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ZebraMedicalVision：反映人工智能在医疗领域的过去和未来——BigData TLV公约
2019年05月13日 由 平安 发表
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“大数据就像少年时的爱情幻想:每个人都在谈论它，没有人真正知道怎么做，每个人都认为其他人在做，所以每个人都声称自己在做……”
丹·艾瑞里(Dan Ariely)早在2013年就发表了这句话，当时大数据是最流行的词。新技术和应用程序能够以快速、可伸缩的方式处理大量数据，主要是在零售和金融领域实现的，这些领域正在积累大量数据，并且可以立即产生业务影响。然而，由于种种原因，几乎没有人试图解决医疗行业的问题。
事实上，2007年我在公立医院开始职业生涯的时候，这在我的同龄人中不是一个受欢迎的决定。我经常被问到“你能在那里做什么创新”？但是我们确实做到了，我们使用统计和分析工具将临床过程与结果关联起来，或者近乎实时地自动识别急性情况的发生率；然而，医疗界还没有准备好接受这些新的发展，也没有足够成熟来接受这些新的发展。最初的项目在帮助医生理解与之一起工作的自动工具的好处方面是一个特别的挑战。
2019年4月bigdatatlv在医疗保健大会上，我在Zebra Medical Vision上介绍两个已完成的项目。在我提出的项目中我们开发了一个大数据工具——一个可以并行运行数百个实例的管道，为在胸部X光片上识别气胸的算法生成大规模推理，并计算用于脊柱CT骨密度估计的仿真T评分。因此，我们能够在几个小时内估计实际环境中的算法产量和预期行为。我们使用大数据方法来支持人工智能在医学成像中的应用。
丹·艾瑞里(Dan Ariely)早在2013年就发表了这句话，当时大数据是最流行的词。新技术和应用程序能够以快速、可伸缩的方式处理大量数据，主要是在零售和金融领域实现的，这些领域正在积累大量数据，并且可以立即产生业务影响。然而，由于种种原因，几乎没有人试图解决医疗行业的问题。
事实上，2007年我在公立医院开始职业生涯的时候，这在我的同龄人中不是一个受欢迎的决定。我经常被问到“你能在那里做什么创新”？但是我们确实做到了，我们使用统计和分析工具将临床过程与结果关联起来，或者近乎实时地自动识别急性情况的发生率；然而，医疗界还没有准备好接受这些新的发展，也没有足够成熟来接受这些新的发展。最初的项目在帮助医生理解与之一起工作的自动工具的好处方面是一个特别的挑战。
2019年4月bigdatatlv在医疗保健大会上，我在Zebra Medical Vision上介绍两个已完成的项目。在我提出的项目中我们开发了一个大数据工具——一个可以并行运行数百个实例的管道，为在胸部X光片上识别气胸的算法生成大规模推理，并计算用于脊柱CT骨密度估计的仿真T评分。因此，我们能够在几个小时内估计实际环境中的算法产量和预期行为。我们使用大数据方法来支持人工智能在医学成像中的应用。
看着我周围的大厅，我被许多公司的热情所折服，他们希望把多年来使用EMR(电子病历)积累起来的无穷无尽的复杂临床数据，变成有意义、有帮助的在线应用程序和算法。潜力是毋庸置疑的，医疗保健界正积极开发和接受新技术。我接触过的几乎所有医疗服务提供商或数字健康初创公司代表，都有一个潜在的临床问题解决方案，从病理学到肿瘤学，从分诊管理到医院获得性感染。一些公司提出了创新的基础设施，力求解决医疗记录的复杂性，这些记录大多是非结构化和稀疏性的。
我很高兴看到许多熟悉的想法转化为产品，但最重要的是，我很高兴听到以色列和外国卫生组织高层领导人谈论投资和政策制定，以实现与临床工作人员互动的日常智能工具。这是一条曲折的道路，前方还有许多挑战，但人工智能解决方案和大数据工具是医疗保健领域的一个巨大飞跃，不是为了取代领域专家，而是为了最大化综合努力的效益。
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