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让健康可计算,让生命有质量

2030年,人们以依托高灵敏的生物传感器、云端存储的海量健康数据,让健康可计算。人类将能实现主动预防,从“治已病”到“治未病”;借助物联网、AI等技术,让未来的治疗方案将不再千篇一律;大型医疗设备更加便携化,实现居家远程医疗联动。

天润智力预测,到2030年:

bada icon 13 全球通用计算总量将达(FP32) 3.3 ZFLOPS,同比2020年增长10
bada icon 14 AI计算(FP16)105 ZFLOPS,同比2020年增长500

探索方向

以计算识别隐患,从“治已病”转向 “治未病”

根据WHO的研究显示,身体患病60%的因素和生活方式有关。我们可以通过对健康状态的实时追踪和建模计算,来督促良好生活习惯的培养,在发病以前消灭病痛,从“治已病”转向“治未病”。

未来场景:构建健康知识图谱,让健康管理更实时高效

实时分析用户身体指标数据、医学临床反应、健康诊疗结果等,形成健康图谱。通过对比分析,为用户提供定制的健康解决方案,逐渐改善不良生活方式,促进个人形成健康的生活习惯,从而少生病。如:接受全年健康管理的参与者平均每天睡眠增加35分钟,体重减轻约1.5公斤。 此外,还可将健康图谱与医疗知识图谱进行结合,在绘制患病的风险情况及未来发展趋势的同时,帮助医生做出更迅速、更有针对性的诊断。

未来场景:AI助力传染病蔓延轨迹预测,让疾病预报更准确

利用自然语言处理等技术,持续收集并分析全球范围内关于重大公共卫生事件的新闻、报告和搜索引擎指数,从中提取有效数据,并进行科学建模和智能化判断分析,可以有效提升应对公共卫生事件的响应速度和决策能力。业界有公司使用自然语言处理和机器学习,从官方公共卫生组织、数字媒体、全球航空公司票务数据、牲畜健康报告和人口统计声明等多种公共数据来源中,分析了数十亿个数据点,可以24小时不间断地分析疾病的传播与蔓延情况。

精准医疗,计算最佳治疗方案

合理的医学治疗方案能够使患者获得有效、安全、便捷的治疗,在复杂的临床症状中,在诸多可行治疗方案里寻求最优的关键是“计算”。

未来场景:药效精确评估,从“千人一药”到“千人千药”

在传统情况下,医生没有太多的时间,去了解每个病人身体状况的方方面面,主要依赖专业知识和个人经验的判断,快速给出一个通用性的医疗方案。AI通过学习成千上万的病理诊疗方案,并实时分析结合病人个体综合差异,可以帮助医生给出更具个性化的治疗方案。 新加坡研究机构创建了以人工智能技术驱动的药效精准评估平台,该平台可以快速识别每位患者的历史临床数据,针对患者自身情况给出建议的用药剂量和联合用药方案,并在此基础上对肿瘤大小或肿瘤生物标志物水平进行修正。

未来场景:AI精准识别靶区,减少对健康细胞的错杀

个性化的精准医疗的价值,也在帮助对抗人类的天敌-癌症上。自适应放疗借助AI技术,在放疗过程中自动识别病灶位置变化,对放疗靶区的影像进行精密地勾画,以实现精准照射,从而减少对健康组织的损害。 目前AI精准识别靶区,已实现CT、超声、MRI等多种影像的靶区自动勾画。通过基于人工智能技术的配准功能,根据临床的需要,在不同器官和选择区域间进行自动配准,突破传统算法的精度和速度限制。AI的应用将原来2-3小时的勾画环节缩短至分秒级,使得放疗对健康组织的损害量降低30%。

家庭诊所,云边端计算协同,普惠医疗资源

通过云边端计算协同,实现远程医疗联动,便可让优质医疗资源可共享,同时还能让医疗服务不限于医院,而是扩展至社区、家庭。

未来场景:云上诊断,专家资源面对面

传统诊疗流程中,由于地域医疗资源分布不均,小城市和乡村医疗资源不足,常因诊断失误而贻误病情。在未来,将传统影像设备的复杂处理逻辑放到云端,在云上为医生提供远程阅片及人工智能辅助诊断功能,并同步传输诊疗信息,患者可以接受知名专家的云端诊疗服务。通过“终端数据采集+5G+云计算”方式,还能在社区医院与医学中心之间建立医学影像信息互联共享。

未来场景:设备便携化,降低专业医疗检测的门槛

设备的便携化,将降低专业医疗检测的门槛。在元器件小型化、芯片化的技术推动下,原来只能在医院内使用的大型医疗设备,正在便携化方向发展,让移动化检查成为现实。

智能世界 2030
无界探索,翻开未来

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