报告
人工智能在慢性病管理中的应用
摘要
慢性病主要是由吸烟、酗酒、缺乏活动、饮食不合理、睡眠不充足等不健康的生活方式造成的,因此又称为生活方式疾病。传统的慢性病管理主要是医生在通过电话和随访采集信息的基础上,分析患者的健康状况,并给予患者生活方式和用药方面的指导。而传统慢性病管理方式的实际改善效果并不理想,亟须引用新的管理模式。人工智能融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学等前沿科学的成果,具有可代替人进行智能识别、分析和决策等多种功能,可在慢性病管理中广泛应用。目前人工智能已经在医学影像诊断、药物研发、辅助诊疗、医疗机器人、疾病预测、精准医疗、健康管理等方面有了交互应用,特别是在慢性病管理的健康数据采集、健康评估、健康干预及临床等方面有了越来越多的应用,人工智能在慢性病管理中的前景将会越来越广阔。
作者
肖革新 ,国家卫生健康委国家食品安全风险评估中心“532”信息技术团队学科带头人,中国现场统计研究会常务理事,中国卫生信息健康医疗大数据学会慢病大数据联盟常务理事,中国健康医疗大数据产业联盟委员,主要从事食品安全与健康大数据领域科研工作。
刘杨 ,贵州科学院博士后,主要研究方向为健康大数据。
张朝正 ,国家食品安全风险评估中心博士后,主要研究方向为健康风险分级。
赵潺 ,北京协和医院眼科中心,副主任医师,主要研究方向为眼科慢性病研究。
万劼 ,中国电子集团,数据工程师,主要研究方向为医疗大数据。
Xiao Gexin
Liu Yang
Zhang Chaozheng
Zhao Chan
Wan Jie
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报告目录
-
一 国内外发展趋势
- (一)人工智能与医疗
- 1.医学影像诊断
- 2.药物研发
- 3.辅助诊疗
- 4.医疗机器人
- 5.疾病预测
- 6.精准医疗
- 7.健康管理
- (二)人工智能与慢性病管理
- (一)人工智能与医疗
-
二 问题与挑战
- (一)数据低质化
- (二)规范标准和法律法规相对滞后
- 1.缺乏应用的评估标准
- 2.相关政策法规体系尚未建立
- 3.隐私保护面临挑战
- (三)人工智能技术创新面临的挑战
- (四)医疗人工智能复合型人才短缺
- (五)过度依赖人工智能
-
三 人工智能技术在慢性病管理中的应用
- (一)收集患者的健康数据,评估患者健康状态及风险因素
- (1)移动应用程序
- (2)智能可穿戴设备
- (3)纳米技术
- (4)健康管理系统
- (二)健康干预
- 1.生活方式方面的健康干预
- 2.饮食干预
- 3.用药干预
- (三)临床应用
- 1.智能随访系统
- 2.智能导诊系统
- 3.智能预警预测系统
- (一)收集患者的健康数据,评估患者健康状态及风险因素
- 四 未来应用及发展前景
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