年实现人工智能_专访英国 NHS 首席医疗科学官:2024年,NHS将全部实现病历电子化

年实现人工智能

NHS (英国国家医疗服务系统)被称为世界性的公共医疗模式。

在2012年伦敦奥运会舞蹈表演阶段,主办方展示了代表英国的两个内容。 一个是JK滚动和哈利波特,二个是为全体英国人提供免费医疗的国民健康服务系统( NHS ),1200名医生和护士走出操场,发出NHS的文字。

在70年的历史中,被民众“骄傲”的NHS为什么不衰退,重要的是创新。 当然,根据NHS的不同阶段,创新的中心也有不同的外延。 现在创新的关键词是“数字化”和“人工智能”。

英国汉考克卫生部长说:“技术世界和医疗世界有两种独特的文化。 作为NHS临床医师,必须努力在第一时间内做到正确。 但技术上有更大的容错性和试验空间。 所以,我的首要任务之一就是让这两个世界接近。”

因此,2019年2月,英国宣布HNS家族成员“NHSX”诞生,监督英国医疗卫生系统的数字发展。 今年8月,NHS又投资了2.5亿美元,推进了人工智能技术在英国医疗领域的应用,其中成立了国家人工智能实验室,着眼于更快的癌症诊断,加快了新药开发过程。

2019世界人工智能大会期间,NHS最高医疗科学官Simon Eccles也来到中国,分享NHS的数字化和智能化投资,接受了雷锋的采访。

Simon Eccles对雷锋网说,NHS在人工智能方面没有削减经费的目标,英国政府也在推进AI。

雷锋网了解到,NHSX的主要任务是减轻员工的工作负担,为人们提供信息和服务的途径,临床信息的安全性和数字化,在NHS系统内提高患者的安全性,提高NHS的生产效率。

当然,AI时代的重要命题之一是数据的安全,这是人们非常关注的问题。 Simon Eccles也认为这在某种程度上是AI应用于医疗行业的一大障碍。 与此同时,患者和医生的许多事情都很保守。 因此,NHS鼓励突破传统范式的局限性。

从技术上讲,Simon Eccles也说欧洲法律不允许AI出现“黑盒子”现象。 因为市民有权了解AI处理数据的原理。 因此,NHS在鼓励企业开放算法的同时,还提供充分证据来证实产品的有效性。 "目前有很多AI产品,临床数据和更多的临床实践需要验证. "

据Simon Eccles报道,2024年,NHS在医院和诊所实现病历的电子化。 在此基础上,利用更好的使用技术和数据为患者服务。 “人工智能影响医疗服务的各个方面,利用多维数据提高医疗效果,完善基础设施,利用转诊系统使患者进入相应的医院,满足老龄化社会的管理需求,是NHS目前亟待解决的现实问题。”

雷锋网和NHS最高医疗科学官Simon Eccles的采访内容如下所示

雷锋网:您在NHS的职责跨越几个职能部门,包括卫生和社会保健部、国民医疗系统改善部和其他主体部门。 能给我介绍一下在这些部门的具体工作内容吗

Simon Eccles :我是NHS的首席医疗科学官,我以医生(临床工作者)的角度专门指导NHS信息化建设和信息化临床应用的发展。 我的工作范畴基本上围绕着信息化建设,跨越了NHS的整个组织,所以NHS的一些医疗信息化改革工作是我主导的。

此外,NHS还设立了另一个机构NHSX。 它以公民财政为医疗信息化改革的载体,政府每年投入10亿英镑的资金,促进全国医疗信息化的发展。

第三,我是急诊科医生,这背景有助于我从专业临床工作者的角度,进一步了解患者,进一步了解信息化在医疗中的应用前景。

雷锋网:迄今为止,负责NHS的IT架构建设,负责医疗信息学的临床应用。 能给我介绍一下NHS的IT体系结构建设过程吗

Simon Eccles:NHS的IT体系结构分为不同的层次,英国政府的财政每年都有大量财政支出,用于信息化建设。

NHS有一个非常重要的机构NHS Digital,该机构作为终端保管,负责医疗系统收集的大量数据信息。 通过这些信息,NHS数字可以为政府提供许多国家级的数据统计和安全监测。

NHS Digital还负责医生工资的支出,这些数据可以通过匿名化处理用于研究。

NHS中另一个重要框架是Spine,是NHS信息化的主心骨平台。 该平台包含一些患者的隐私信息。 为了保护用户的信息,必须确认NHS Spine是安全的,其中有可以确认患者身份的标签,例如电话、姓名。

Spine在全国21000个护理组织中支持了28000个医疗IT系统,为6500万以上的简单护理记录和9200万人口记录提供了安全访问。

NHS Spine还有另一个重要功能,隐私信息必须经过授权人员审核才能看到。

另外,因为在社区医疗中基本上是全科医生。 因此,我们为全科医生提供了基础医疗信息化系统,医生可以制作EHR (电子健康文件),信息可以用国际认证的语言或代码进行记录。 医生的电脑也有临床决策支援工具,支援他们更好的工作。

NHS是世界上唯一利用电子影像传送技术的公立医疗系统,NHS的所有公立医院都没有使用传统的胶片方式。 病理科的影像也以电子方式保存和传播。

此外,NHS还有较快发展的模块虚拟医院。 医院不仅电子记录所有的电子文件,还引进了许多确保信息安全的技术,医院在信息化过程中具有安全保障。

雷锋网: 2018年11月,NHS投入5000万英镑建立人工智能医疗技术中心,当时NHS是否能共享这一决定的目的和背景。 投入这笔经费需要哪个部门的批准?这个医疗技术中心主要分为哪个部门,需要哪个背景的人才,需要完成哪个方面的工作?

