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當陰陽五行遇上AI與大數據,中醫智能化還有多遠

日期:2019-12-08   人氣:  來源:互聯網
簡介:當陰陽五行遇上AI與大數據,中醫智能化還有多遠 近年來,無論是國家從政策產業層面的加持還是資本的助力,都讓中醫市場愈發火熱。走過了中醫理療按摩O2O、常見疾病的中醫在線咨詢輕問診、傳統中醫館互聯網化之后,傳統中醫正在探索更多的新模式,那么站在……

當陰陽五行遇上AI與大數據,中醫智能化還有多遠

近年來,無論是國家從政策產業層面的加持還是資本的助力,都讓中醫市場愈發火熱。走過了中醫理療按摩O2O、常見疾病的中醫在線咨詢輕問診、傳統中醫館互聯網化之后,傳統中醫正在探索更多的新模式,那么站在互聯網風口上的中醫還有哪些可能?

講究陰陽五行、辨證施治的中醫其實本身有著一套嚴密的邏輯基礎與數據模型,而這恰好符合人工智能的需要。隨著醫療健康大數據成為一種趨勢、人工智能技術在醫學領域中的應用日益廣泛,我們認為,智能化或將成為中醫領域中下一個重要的發展方向。

政策、市場、資本,中醫行業迎接發展新機遇

由于人口老齡化的加劇、慢病發病率的提升以及人們健康意識的提升,中醫診療近幾年正經歷著快速發展。根據《2016-2019年中醫智能診療行業市場研究報告》的數據統計顯示,在供給端,我國中醫醫療資源穩步增長。2014年底,我國中醫類醫療機構數目達43635個,其中中醫類診所38386個,占所有中醫類醫療機構的比例達到88%;中醫類醫院3732個,占所有中醫類醫療機構的比例達到8.6%。2014年中醫類醫療機構床位數達87.72萬張,2010-2014復合增長率(CAGR)達12.4%,占全國醫療機構總病床數從11.5%增長到13.3%。

在需求端,2014年我國中醫類醫療機構的就診量達8.74億人次,2010-2014年CAGR達9.3%,占總就診量的比例從2010年的14.7%提高到15.6%;2014年中醫類醫療機構出院人數達2537萬人,2010-2014年CAGR達15.1%,占總出院人數的比例從10.3%提高到了12.5%。中醫診療量占總就診量和總出院人數的比例上升,體現了中醫診療的需求旺盛。

從立法到政策的連續出臺同樣加速了中醫市場的發展。今年7月1日,《中醫藥法》正式實施,規定了符合中醫藥特點和需要的中醫醫師和診所準入、中藥管理、人才培養等制度。這對中醫藥行業來說是具有里程碑意義的事件。

此外,《中醫藥發展戰略規劃綱要(2016-2030)年》、《健康中國2030規劃綱要》、《醫藥工業發展規劃指南》以及2016年底國務院發布的《中國的中醫藥》白皮書相繼出臺,可以看出中醫藥的發展已經上升為國家戰略。

從資本市場的反饋來看,中醫的發展也頗受青睞。

其中典型的代表如固生堂,三年來完成了四輪融資。近期完成的D輪融資金額達10.1億元,由央企、國內金融巨頭共同投資;去年5月獲得史帶基金和中國平安共同投資的7000萬美元C輪融資,成為彼時國內中醫領域最大額的單筆融資。

互聯網中醫遠程醫療的創業公司小鹿醫館在今年宣布收到了來自紅點投資和創新工場B輪融資,總融資金額達近億元人民幣。

大家中醫在今年8月也宣布完成數千萬人民幣的A輪融資,由晨山資本領投,藍馳創投跟投。同時,還宣布將在平臺中引入人工智能,配合中醫人工智能輔助辯證系統,幫醫生提高診療效率。

旺盛的需求催動著中醫行業的發展,而政策和資本的推動更為其添了把火。但不可否認的是,傳統中醫在標準化與規模化、傳承與推廣等方面依然面臨諸多挑戰。而新技術的應用或許會為中醫發展帶來新的契機。

