向智慧医疗时代过渡
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“近二十年来，人工智能发展突飞猛进，在各个领域都得到了很好的应用。在医疗方面‘怎样成为医生的帮手’是问题关键。”通过人工智能，特别是对新技术的深度学习，能够给医务人员赋能，增加医务人员的能力，进而更好地胜任各项工作，加快提高现阶段医疗水平，帮助整个医疗流程全方位开展工作。
智慧医疗发展空间广阔
邓绍平院长表示，中国人口数量庞大，有充足的医疗数据，为医疗人工智能发展提供基石；中国足够大的医疗市场也为人工智能企业提供了动力。在智慧医疗大热的背后，是我国老龄化不断加剧，2017年底我国60岁以上人口已达2.41亿，确诊的慢性病患者近3亿，对医疗健康的需求呈爆发式增长，但在供给侧方面，医生数量远远不足，医疗资源分布极不均衡，这也为智慧医疗发展带来广阔空间。
从2015年以来，各有关部门陆续颁布了近20项政策，从人才培养、技术创新、标准监管、行业融合、产品落地等方面做出指导，进一步催化了市场发展。
人工智能有助提高诊疗精准度
邓绍平院长介绍，目前医学人工智能普遍应用在八个方面，分别是虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理以及辅助医学研究平台。“近年来应用比较集中的还是在疾病风险预测以及医学影像方面。”他说，人工智能经过近几年的发展，已从信息服务阶段、咨询服务阶段到诊疗服务阶段，并且可以帮助医务人员提高诊疗的速度、精准度等，大大降低了医务人员的人力成本。
举例来说，焦虑和抑郁等精神方面的疾病不容小觑。近期美国麻省理工的研究成果表明，用人工智能对精神神经方面的疾病进行诊断、分类，得出的结论非常准确、高效，在中国的应用价值显著。通过人工智能的深度学习，加上核磁对头部影像的诊断，对老年痴呆的诊断有很大的作用。
2017年由四川省人民医院牵头，成立了四川省精神医学中心，并与美国哈佛大学医学院附属麻省总医院签署了战略合作协议。2017年与中芬签署协议，在急诊急救方面，以急腹症为切入点，基于深度学习技术，构建国际上首个AI急诊分诊系统，率先分析了上千的病例，总结一些关键词，结合临床诊断的模式，最终应用在临床上，取得目前初步的阶段性成果。这套系统现已实现智能分诊准确率在80%左右，准确率优于人工分诊，分诊速度和效率提高一倍以上，极大减轻了分诊人员的压力，缩短了患者在分诊过程中的等待时间。
“AI+医疗”正向3.0时代过渡
对于某些疾病的处理问题，人工智能的加入，则可以加速缩短我国和发达国家医疗水平上的差距。“与发达国家相比，我们的医生数与人口比相差甚远，但要达到相似的效果，人工智能的应用将是非常好的选择。”邓绍平说。
据了解，2014年9月，四川省人民医院成为西部地区第一家引进达芬奇手术机器人系统的医院，2017年达芬奇机器人手术量突破千万。2016年和2017年，该院承办召开了全国第一届、第二届医用机器人和医学智能化大会，来自全国不同地区的院士集聚一堂，并得到相关领导的指导和祝贺。“今年10月23日、24日，第三届全国人工智慧医疗大会将在成都召开。这次我们展开了10多个领域的AI方面的应用，并在省医大系统设有信息中心、大数据中心、AI的中心，三个中心交叉互补，最终实现促进互联网医院的建设和智慧医疗的建设目标。”
人工智能在医学方面的应用，已从2.0进入到向3.0的过渡阶段，真正进入智慧医疗时代。
医疗康复机器人的运用和展望
随着国民生活质量的提高，中国人对于健康的需求也越来越迫切，这也引伸出了许许多多和健康相关的产业。而在服务机器人领域里，医疗机器人也逐渐从科学实验室走入民间，成为了新时代下健康产业的一抹亮色。
上海机器人产业技术研究院副院长、上海市智能制造与机器人重点实验室教授郭帅，在“服务机器人与人工智能”的主题论坛上发表了关于“医疗康复机器人的运用和展望”的主题演讲。
在演讲一开始，郭教授就现如今中国人对于健康的需求了给出了自己的见解——不仅要活得长，生命质量也必须要有保证，也因此，中国人在健康方面的花销越来越大。
中国人对健康的需求，也让在健康产业上开展机器人的相关业务的一些公司市值规模已经达到了4300亿。但郭教授又强调说，虽然现如今的医疗康复机器人产业也在发展，但仍然远远没有达到其在市场上的预期。
产生这个问题的原因是什么呢？郭教授总结出了两个原因：第一，机器人毕竟是“钢筋铁骨”，自然而然会给人一种硬邦邦的感觉，容易对人造成压迫感。第二，机器人在动作上较为僵硬，给人不适感。
除了以上两点原因，郭教授表示，现如今的健康产业相关的，尤其是作为这次演讲重点的医疗康复机器人，还面临着工艺有待改进、部分技术有待突破的问题。就此类问题，郭教授也阐述了自己的观点。
首先，医疗康复机器人更需要具有安全性，和工业协作方面的机器人比起来，医疗康复类的机器人更注重人机互动。假如不能很好地了解识别人的意图，跟不上人的思维，那就会造成安全隐患。
其次，现如今的医疗康复机器人都偏重于对患肢运动强化，而缺少对代偿运动的抑制，如何加强正确的运动动作，抑制不需要的动作，也是需要考虑的重点。
最后，机器人和人作为两种个体，其本身都拥有自己的“感知系统”。医疗康复机器人需要通过传感和控制去感知到人，并且和人进行合理互动，只有这样怎么样将人和医疗康复机器人之间的闭环打通，也是去改进和突破的。
基于以上的观点，郭教授通过研究，发现传统的康复机器人或者医疗机器人的钢性冲击与力柔控制在研究康复机器人或者医疗机器人过程中的问题，由于刚性机器人很难做到所有的自由度和人体的自由度的运动中心是重合的最佳状态，因此需要通过对医疗康复机器人进行柔性改进来实现力场控制的概念，同时让腰步肌肉有效避免刚性冲击，增加机器人与人之间的协调性。
基于研究的成果，郭教授举了个例子是关于帕金森病人的。由于帕金森病人的症状，因此需要通过医疗康复机器人来抑制其多余的动作，可以通过提取人的肌电的、脑电的生物信号，传输到机器人，在机器人的控制中进行运动的强化和运动的抑制的部分。
而在进一步研究康复机器人或者医疗机器人过程中，郭教授和他的团队经过了反复的实验，在实验室中制造了一系列的康复机器人以及医疗机器人，并在医院中投入临床应用。
郭教授和他的团队制造的一系列机器人，以其较为低廉的成本，和比肩同类型进口品牌机器人的性能收获了不错的反响。
素材来源：东方财富网、中国机器人网
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