在今年年初爆发的疫情里,基层医疗机构作为疫情防控的主力军,一方面展现了其不可或缺的“网底”作用,但也集中暴露了基层医疗资源紧缺、能力薄弱等“老毛病”。基层医疗的顽疾何解?
经过两年多基层场景的深耕,百度智慧医疗带来全新解法—— 专注基层需求的 灵医智惠“爱助医”解决方案。在9月15日召开的2020百度世界大会智能云分论坛中,百度智能云副总经理、智慧医疗事业部总经理黄艳正式对外发布灵医智惠“爱助医”,并表示在后疫情时代,百度期望灵医智惠“爱助医”能帮助基层优化医疗质量,为基层留下不走的AI医疗队,切实发挥其在全民医疗健康体系中的“网底”作用。
(百度智能云副总经理、智慧医疗事业部总经理黄艳:为基层留下不走的AI医疗队)
黄艳认为,当前基层医疗正处于从“信息化”阶段到“智能化”阶段升级的关键时期。而人工智能技术的运用也将深入到医疗核心,辅助提升医疗质量、优化区域间医疗资源配置。
据黄艳介绍,自2018年成立之日起,百度智慧医疗便坚持扎根基层,运用AI技术打造“更懂基层”的AI医疗解决方案。过去两年,产品能力经历了4个阶段的发展,实现了医学知识不搜即得、诊疗决策精准适时、诊后管理便捷可及和区域监管精细高效,在此基础上构建了一套从院内到院外,从医院到卫健委的面向基层全方位需求的AI医疗解决方案,即“爱助医”基层医疗整体解决方案。
(灵医智惠“爱助医”经过四阶段演进而成)
据介绍,该方案依托百度大脑6.0、涵盖了医疗AI中台、医疗知识中台和医疗数据中台三大中台能力,能提供医学知识服务、临床辅助决策、智能随访服务和区域健康驾驶舱等四项核心应用,且服务范围辐射院内、院外和区域三大场景。
(灵医智惠“爱助医”解决方案整体架构)
会上,黄艳围绕灵医智惠“爱助医”的四大核心应用,对其赋能基层的强大力量进行了详细解读。在医学知识服务层面,百度智慧医疗与人民卫生出版社合作,运用高度自动化的知识生产工具,推出了权威、专业、可循证的专业医学知识体系,帮助医学知识融入诊疗场景,让医生在看诊中“边诊边学”。
在临床辅助决策方面,百度首创的循证AI技术框架结合了AI黑盒算法和白盒算法,在大数据和医学知识驱动下,对诊疗过程各环节,如疾病诊断、处方开立等进行场景化动态建议,在不打扰医生的前提下,辅助提高基层诊疗效率,降低医疗风险。
在智能随访服务方面,具备专业医疗知识和语音交互功能的智能机器人能自动播报健康宣教内容,还能自动采集和理解患者病情数据、自动回答预置的患者问题,辅助基层医生更高效地完成诊后病情跟踪、医患沟通、慢病管理和健康宣教工作。
在后疫情时代,区域健康监管的意义更加凸显。黄艳进一步指出,灵医智惠“爱助医”顺应社会需求,基于院内诊疗数据和院外居民数据构建了全域医疗健康数据仓库,通过全面、可视化的数据展示和分析决策平台,实时呈现病历质量、诊断质量和用药质量等核心指标,对医疗质量和潜在风险进行分析。在疾病发展趋势预测、传染病预警和防控辅助层面,区域健康驾驶舱也无疑有不可忽略的重要意义。
民生是国家发展的重要环节,医疗更与每个人息息相关。黄艳表示,灵医智惠“爱助医”解决方案将强力赋能基层医疗,为基层留下不走的AI医疗队,助力基层医疗切实发挥网底作用。
