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一家AI辅助诊断公司,如何撬动健康公平事业?

发布时间:2022-10-06 来源:谢灵 动脉网 浏览量: 字号:【加大】【减小】 手机上观看

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医疗技术的快速发展、医学知识的快速更新为疾病治疗带来了新的方案。但,循证医学理念的传播是否跟上了更新的速度?医疗水平的局限性、医疗教育的长周期和医学知识更新的滞后,已成为世界各国医疗系统亟待解决的难题。


据统计,美国每年因用药差错而死亡的人数约4.4 ~ 9.8 万人,受到伤害的人数约为130万人,因此带来的经济损失约170 ~ 290 亿美元。据有关数据显示,中国的门诊误诊率大约在50%~60%之间,住院部误诊率在30%左右。


随着数字医疗的发展,临床决策支持系统(CDSS)成为解决上述问题的重要突破口。培养一个临床医生的周期约为5-10年,而如果医生能够合理运用CDSS,就能迅速提高诊疗水平,加快培训进度,从而减少基层医疗的误诊、漏诊以及医患纠纷等问题。


皮肤病专家创业,

CDSS平台远销全球


创办于1999年的VisualDx是致力于开发基于图像的皮肤病临床决策支持系统的提供商。VisualDx将医学图像和搜索引擎相结合,开发出面向不同用户的CDSS。该系统能够有效帮助临床医生提升诊断准确性,可被用于医学生循证医学思维的训练。


VisualDx拥有全球最大的皮肤病医学影像数据库,有超4.6万张高清图像(覆盖大量经典和罕见病例,且实时更新)可供参考。美国超半数的医学院和全球2300多家医院诊所都选择VisualDx作为其标准医疗专业资源平台,包括哈佛大学、耶鲁大学、妙佑诊所等。上海交通大学、中山大学、中南大学等多所国内高校也引进了该系统。


VisualDx的联合创始人兼首席执行官Art Papier是罗切斯特大学皮肤病学和医学信息学副教授,还就职于美国国家卫生院(NIH)皮肤病疾病研究中心,全面负责皮肤病学词典的开发。


曾经的求学经历让他意识到,医生不是万能的,没法记住每一个病例的具体情况,更不可能知道所有疾病的匹配症状。到基层诊所工作后,Papier有了更深的体会:基层医生连判断疾病都存在问题,这也是美国疾病误诊率高达40%的重要原因之一。


Papier认为,开发基于图像的CDSS平台以帮助医生实现更及时、更精准的诊断,势在必行。同时,他还希望这个工具能够改变传统的医学教育方式,成为循证医学的训练工具。


VisualDx:合作超百个医疗项目,

提高18%准确诊断率


VisualDx与联合利华旗下品牌凡士林及医疗保健平台Hued一起,为有色人种建立了一个在线数据库See my skin。因此,VisualDx能够根据不同肤色进行诊疗判断。医生不仅可以通过查看图像来获取病例信息,还可以通过搜索患者症状描述来查看图像进行对比,最终做出准确判断。


在使用中,医生可以进行肤色偏好设置,并不断上传多种肤色皮肤病图像,继续丰富VisualDx的数据库。此外,平台还提供通过搜索药物查看不良反应的功能,在搜索结果中提供图像、治疗指南等信息。同时为方便医疗健康知识普及,VisualDx还提供给读者阅读的讲义材料。


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平台搜索引擎 来源:VisualDx官网


除了帮助临床诊断外,VisualDx还能够作为医学院中循证医学思维的训练工具。用户可以将收集到的病患症状或病史输入系统,系统将会引导用户对病症进行可视化鉴别诊断,得出诊断结果的概率分析、病例说明和确证步骤等信息。VisualDx已与医疗教育机构开展超过100个医疗项目,准确诊断率提高18%。


因VisualDx提供的各种专家内容和丰富的临床功能,它还被美国医学教育认证委员会(ACCME)选中,根据ACCME的认证要求和政策,VisualDx可以提供CME积分认证。


