人工智能辅助临床诊疗决策的需求是非常巨大的,也是真实的

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  人工智能辅助临床诊疗决策的需求是非常巨大的,也是真实的。在此处,马丽明主任谈到一个性命攸关的案例,一个小朋友两三天前在医院看病时还好好的,突然间,急重症肺炎转到重症加强护理病房,短短几天,从活蹦乱跳到性命垂危。

  重症肺炎在国内存在很大的问题,其中一个问题是部分低年资医生没有办法对重症肺炎进行百分百的准确识别。

  虽然国家已经有很明确的诊断标准。但问题的难点在于潜在的重症患儿早期症状不明显,而病情恶化快,可能两三天前根本就没有什么太特别的症状,突然间就要进重症加强护理病房了。

  临床识别非常困难。起病急,病情重变化又快。如果能够在早期识别病情,提早采取措施,会大大降低重症肺炎的病型病死率。

  国外已有可以参考的案例,美国杜克医疗(Duke Health)基于人工智能技术,针对脓毒症的不同症状表现进行预警的建模,对及时发现脓毒症起了很大的帮助。再比如败血症,平时表现和很多急性感染的表现是一样的。

  也就是说,败血症本身并无特殊临床表现,败血病的临床表现也可见于其他急性感染。人工智能建模预警在第一次抗生素给药前17个小时就已经检测到败血症。所以,非常期待国内有更多的人工智能公司能够给医务人员带来更多的帮助。

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