基于智慧教育时代的人工智能体检报告解读

来源 :新生代·上半月 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jingjong
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  【摘要】:随着社会的发展,人们的健康意识增强,体检不可或缺,但是许多人不能立即得到体检报告的解读。近年来,人工智能应用于医疗已成为热点,但人工智能在体检报告解读系统中的应用却较少,经问卷调研发现,人们大多愿意使用人工智能对体检报告进行解读。在此发现下,我组希望通过实现人工智能的体检报告解读,建立一个平台来作为人工智能医疗领域的应用之一,对体检报告的结果进行探测、诊断、治疗和管理。
  【关键词】:人工智能 体检报告 解读
  1.引言
  自1956年McCarthy等提出人工智能后,AI的研究取得了许多重要的成果,在众多领域获得了广泛应用[1]。本项目研究体检报告的人工智能解读,建立一个平台对体检报告的结果进行探测、诊断、治疗和管理。
  2.对象与方法
  2.1调研对象及方法
  问卷对象为体检中心的男性、女性病人。公众号及小程序对象为广大群众。使用去体检中心实地向体检病人发放问卷的形式,统计分析该系统的受众程度。问卷共计118份。
  2.2统计学方法
  分别对基本信息(职业、年龄)和意向需求各资料采用SPSS13.0统计分析软件处理,检验方法采用卡方检验,以P<0.05为差异有统计学意义。赵光红等人[2]的调查表明,病人认为健康知识内容的需求很有必要的普遍≥51.2%,其中以自身疾病相关知识(85.4%)为最高以我们对各职业的一项需求做了分析。
  3.结果
  3.1比较不同职业对体检报告解读的意愿
  在参与问卷的118人中,不同职业中对体检报告有进一步需求,愿意使用体检报告解读系统的专业技术人员有84.15%,设备操作人员达到100%,其他职业人群均在80%以上。对体检报告有进一步解读需求的职业为国家机关工作人员。
  3.2比较是否愿意使用体检报告系统和是否愿意对其打赏
  在参加问卷的118人中,愿意使用体检报告解读系统且愿意进行打赏的占总人数66.10%,不愿意进行打赏的占16.10%,不愿意使用体检报告解读系统但愿意进行打赏的占10.17%,不愿意打赏的占7.63%,经卡方分析,p<0.05,有统计学上差异。
  4.讨论
  4.1问卷数据分析
  通过数据分析我们发现,不同职业的人群都对体检报告有进一步解读的需求、愿意使用体检报告解读系统,并对其进行打赏。不论是否对体检报告有进一步需求,人们拿到体检报告后都更希望得到分析;同时,医院每日就诊量大,医生或医务工作者可能无法抽出时间对体检报告作出详细解读。我们还能够看到,无论愿不愿意使用体检报告解读系统,人们大多都愿意在认可系统分析的情况下对系统进行打赏,这在一定程度上说明大家普遍认可体检报告解读工作的重要意义。
  伴随时代的快速发展生活压力的增大,许多疾病不再是老年人专利,患者趋于年轻化[3]。我们的体检报告解读系统应运而生。系统致力于为用户在最短时间内做出最详细的个性化体检报告解读。值得注意的是,我们的调查显示人们对此系统具有较高的期望值。
  4.2已有成果展示——微信公众号、关联小程序
  基于大多数人对人工智能解读体检报告的需求,我们已推出“AIE工作室”微信公众号服务于我们的系统。将本操作系统的内容置于公众号上,设置关键字回复,如输入“高血压”,公众号智能回复相关就医、饮食建议等,推出相关推文链接,方便用户使用。
  在公众号基础上,关联“小打卡”程序,微信小程序属于轻型app,强化互动体验和建立媒体生态圈则成为了项目建设的重要一环,其功能虽有所局限,却在便捷度、手机储存需要、流量需要、成本等方面教app优势许多[4],现已有200余人加入打卡圈,打卡总量将近三千。
  5.结论
  醫学专家系统是一个具有大量专业知识与经验的程序系统,它根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验加入人工智能进行推理和判断[5]。我组的人工智能诊断项目预期能在项目推广的过程中形成一个成熟的人工智能体检报告解读平台。此后用户可在平台上自由选择体检单位,由医学专家系统进行智能分析解释,让用户在极短时间内就可获得需要的体检报告分析和指导。
  体检报告解读作为医疗中一个不可或缺的重要环节,若能将人工智能与之结合,定能为人工智能技术的深入研究提供一个明确的发展方向,同时也能为看病就医带来便利,所以我组的项目必将具有客观的市场潜力与前景。
  【参考文献】
  【1】 陈真诚, 人工智能技术及其在医学诊断中的应用及发展[R],生物医学工程学杂志,2002,19(3):505-509
  【2】 赵光红, 任小英, 王桂兰. 病人对健康知识内容需求状况调查[J]. 护理学杂志, 2001, 16(7):395-396.
  【3】 白亚宏,苏英.全民健康体检疾病谱分析报告[J].世界最新医学信息文摘,2018,18(78):213+217.
  【4】 数据来源:《2018-2025中国健康体检市场深度调查研究与发展前景分析报告》
  【5】 苗芳芳, 刘骏峰. 论人工智能的发展及其在医学领域的应用前景[J]. 卫生软科学, 2009, 23(2):222-224.
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