2006年,VisualDx基于数据库面向大众推出针对皮肤疾病的健康网站Skinsight.com,提供200多种最为常见皮肤状况的图像和治疗方案,通过搜索引擎功能,用户可自行筛选出目标病症进行了解。


2018年,VisualDx还推出了人工智能助手Aysa。这是一个手机APP,主要功能是监测皮肤健康状况和辅助诊断。Aysa整合了超过47000名专业人员经验和超过一亿多次的健康搜索,用于解答用户的皮肤问题。


Project IMPACT:

减少医学差异,提高诊断水平


大家平时更多听到的是医疗公平,医疗公平更多关注的是患者就医问题。而健康公平指的是只要在这个地球上生存、要发展、学习、工作,人们都首先需要有一个健康的前提。追求健康公平符合当今世界主流价值观。


从公平角度看,健康公平包括健康机会公平、健康条件公平、健康结果公平。而长久以来,由于医疗信息收集不完备和地区医疗发展水平不均衡的问题,有色人种的医疗诊断极为困难。


据统计,患有皮肤癌的人群中,白色人种的治愈率为93%,而有色人种仅为71%。在医学教科书中,深色皮肤图像仅占4.5%,在医学文献和课程中的代表性明显不足。因此,几乎所有临床医生都没有接受足够的培训来诊断有色人种患者的疾病。


为解决这个问题,2020年,VisualDx、SOCS 和 NEJM Group 组织了一个网络研讨会,就医学中的结构性种族主义、深色皮肤类型的疾病模式和文化上的护理进行讨论。得到近100个国家的3万多名注册者的积极响应之后,2021年,VisualDx启动了Project IMPACT。该项目的目标是提高认识并推动循证医学发展,减少医学差异,增强临床医生准确诊断有色皮肤疾病的能力并改善健康公平。


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 Project IMPACT 来源:VisualDx官网


自项目启动以来,Project IMPACT已惠及全球150万医疗保健专业人员和学生,并得到肤色皮肤协会(SOCS)和新英格兰医学杂志(NEJM)集团等首届成员的支持。Project IMPACT目前拥有十个合作组织,包括AAD、NMHA和美国医学妇女协会等。


在大多数人眼中,VisualDx专注于皮肤病治疗,更像是一个专科疾病诊疗系统。但从基于视觉的循证医学理念出发,VisualDx能够建立一个涵盖所有疾病症状和诊断方案的平台。目前,除了皮肤病之外,VisualDx还收录了感染性疾病、免疫性疾病、代谢性疾病、营养性疾病、精神疾病等疾病的图像。


正是基于对VisualDX这些产品和项目的综合认可,NASA和太空健康转化研究所(TRISH)两次为VisualDx授予资金,并希望其开发出供给太空旅行的医疗诊断系统。这种系统,预计能够支持宇航员89%的身体状况诊断。


国内AI皮肤病

辅助诊断发展现状


据数据统计,我国目前只有 2 万多名皮肤科医生,但皮肤病发病率达到 90% 以上,存在严重的皮肤科医生短缺和分布不均的状况。尤其在基层和偏远地区,皮肤病的诊断率、确诊率非常低,需要更多资源的下沉、专业的辅导和临床的帮扶。 


皮肤病是依赖形态学的学科,皮肤图像是皮肤病诊断的重要手段。皮肤病的诊断由最初的望诊,到借助放大镜等诊断工具,再到人工智能手段的介入,不断降低误诊率。利用AI技术,能够帮助临床医生快速识别病灶,迅速训练模型,提升诊疗效率及准确率,弥补医生数量缺口。


目前国内研发皮肤AI辅助诊断产品的公司主要有体素科技VoxelCloud、咏柳科技、鼎视智慧、杭州小肤科技等,以及与中南大学湘雅二院、中日友好医院、南开大学等医院和大学合作研发的优脉科技、睿琪软件等。


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