗提供良好的应用环境。要大力推进第三方检测中心建设,解决基层检测能力不足的问题。推进按病种付费医疗保险制度,为精准诊疗提供正确的利益导向。只有这样,分级诊疗系统才能更科学、更智能,确保“健康中国”战略目标的实现。
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