Depuis le début des années 1960, la communauté universitaire lancé la troisième vague de la vague de la grippe aviaire pour la recherche sur l'intelligence artificielle, il a été de présenter le concept de l'apprentissage de la machine, l'apprentissage en profondeur, apporte.
Pour le domaine médical, au début des années 1970, l'intelligence artificielle a été utilisé lors de l'inspection, par exemple, constaté que les patients atteints de maladies infectieuses en fonction du résultat du sang de test sanguin, et en étendant l'usage médical auxiliaire qui détermine les antibiotiques le succès du traitement que la règle de base utilisé dans le passé, d'améliorer considérablement la précision du jugement pour les maladies infectieuses.
Jusqu'à tout récemment, grâce à la capacité d'améliorer considérablement la profondeur de l'apprentissage précision de reconnaissance d'image de la technologie, par exemple, à travers la photographie à rayons X (photographie à rayons X), la tomodensitométrie (tomodensitométrie), IRM (imagerie par résonance magnétique), et cytologique (Cytodiagnosi) et d'autres équipements d'essai, se trouve de l'ulcère, une tumeur augmente les résultats pour trouver une condition anormale du corps. Ces processus d'inspection et a constaté que déjà du passé prend plus de 10 jours, jusqu'à ce que par la puissance de la technologie de l'intelligence artificielle, peut atteindre un moment pour compléter l'inspection.
Je crois peut être attendu dans un proche avenir, le domaine médical aussi semble assez importante réforme des soins de santé (figure I, figure II, la figure III). Pour le diagnostic de la maladie, les conditions actuelles relativement simples, ont été en mesure de le faire grâce à une aide à la proposition similaire de l'intelligence artificielle, par exemple, il peut être saisie par les résultats d'interrogation et d'examen dans les dispositifs médicaux avec la nature de l'intelligence artificielle, pour obtenir diagnostic de contenu recommandé similaire.
Figure 1: Depuis le début des années 1960, la communauté universitaire de continuer à étudier dépliage de l'intelligence artificielle.
Figure 2: accompagnée de la technologie de reconnaissance pour améliorer le domaine médical sera également un grand changement de moule médical (A) apparaît
Figure 3: accompagnée de la technologie de reconnaissance pour améliorer le domaine médical sera également un grand changement de moule médical (B)
Comme les humains, domaine médical de l'intelligence artificielle a également besoin de passer par un certain degré d'apprendre à être en mesure de produire pour la capacité de juger les choses, l'application de la technologie pour apprendre, vous pouvez trouver le résultat des lésions à partir d'images médicales capturées, en même temps que le patient les symptômes, les données génomiques du corps, et d'autres peuvent analyser le résultat du diagnostic préliminaire.
Japon pour promouvoir l'application de l'intelligence artificielle de dans le domaine médical à travers le plan de la politique
Ainsi, pour l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine médical, le Japon a également commencé la planification à pousser de la hiérarchie gouvernementale, en Novembre 2016, la 2ème conférence sur l'investissement à venir, le gouvernement japonais a tenu au Premier ministre Shinzo Abe sur une déclaration claire grandes quantités de données (gros volumes de données) et l'intelligence artificielle sera le plus grand degré d'application dans la prévention, la gestion de la santé et la télémédecine, pour atteindre la haute qualité de l'intelligence artificielle médicale à l'importation dans le système médical japonais et le ministère japonais de la santé, du travail et du bien-être a commencé commencer à planifier une série de politiques connexes pour faire face à l'avènement de l'ère de l'intelligence artificielle des soins de santé, y compris les frais médicaux de correction, en utilisant des incitations médicales d'intelligence artificielle, etc., et devrait être pleinement mis en uvre et de promouvoir le système médical de l'intelligence artificielle en 2020.
Afin d'atteindre un degré de capacités d'intelligence artificielle dans le domaine médical, une grande intégrité et la sécurité de la base de données Zhengjian absolue de sa nécessité, à cet égard, le gouvernement japonais a commencé à intégrer et mis en place, y compris les dossiers médicaux électroniques, les données d'inspection de la santé, les soins médicaux plus bon unifié base de données de système de données de réception, de le faire pour la prochaine fois dans l'ère de l'architecture du système de gestion de la santé qui fournit la première étape pour une meilleure qualité des soins (figure IV).
