AI如何应用于医疗器械? 2019国际医学人工智能论坛带你一览无余

随着人工智能技术的发展，医疗健康产业正在进入智能医疗阶段，人工智能技术将全面应用和融入医疗健康全环节。医疗健康目前所应用的医疗设备，正在从信息化阶段走入智能化阶段，越来越多新兴医疗设备上应用了人工智能技术，为医疗产业带来诸多改变。2019国际医学人工智能论坛(www.idcquan.com/Special/AIMS/)将聚焦人工智能为医疗产业带来的改变。

人工智能在医疗设备领域有一些新兴应用，而商业领袖和专业人士正在寻求提供有关这种技术影响的更多见解。

•行业领先公司目前正在开发的人工智能应用类型。

•创新努力的共同趋势，这些趋势对医疗保健未来的影响。

•似乎为医疗保健专业人员提供最大价值的应用程序。

在展示应用程序示例之前，先了解一下在该领域的研究中出现的一些共同主题。

（1）慢性疾病管理 - 医疗机构正在使用机器学习来监测使用传感器的患者，并使用移动应用程序进行自动化治疗（例如糖尿病和自动胰岛素输送）。

（2）医疗成像- 一些公司将人工智能驱动的平台整合到医疗扫描设备中，通过减少辐射暴露来提高图像清晰度和临床效果（例如：通用电气医疗集团（GE Healthcare）肝脏和肾脏病变的CT扫描）。

（3）人工智能和物联网（IoT） - 一些公司正在整合人工智能和物联网，以更好地监控患者对治疗方案的依从性，并改善临床结果（例如，用于持续监测病情危重患者的飞利浦医疗保健解决方案）。

AI让糖尿病患者更有效管理病情

人工智能在慢性病管理上的应用，是作为医患沟通的桥梁，在减轻医生的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。

糖尿病是一种主要的慢性疾病，影响着大约3030万美国人的身体健康。它是由持续的高血糖引起的，血糖是食用食物的主要能量来源。通常，由胰腺制成的激素胰岛素有助于葡萄糖转移到身体的细胞中以产生能量。如果体内缺乏胰岛素或供应不足，则无法很好地控制血糖水平。

美敦力公司是进入人工智能领域的医疗器械公司之一，旨在帮助糖尿病患者更有效地管理自己的病情，从而提高生活质量。2016年9月，美敦力公司宣布其Sugar.IQ应用程序是与IBM Watson合作开发的移动个人助理，将由其首批用户进行测试。

该公司概述了Sugar.IQ应用程序的三个主要功能：

•洞察信息- 当应用程序发现与葡萄糖模式相关的行为时，将实时传递个性化消息，以帮助糖尿病患者了解特定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遵循特定的食物或治疗相关的行动和事件。通过以下项目，Sugar.IQ将帮助发现这些项目对个人血糖水平的影响。

•膳食记录 -应用程序将快速轻松地跟踪日志中的食物，以提供与膳食相关的见解，说明特定食物如何影响个人的血糖水平。

该公司声称，该应用程序通过分析美敦力葡萄糖传感器和胰岛素泵产生的数据，持续监测血糖水平。这些设备将连接到用户的身体上。最初建立在10000名糖尿病患者数据基础上的模型或算法正在得到改进，以预测血糖水平何时会超出健康范围。据报道，机器学习将用于进行预测分析。

在IBM公司合作案例研究中，美敦力糖尿病服务和解决方案的数据和信息学创新主管Huzefaneemuchwala解释了与此工作相关的目标和挑战：

他说，“美敦力公司提供了连续血糖仪和胰岛素泵等系统，这是一种主要由接受胰岛素治疗的患者使用的设备，用于监测血糖水平和直接向身体注射胰岛素。如果我们能够利用这些设备，并对个人的血糖水平提供持续的反馈，，那么就有可能支持数百万人对其身体状况进行日常管理。”

与Sugar.IQ应用程序中使用的算法类似，该公司声称MiniMed 670G系统经过了算法培训，根据给定时间需要多少胰岛素，每五分钟自我调整基础（基线）胰岛素输送。

美敦力微型670G系统

根据2017年11月StarTribune公司的一份报告，强生公司退出了市场规模为17亿美元的胰岛素泵市场，使得美敦力公司在2019年之前将其市场主导地位提高到74％（之前为61％）。强生公司此前控制了约11%的市场份额。

人工智能技术在慢性病管理上的应用最重要的一环就是数据获取，随着社会的发展，可穿戴技术日益普及，这也意味着慢性病的相关数据——关于饮食、运动、睡眠和药物的所有重要的生物识别数据现在变得更容易获取。但数据获取后仍面临重大挑战，例如如何从大量数据中获取可操作的洞察力，并将其快速交付给用户，以便他们做出适当的决策。

关于慢性病的人工智能数据的治理，2019医学人工智能论坛上来自全世界多领域的医疗专家、人工智能专家将进行有针对性的分享和探讨。

有了人工智能，医学影像诊疗速度大大加快

在临床上，超过70%的诊断都依赖于医学影像，医学影像辅助诊断被认为是人工智能最重要的潜在创新应用之一。目前人工智能在医学影像领域的应用方向主要有两类，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500,000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。

合作双方表示他们正在使用人工智能来提高计算机断层扫描（CT）的速度和准确性。设计算法以重新组织当医生仅仅查看扫描时可能遗漏的微小的器官损伤模式。通过捕获这些更精细的细节，该技术有可能支持更快的诊断并减少错误。

CT扫描涉及通过计算机处理来组合来自同一物体的多个X射线的图像。与简单的一维X射线图像相比，CT扫描可以生成身体内部骨骼、血管和软组织的横截面图像或切片。

（编辑：核心网）

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