El 11 de noviembre, el Hospital Oriental de Shanghai lanzó oficialmente el gran modelo médico de inteligencia artificial "med-go", que puede ayudar eficazmente a los médicos a analizar casos complejos y raros, proporcionar diagnósticos clínicos precisos y transparentes y sugerencias de tratamiento, y potenciar la inteligencia artificial y la profundidad médica. Fusión.
"Médico jefe personal" para médicos de base
Actualmente, "med-go" se ha instalado en la estación de trabajo del médico del Hospital Dongfang y se ha conectado al sistema del hospital. Además, se ha instalado "med-go" en 15 centros de servicios de salud comunitarios en la Nueva Área de Pudong dentro del área médica; El consorcio del Hospital Dongfang, el Hospital Popular del Condado de Jiangsu Sheyang y sus centros de servicios de salud comunitarios afiliados, y el Hospital Popular de Shanxi Xinzhou y sus centros de servicios de salud comunitarios afiliados también han instalado "med-go". Después de que el médico completa la queja principal del paciente, el historial de la enfermedad actual, el examen físico, etc., "med-go" puede proporcionar sugerencias auxiliares para el diagnóstico, el diagnóstico diferencial y el siguiente paso del tratamiento, lo que no solo mejora la calidad y eficiencia del diagnóstico y tratamiento, pero también reduce la aparición de diagnósticos erróneos y erróneos, que funciona particularmente bien en casos difíciles y raros.
"med-go" fue desarrollado conjuntamente por el equipo de expertos del Hospital Dongfang y el Laboratorio Conjunto de Inteligencia Artificial Biomédica establecido conjuntamente por el Instituto de Software de la Academia de Ciencias de China. En la conferencia de prensa del 11 de noviembre, Zhang Haitao, fundador de “med-go” y director del Departamento de Medicina de Emergencia y Cuidados Críticos del Hospital Dongfang, demostró un caso en el lugar: Este fue un caso real de pediatría en un famoso Hospital terciario en Beijing El niño fue hospitalizado dos veces, tomó casi un año para hacer el diagnóstico correcto. Era una enfermedad autoinmune muy rara. Zhang Haitao ingresó los registros médicos de los niños en "med-go", y en pocos minutos dio un diagnóstico que los expertos tardaron un año en realizar cuando ingresó los mismos registros médicos en el mejor modelo a gran escala de los Estados Unidos; las conclusiones alcanzadas incluyeron el Diagnóstico correcto, pero con algunas opciones más. Zhang Haitao dijo: "¡Le llevaría más de una hora leer este montón de registros médicos a un verdadero médico jefe!".
A medida que la gente comprende mejor la enfermedad, las disciplinas médicas se vuelven cada vez más detalladas. Incluso el mismo cáncer de mama debe dividirse en diferentes tipos. Es difícil para un médico jefe dominar el conocimiento de cada subespecialidad. Sin embargo, esto no es un problema para las computadoras. Un "med-go" es un médico "completo" para los síntomas de un paciente, "med-go" puede "pensar" y emitir juicios desde todos los aspectos internos y externos del paciente. aspectos externos y brindar asesoramiento. Los médicos brindan asistencia.
“med-go” ha consumido más de 6.000 libros de texto
¿Por qué "med-go" es tan poderoso? Porque el "material" que se le suministra no sólo es suficiente, sino que también sigue de cerca los materiales didácticos autorizados nacionales e internacionales. Zhang Haitao dijo: "Actualmente, se basa en 20 mil millones de datos médicos de alta calidad. Hemos utilizado más de 6.000 libros de texto para entrenarlo. Algunos de los libros de texto con autoridad internacional aún no tienen versiones chinas. Varias de nuestras sociedades y más de 60 expertos acaban de traducir página por página, saqué un nuevo libro con más de 10,000 páginas y se lo alimenté "En teoría," med-go "tiene conocimientos más nuevos y completos que los de un médico jefe, y supera a los de un médico real. Las probabilidades son altas.