Figure 4: Le gouvernement japonais mène des données d'information du patient dans un concept de base de données plan de carte
AI système de prise en charge médicale est appelé les gens et ont commencé à intégrer et à sauver chaque institution médicale au Japon dans le diagnostic médical pour chaque dossier patient, et accorder à chaque numéro d'identification du patient (identification médicale), en plus de faciliter la préservation et la gestion des données médicales en outre, le patient sera unifié et a réussi à enregistrer dans différentes institutions médicales pour les données de traitement médical, le personnel médical peut lire le traitement complet des patients dans les données du passé avec une variété de rapports d'inspection de la base de données dans le traitement futur.
Le personnel médical seront également enregistrés à l'avenir PEOPLE unité dans l'information médicale pour chaque patient, ainsi que lorsque le patient est en train de retour à la clinique, grâce à la capacité de l'intelligence artificielle, lors de l'examen, le diagnostic et le traitement aussi le soutien médical peut être fait pour le personnel médical, diverses propositions et des alertes d'avertissement. Cependant, après la technologie de l'information, en plus d'économiser inutile et une perte de contrôle extérieur et est en mesure d'optimiser l'allocation des ressources médicales, et par des données médicales anonymisées, à la disposition des unités académiques de la recherche médicale plus avancée. Secrétaire du Ministère de la Santé pharmaceutique Vie de la Santé, du Travail et des Affaires sociales Wu Tian Junyan dit que dans les systèmes de gestion de la santé à l'avenir, dans cette vision, les soins médicaux et d'autres données seront mis en réseau, et dans le cadre des grandes données, en plus de réduire la charge de travail du personnel médical en outre, plus peuvent, sous l'assistance technique de l'intelligence artificielle, à la prochaine génération de plan de développement médical pour chaque région grâce à une grande base de données de données, de sorte que les patients de chaque région peuvent être des services médicaux plus complets.
La capacité de fonctionnement sans cesse répété, pour parvenir à une augmentation rapide de la hauteur du jugement
Dans la construction de cette deuxième ère du système de soins de santé, la chose la plus importante que la technologie de l'intelligence artificielle de, cependant, où l'intelligence artificielle de ce que les changements d'architecture sera?
Dans un premier temps, le système informatique ne l'entrée et le stockage des données d'image et du texte, et en outre le signal peut être une simple collecte, la compilation, l'analyse et l'identification. Après l'addition de l'intelligence artificielle de, ce qui signale que les données peuvent être exécutées simultanément coexister comparaison caractéristique, puis l'image de caractère est déterminée pour la caractéristique.
Comme le patient à travers peut prendre une variété d'images alors que l'appareil d'inspection a été analysé, puis encore résultat de la détermination d'examen est obtenu, puis alors que le rapport des échantillons de données dans la base de données, pour faire chacune des règles en conformité avec la valeur par défaut genre de rapports d'examen.
Dans le passé, la nécessité de consolider une variété d'informations médicales obtenues, par voie de saisie manuelle, ou de fournir du matériel informatique à l'intelligence artificielle avec une analyse comparative préliminaire. Cependant, la puissance de calcul a un saut de développement, est une procédure de calcul plus complexes lourdes, ces changements peuvent avoir été de « Si A, B sera l'évolution de la » correspondance simple entre le progrès à « dans le cas d'un, si un B, il peut se transformer en une analyse multi-couches C » et de jugement, de sorte que les techniques d'intelligence artificielle peuvent progresser à l'étape de leur propre » apprentissage en profondeur», et donc plus besoin de compter sur préliminaire artificielle après l'entrée de données ou de comparaison, en vertu de la profondeur de la capacité d'apprentissage de l'intelligence artificielle, en permanence des opérations répétées pour obtenir une identification automatique des données, la capacité d'augmenter rapidement la hauteur du jugement.
Figure 5: L'intelligence artificielle à l'auto-apprentissage régulièrement de manière mécanique.
