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关注：AI加持，给老人一件“健康坎肩”
发布时间：2022-11-14 09:41:14 文章来源：光明日报
AI加持，给老人一件“健康坎肩”

党的二十大报告指出，推进健康中国建设，把保障人民健康放在优先发展的战略位置，实施积极应对人口老龄化国家战略，健全公共卫生体系。人工智能（AI）的发展和人口老龄化是驱动医疗健康行业创新发展、实施健康中国战略的新动力。《2020-2021年世卫组织结果报告》显示，预计到2030年全球医务人员短缺将达到1500万人，2020年经济合作与发展组织的统计数据表明，中国平均每1000名居民仅拥有2.4名执业医生。因此，将人工智能引入健康医疗领域，有助于缓解医疗资源紧张问题，更好地应对人口老龄化挑战。

优化健康监测手段，赋能智慧医疗场景


(资料图)

人工智能算法是老年人可穿戴设备的核心支撑技术。可穿戴设备能够实时监测用户健康状况，在多场景模式下积累健康医疗大数据，有利于医生开展远程诊疗。可穿戴设备、传感器及无线脑机接口等技术可以将人的生理体征、行动和思维都变成数据化的字符串来监测身体与心理状态，医生根据用户在多场景下采集的健康数据来开展预防性保健工作。例如，心电图贴片设备能够远程监测心脏是否出现心律失常和其他心脏恶化的早期迹象，有助于临床医生及时展开医疗干预。

近年来，可穿戴设备技术的发展也为老年人提供了一种预防跌倒的方法。研究发现，人们走路的方式可以预测他们的健康状况，通常走路较慢、频率较低、步数较小或距离较短的人更容易摔倒。智能手表能够获取老人的数字化步态来预测老年人摔倒的可能性。今年5月，《自然》发表的论文证实最新研发的可穿戴设备可同时连续监测血糖水平、酒精含量和乳酸水平等多个数据。

提升诊断治疗效率，锻造智慧医疗基石

人工智能技术能加快临床诊断工作流程，缓解医疗卫生体系压力，提升老年患者就诊体验。研究人员发现，深度学习算法能够成功完成医学影像的分类筛选。因而，人工智能技术在放射学、病理学、胃肠病学和眼科等高度依赖影像处理的领域有较好应用，能够帮助医生远程分析老年患者的医学影像，进而更精确诊断。基于计算机视觉、深度神经网络的人工智能系统还可以被应用于各类老年疾病的筛查工作，如心脑血管疾病监测等，而且能够从CT扫描中识别出颅骨骨折、颅内出血和中线移位等异常情况。

老年人的手术存在很多风险和“禁区”。在手术操作中，手术机器人的研发会辅助医生开展复杂的外科手术，推动手术治疗向微型化、智能化、精准化和微纳无创迈进。以“达芬奇”手术机器人为例，它包括外科医生控制台、机械臂系统和成像系统，可帮助外科医生在手术过程中对手术器械进行操作和定位，有利于减少外科医生手术过程中的生理震颤，提高手术的精确度。一些与头发丝差不多粗细的微型机器人就能精准抓起一个细胞进行处理。临床实践发现，人工智能驱动的手术机器人可成功缝合淋巴水肿患者0.03毫米至0.08毫米之间的血管，在减少患者伤口及术后并发症方面起到了重要作用。

改善健康管理，打造智慧医疗闭环

智慧医疗不仅有助于临床医生提高诊疗效率和决策能力，也有利于推广“治未病”的观念，促使更多老年人改善个人健康管理，形成主动健康、参与健康、管理健康的意识。比如可穿戴设备使老年人对自身的健康管理有了更清晰的认知，其收集的生理参数可用于监测其的情绪健康，一些智能设备和应用程序会根据用户数据和症状信息提供个性化、定制化的健康管理方案。此外，智能设备还能以创新的方式与医师共享健康数据，以便对行动不便的老年人开展远程诊疗，并进行及时干预和术后康复治疗，形成完整的就医闭环。

人工智能在一定程度上能够填补诊疗过程中老年患者高需求和低供给之间的落差，对医疗资源短缺、难以获得医疗保健服务的社区来说，还可以起到平衡资源的作用，确保老年患者都能获得其病情所需的高质量、可持续性的医疗救护和健康管理。

加强伦理治理，规范智慧医疗发展

当前，人工智能技术在医疗服务领域的应用仍处于验证和实施的早期阶段，被成功转化为医疗实践的智能养老工具相对较少。一方面，受技术发展制约，智慧医疗产品普遍面临技术局限性问题。其中，获得高质量标注数据是主要障碍。就算法的可解释性而言，许多人工智能系统目前是无法解释的“黑匣子”，无法展示推导结论的过程。另一方面，医疗人工智能还面临潜在的伦理问题，如数据偏见，算法透明性，数据隐私保护，技术滥用风险、临床数据的可验证性等。此外，智慧医疗的应用效果也受到老年患者依从性的影响，不少老年人虽然对人工智能辅助医疗决策有初步的认识，但是研究发现，老年人普遍对于人工智能系统缺少情感信任，有时会阻碍其接受智慧医疗。

养老智能化转型已成为医疗体系迭代与整体革新的必然趋势，进一步释放人工智能技术红利，既需要不断优化算法，突破科技瓶颈，更需要将技术伦理纳入智慧医疗产品的技术构成，重视数字健康时代老年人的数据隐私问题，建立老年人对人工智能系统的信任，从而建立数据和智能算法联合驱动的人机协作诊疗决策机制，让人工智能红利充分释放在养老领域。

(袁欣，系中央民族大学健康传播课题组研究员 )

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