Simon Eccles :该人工智能医疗技术中心的目的是联合学术研究机构,英国在AI技术方面实现创新的各类公司,共同推进AI技术在医疗中的应用。

学术研究机构对数据的安全性和伦理问题进行了非常专业的指导。 当然,公司的作用非常重要,他们为AI在医疗上的应用提供了很多机会,有很多创新的想法。

英国有两个组织负责在医疗领域监督和规范AI。 这两个组织是HDR UK (健康数据研究中心)和AAC (加速信息化进程联合局)。

这两个组织对人工智能在NHS医疗系统中的应用至关重要,利用其中HDRS收集的宝贵患者信息,支持研究工作。

AAC主要加快了英国人工智能技术在医疗方面的创新,加快了整个NHS采用新技术、流程和护理模式。 本组织的主要职责是支持具有英国创新精神的企业,例如技术小巧精湛的公司。 他们可能只在NHS的一个和两个独立的机构使用,希望通过NHS扩大在医疗创新领域的业务,我们支持他们更好的落地。

上个月,NHS公布,为推进人工智能技术在本国医疗领域的应用,包括建立国家人工智能实验室,以改善患者的健康状况和生活质量,投入了2.5亿英镑。 这一部分的财政支援也由NHSX机构运营。

目前,NHSX部门在紧张准备过程中如何利用这笔经费还没有详细的信息,但我们的原则是希望这些资金能够得到充分利用。

雷锋网: AI在NHS的哪方面工作?

Simon Eccles :我想举几个例子。

第一是需求预测,零售店使用AI来预测需求。 例如亚马逊在顾客订购之前将货物运送到需求点。 因为他们有预测能力。

每年圣诞节的时候,我们医院挤满了人,无法准确预测圣诞节和其他高峰时间的真正需求。 因此,希望提高外科手术室的利用率、预测流感、住院病床的需求。

第二,近几天,我们听到了很多说话人显示了很好的图像识别和处理的例子。 我的一个想法是,AI真的只有在没有医生的帮助下工作,才能真正发挥AI的价值。 我们想让AI完全独立进行图像识别。 医生不需要一直去检查。

当然,医生可能害怕。 所以我们必须携手帮助他们经过这个过程。

第三,在伦敦最大的医院,发现需要ICU、需要血液透析的患者越来越少。 AI是因为在临床住院周期中,早期发现潜在的肾脏损伤。

同时,我们还可以利用语音识别功能,帮助医务人员交流和医生决策。 但是,对我来说,AI能够起到的最佳作用是使AI能够识别更多的信息,现在更多的数据和信息被写在纸面上或者是用日常语言写的,通过提取知识,AI能够帮助我们更多。

另外,在策划训练等中利用AI和疼痛管理。 特别是分娩时,通过VR的头盔进行全面的疼痛管理的人很多。

同时,心血管疾病的早期筛查和心力衰竭的早期筛查是AI起作用的地方。 在胎儿筛查中,我们能够比过去更早发现胎儿脏器的问题。

但是,我们必须保证AI是安全的。 我们可以如何证实它能带来临床上有效和经济上的利益呢?

首先,创新者需要较低的阈值,帮助NHS提供高价值的服务。 同时,我们的支付对象需要知道市场上有哪些先进的工具。 因此,我们希望企业有一些资源,也希望与NHS合作寻求人工智能公司的合作,理解用户需求,细分收益,表明哪些技术对患者有用。

举一个例子,AI在卵巢癌中的应用非常重要。 卵巢癌发病初期非常微小,医生可能注意不到。 利用人工智能技术,计算机可以提取一些常发生、频率较低的并发症,人工智能报告医生,医生需要注意,安排适当的检查,排除患者是否有卵巢癌的风险。

听听人工智能在医疗领域的未来。 希望人工智能是非常重要的本领,非常可靠的同事。 这就像院士级的老医生一样坐在我旁边,一直给我很准确的指示,帮助我提供更好的诊断和更好的医疗服务。

雷锋网:应用人工智能技术后,能为NHS预测多少额外开支,运行效率会提高多少?

Simon Eccles :关于管理费,NHS没有以人工智能来减少经费的目标,英国政府也在推进AI。 我们希望能很好地利用这次AI的机会。

我们的首相也向NHS提出了目标。 今后10年,通过人工智能增加健康人口5年的寿命。 这也是由于健康技术在医疗领域的发展,我们非常重视它的未来。

从健康、经济学的观点来看,我不觉得减少经费比较好。 相反,我们希望用同样的医疗支出,比如社会生产力提高10%。 你怎么解释这10%? 我们可以从医疗信息化受益机构的生产中衡量。

在保持同样的NHS支出的同时,利用人工智能技术的手段,这些医院可以提高他们的产量10%。 这对NHS来说是减少经费。 因为我们不用再投入经费,也可以帮助NHS内的医疗机构和大型医院。

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