Pour les aspects médicaux de l'apprentissage, critère de cas, et les gens ordinaires sont les mêmes que dans l'intelligence artificielle, est pas différent. La recherche et le développement de l'intelligence artificielle depuis de nombreuses années à l'Université Keio École des sciences biologiques et de la technologie sciences de l'information? Ancien professeur Kang a déclaré que les médecins des résultats des patients d'interrogatoire, a sorti des importants messages clés, dans lequel au préalable et l'ampleur du jugement, les résultats seront faits pour identifier la pathologie du patient. A cette époque, le médecin doit être répété à penser, apprendre et vérification basée sur l'expérience passée, pour améliorer la précision, le diagnostic correct. mécanisme médical AI est le même, mais la différence est relativement importante, l'intelligence artificielle est le résultat de différents coefficients corrigés par des calculs complexes, et micro-ajustement sans cesse répété, puis obtenir le résultat final.
L'importation de l'intelligence artificielle aide médicale urgente d'améliorer la probabilité de succès
Traditionnellement, la nature de l'urgence médicale est terminée et le temps de l'équipe médicale de la compétition. Après avoir importé et la technologie médicale d'urgence, aidera l'ajout de téléphone intelligent APP et de l'intelligence artificielle.
Medical University, Tokyo, Japon charité, au Séminaire de recherche pointe de la technologie d'information médicale comme professeur agrégé de neurochirurgie Hiroyuki Takao, MD, dès le début de Novembre 2016, il est la tâche à l'aide d'un téléphone mobile APP et de l'assistance médicale artificielle d'urgence conduit de renseignement à ce programme 2017 année a commencé des applications cliniques expérimentales, devrait site d'utilisation d'urgence importation officiellement en 2018.
En 2015, Hiroyuki Takao, MD, a été au Japon, Tokyo charité médicale, avec plus de 3000 expérience d'importation iPHONE dispose de cette fonctionnalité, et sera un message d'information médicale. Lorsque le programme a été lancé en 2016, en plus du corps de l'hôpital, a également rejoint la société ALLM pour développer conjointement un téléphone intelligent APP et intégré dans la technologie d'intelligence artificielle appelé de JOIN.
REJOIGNEZ architecture rapide et une communication efficace, l'analyse des données de la relation entre plusieurs personnes médicale, et laissez-y compris les salles d'opération, les salles d'urgence et plusieurs rapports médicaux peuvent obtenir le même temps, comme la photographie aux rayons X, tomographie assistée par ordinateur ou la photographie de résonance magnétique nucléaire, la photographie médicale, l'électrocardiogramme du corps résultats et données de test.
Figure 6: en utilisant un téléphone mobile une assistance médicale d'urgence APP et l'intelligence artificielle
En fait, le personnel ambulancier d'urgence sur le terrain est assez difficile de saisir l'état de blessure du patient ou la santé correcte et sans erreur communiquées à suivre le personnel médical d'urgence. Et après avoir utilisé un téléphone intelligent APP et de l'intelligence artificielle pour aider le plan médical d'urgence, espère téléphone intelligent APP et l'intelligence artificielle dans le processus de soins d'urgence et le transport, il est possible de faire l'extrémité arrière de l'équipe d'urgence pour obtenir début état du patient, raccourcir l'arrivée initiale temps de jugement triage, afin d'améliorer la probabilité de succès et de premiers secours pour atténuer diverses conséquences sur la santé comme l'objectif.
L'architecture de l'aide se fait par interrogation de l'intelligence artificielle et sens vital, puis analyser les informations à obtenir, et effectue le classement de triage (triage). Sur la base de cette analyse, lorsque les patients recevant les premiers soins dans les formations sanitaires, des plans assez d'urgence préétablis, ainsi que certains objets de transport du patient.
Par exemple, chez les patients atteints de maladie vasculaire cérébrale aiguë, les symptômes peuvent apparaître, de sorte que le personnel d'urgence des soins médicaux d'urgence simples précédemment associés. Les patients présentant une embolie cérébrale par exemple, par administration intraveineuse se produisent dans les trois heures suivant l'apparition des symptômes tPA, l'utilisation de ces médicaments doit compter sur la collaboration de l'équipe médicale, une course contre le temps aux cellules du cerveau de sauvetage. Et dégagé par un appareil pour le traitement endovasculaire de la thrombose, les séquelles d'AVC rendent un degré minimum dans les 8 heures. La communication entre ces images, les données, les actions, le personnel médical, peut être fait par téléphone REJOIGNEZ ce APP.