Es una iniciativa humana hacer preguntas y pensar en los problemas. ¿Cómo podemos hacer que las computadoras aprendan a pensar en los problemas médicos como un médico jefe? Esto requiere deconstruir el conocimiento médico en un lenguaje que las computadoras puedan entender y utilizar. Por ejemplo, un medicamento puede tener 202 dimensiones en "med-go", que están relacionadas con los síntomas de la enfermedad, la edad del paciente, el entorno de vida del paciente, etc. Ningún médico puede pensar cuidadosamente en usar un medicamento de 202 dimensiones. Medicina vegetal, pero las computadoras pueden, y las computadoras solo pueden pensar en 202 dimensiones.
Zhang Haitao dijo: "El contenido de respuesta médica explicable, preciso y eficiente es la competitividad central de los modelos médicos y la máxima prioridad para capacitar a la medicina para mejorar las aplicaciones clínicas". "med-go" puede ayudar eficazmente a los médicos a analizar casos complejos y raros. proporcionando diagnóstico clínico preciso y transparente y recomendaciones de tratamiento.
“med-go” apoya la “educación, investigación y gestión médica”
Durante las rondas de enseñanza en el Hospital Dongfang, el profesor Xu Shumin estaba explicando casos a un grupo de médicos internos. Además de brindarles a los estudiantes un análisis detallado de las ideas de diagnóstico, el diagnóstico diferencial y las opciones de tratamiento del caso, también demostró cómo usar "med-go" para el aprendizaje asistido: explicación personalizada de los puntos de conocimiento, análisis de casos e interpretación de la literatura para ayudar. Los estudiantes y residentes de medicina pueden dominar el conocimiento profesional de manera más eficiente, y el sistema también apoya el desarrollo de planes de enseñanza y planes de evaluación, haciendo que el proceso de enseñanza sea más estandarizado e inteligente.
En el ámbito de la investigación científica, “med-go” también ha demostrado su gran fuerza. El Dr. Liu Xiaobin de la UCI extracardíaca está diseñando un estudio sobre la aplicación de inhibidores de sglt2 en pacientes con insuficiencia cardíaca. "'med-go' no sólo puede analizar rápidamente la literatura para encontrar puntos de innovación, sino también proporcionar evaluaciones profesionales y sugerencias de mejora, ayudar a optimizar los planes estadísticos, etc., lo que ha mejorado enormemente la eficiencia de mi investigación científica", dijo el Dr. Liu Xiaobin.
Las sólidas capacidades profesionales médicas y las capacidades de procesamiento de datos de "med-go" también permiten a la administración del hospital realizar aún más los "habla de datos". Tomando como ejemplo la gestión de control de calidad de registros médicos, se introdujo "med-go" en la estación de trabajo de los médicos del Oriental Hospital. El sistema revisa y califica automáticamente los registros médicos según un conjunto de estándares de calificación estrictos y brinda calificaciones específicas y sugerencias de mejora. cada elemento para ayudar a los médicos a completar registros médicos y mejorar la calidad de la atención médica. Sobre esta base, el Hospital Dongfang planea activamente llevar a cabo una gestión integral y eficiente de los recursos médicos basada en el modelo médico "med-go" y la construcción de un sistema de gestión de "hospital inteligente".
Xu Zhaohui, subdirector del Hospital Dongfang, dijo que la característica más importante de "med-go" es que proviene de médicos y sirve a los médicos. Como gran modelo médico iniciado íntegramente por un equipo de médicos, con el creador principal participando en la investigación y el desarrollo, las capacidades de apoyo a las decisiones clínicas de med-go siempre han sido la insistencia central en la "excelencia". En el siguiente paso, el hospital seguirá confiando en el laboratorio conjunto para seguir mejorando las funciones del sistema, incluido un apoyo a las decisiones clínicas más profundo, una gestión de la calidad médica más inteligente y soluciones de educación médica más personalizadas, para que "med-go" pueda Conviértase en socio de los médicos. Una herramienta poderosa para la exploración conjunta en profundidad en el campo médico para lograr realmente la integración profunda de la inteligencia artificial y la atención médica.