當傳統中醫遇上AI,碰撞出哪些火花

錯過了工業化、信息化的中醫產業,明顯不想再錯過智能化的腳步。今年5月,北京大數據研究院中醫大數據中心正式成立,這是國內首個整合了政府,大學和市場三方面資源的中醫大數據中心,將著力研發大數據采集與處理,數據挖掘分析,人工智能等中醫大數據關鍵核心技術,建立第三方中醫大數據庫和應用平臺。中醫與現代技術的結合需要經過數字化傳承、規模化應用、再到大數據智能的階段。無論是高校、科研單位還是中醫類企業都在進行此類探索。目前主要集中在以下幾個方向:

1、智能化中醫師學習平臺與輔助診療系統

中醫界普遍認為,中醫的傳承、推廣應用、發展是制約中醫行業的一大痛點。傳統的中醫傳承是人傳人的模式,由老中醫帶徒弟。這種方式往往難以復制與大規模推廣,而且傳承的成本高、成長周期長。再加上沒有臨床數據的信息化存儲,造成臨床數據積累不足,發展受限。

因此,很多公司由此發出,通過收錄中醫古籍、病案、方劑以及知名中醫的診療思想、辨證邏輯和處方經驗進行整合,形成在線的輔助學習和輔助診療系統。普通的中醫師只需要登錄系統,輸入患者的相關癥狀,就可以了解到經驗豐富的老中醫對于這類病癥的診療思維和方劑建議。智能化的中醫輔助診療系統還可以通過病案分析、經驗方、藥品處方注解、個人心得存儲等功能支持老中醫經驗的總結。利用這一平臺記錄老中醫診病的全過程、復診病人歷次病情變化及處方藥味的加減,并輔以智能化分析,方便對老中醫經驗進行挖掘整理。

目前市場中,庫卡機器人驅動器維修,修齡中醫、神黃科技、國醫堂等公司都有這方面研發。據了解,神黃中醫的中醫智庫數據源于國家科研成果應用轉化,如國家中醫古籍數字化工程項目、中國中醫藥傳統知識保護名錄數據庫、國家名老中醫學術經驗傳承項目、中國中醫藥非物質文化遺產保護項目等。目前中醫智庫已收錄了2000種古籍、4萬例病案、30萬首方劑,涵蓋了1000種疾病、9000種證候、20000種癥狀。

修齡中醫的CEO李文友也曾向媒體表示,智能化的中醫輔助診療系統可以讓小醫師開出大處方,為普通醫生搭建學習平臺,幫助他們提升診療能力,并加速中醫的傳承與發展。

2、智慧自診與亞健康調節

智慧中醫從醫生端向患者端延伸,面向用戶推出智能化的用戶自診與健康干預調節平臺是中醫智能化中繞不開的發展方向。

國醫堂很早就開始了智慧問診方面的嘗試,其匯集了近代名老中醫的臨床經驗和五年制本科的教學內容,利用模糊數學原理和貝葉斯理論搭建起了一個中醫證候知識庫。國醫堂的系統里囊括內科、外科、婦科、兒科、急癥等科屬,包含數百個臨床病種、數千個中藥方劑、中成藥處方和驗方以及食療藥膳等內容。用戶根據自己的病癥選擇列表當中的癥狀,系統即可自動完成問診,給出結果建議。

岐素科技從亞健康入手,通過中醫藥健康干預標準化問卷,對使用者存在的健康問題進行中醫辨證,按照辨證系統得出的結論。其系統綜合運用中醫八綱辨證、氣血津液辨證、臟腑辨證,對三十六種亞健康證進行標準化分類,并結合主觀癥候、客觀條件、個人情緒三部分給出整體化建議。

不過,中醫智能化并不僅滿足于亞健康的調節,而是需要進一步向診斷拓展。但這需要望聞問切的四診合參綜合考量,而中醫診療環節缺少精準化數據標準體系,以脈象、舌象為代表,診療環節較難量化,其開發的難度系數又大大提升。

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