En outre, le médecin Hiroyuki Takao ne pas laisser cette APP REJOIGNEZ chargé de l'enquête et les premiers soins d'urgence au transport des patients, une intégration plus poussée de l'intelligence artificielle pour le système complet Nuage ER, la première préliminaire au cerveau, les patients cardiovasculaires première cible d'aide d'améliorer le taux de l'aide au succès à travers le système ER-cloud et de réduire les séquelles.
Intelligence artificielle « Cloud ER » utilisé dans le système sont deux grandes catégories d'analyse des données. La première consiste à permettre aux patients de porter la main électronique médicale a mesuré la pression artérielle systolique, ECG et ainsi fonction vitale de l'anneau. La deuxième catégorie est par l'APP du téléphone intelligent pour recueillir et collationner sur l'incidence des patients.
Lorsque les institutions médicales du patient bénéficiaire destiné à obtenir des données dès le début JOIN et système cloud ER, les patients seront en mesure d'élaborer des plans d'urgence, ainsi que la préparation du matériel de premiers soins pertinents, d'autre part, peut également indiquer dans le personnel infirmier responsable de la prestation de, les mesures d'urgence nécessaires, pour permettre aux patients d'arriver après les institutions médicales seront en mesure de recevoir immédiatement une aide médicale d'urgence le plus approprié.
Pas tout le personnel médical sont prêts à accepter l'avènement de l'ère de l'intelligence artificielle de médecine
Bien que l'importation de systèmes d'intelligence artificielle médicaux, en favorisant des gouvernements, diverses industries de l'intégration de la technologie, il semble déjà une tendance inévitable, mais pour le système de soins de santé d'aujourd'hui et le personnel médical, nous serons encore confrontés à la période d'ajustement inévitable .
En fait, grâce à l'analyse de l'accès aux médias professionnels japonais se trouve, tous les membres du personnel médical sont très heureux d'accepter l'avènement de l'ère de l'intelligence artificielle, médicaux, et même certaines pratiques médicales seront remplacés par des robots ou des systèmes d'intelligence artificielle, il est profondément mis en colère la part du personnel médical.
Selon l'enquête, environ 85,2% des médecins japonais actuels croient que dans les 100 prochaines années sera atteint grâce à l'intelligence artificielle à l'aide médicale. Moins de 15 pour cent des médecins croient que même si 100 ans, l'IA est toujours pas se substituer à un comportement humain médical. En ce qui concerne l'utilisation de l'intelligence artificielle pour les aspects d'aide médicale du produit à faire, il y a encore près de 19% des médecins est tout à fait répugnant, même sans tenir compte de l'importation de produits médicaux intelligence artificielle (figure 7, figure 8).
Figure 7: l'intelligence artificielle pour prédire la proportion du temps des médecins médicaux importés
Figure huit: la proportion de NO utilisera l'intelligence artificielle pour aider le médecin dans la pratique médicale
Sur les conseils, croient que l'intelligence artificielle, l'intelligence artificielle des soins médicaux les plus reconnus des médecins, peut atteindre, puis confirmer la fonction et la prévention de la négligence humaine, et peut fournir le diagnostic, la prévention des erreurs de diagnostic, ainsi raccourcir le temps du diagnostic, ou même par la puissance de l'intelligence artificielle, la technologie médicale et de connaissances pour renforcer leurs propres domaines non qualifiés.
Bien sûr, tous les médecins sont si positifs vue de la capacité de l'intelligence artificielle de médecine. Pour les médecins, le plus lourd fardeau est la nécessité de porter la « responsabilité aux patients » Donc, la question est la plus directe est la réponse que, lorsque le mauvais diagnostic, quels aspects doivent être tenus responsables?
Certains médecins pensent que les machines de artificielle parce qu'ils ne peuvent pas assumer la responsabilité, il ne faut pas mener à bien ce travail a confirmé, ne peut fournir des données de référence lorsque les médecins diagnostiqués. Parce que l'objet sur le diagnostic, que les patients chroniques, ou la nécessité d'une urgence, lorsque le comportement médical, il y a trop de changements doivent encore compter sur l'expérience du médecin ne peut pas, à cet égard, l'intelligence artificielle est absolument pas fait . Alors laissez le robot mesurer les données vitales comme, d'autres aspects doivent encore avoir un médecin expérimenté, et la nécessité de se concentrer sur la valeur de l'expérience médicale et la capacité des médecins pendant de nombreuses années.
