嚴居淵(Ngiam Kee Yuan)副教授是國大醫學組織(NUHS)集團首席技術官，也是新加坡國立大學楊潞齡醫學院生物醫學信息學系系主任，生物醫學信息學碩士項目學術主任。（圖源：NUHS）
甲狀腺腫物的鑒別定性過程頗爲耗時，在新加坡國立大學醫院，醫生正在測試通過機器學習將此過程自動化。
國大醫學組織(NUHS)集團首席技術官嚴居淵(Ngiam Kee Yuan)副教授致力于將人工智能融入新加坡的醫療系統。這將幫助醫院從“以傳統的被動醫療爲主的模式轉化爲更積極主動的預測性醫療”。
GovInsider采訪了嚴副教授，從而了解NUHS如何嘗試運用人工智能工具並與計算機科學家合作以實現這一目標。
人工智能沙盤
依托Discovery AI平台，NUHS已測試了多個人工智能項目，整理彙總了患者的病史、生活習慣和住院史等大量數據。
嚴副教授說，研究人員可以使用這些數據來測試人工智能模型的“安全性和可靠性”。
數據已做了匿名處理，因此研究人員不必擔心隱私問題。他補充道：“我們幾乎所有的人工智能項目都使用Discovery AI的數據集。”
在急診科，臨床醫生和計算機科學家使用Discovery AI數據創建了“闌尾炎診斷機”，醫生輸入患者腹痛的臨床觀察資料時，該算法會讀取文本並提供一個准確率高達90%的診斷。
嚴副教授表示，NUHS目前正在開發名爲Endeavour AI的“生産層”，這使Discovery AI平台上的所有人工智能工具都可以生成並集成到醫療系統中。
“現在，我們將把它視作爲醫療設備來應用，成爲我們日常使用的一種工具，所以它已經從研究轉化爲生産力。”他補充道。
跨學科合作
嚴副教授表示，對于成功開發醫療領域的人工智能項目來說，臨床醫生和計算機科學家的合作至關重要。
他補充道，計算機科學家“技術上非常棒”，但他們單獨處理的項目會脫離臨床實際；另一方面，臨床醫生“缺少數據綜合分析的深度技術知識”，他們獨立管理的項目又會過于簡單。
嚴副教授與新加坡國立大學計算機學院在人工智能項目上密切合作，項目包括一個預測腎髒疾病進展的模型，“這將改變腎病醫生給這些患者用藥的方式，以防止他們的腎功能惡化。”
NUHS還與新加坡國立大學和美國麻省理工學院組織了“數據馬拉松”。嚴副教授說，問題陳述和數據會交給數據科學家和臨床醫生，他們需要在“兩天內的時間處理完成”。
他也表示，“數據馬拉松”是新想法的“觸發器”，這些想法可能成爲實際的臨床項目；數據馬拉松也是數據科學家和臨床醫生互動的平台，“促成合作很有必要，這讓人們以跨學科的方式工作，必須去推進這一過程。”
數據馬拉松全稱新加坡醫療AI數據馬拉松暨博覽會(Singapore Healthcare AI Datathon and Expo)，歡迎訪問官網了解更多詳情
https://www.nus-datathon.com/
視頻回顧2021年新加坡醫療AI數據馬拉松暨博覽會
遠程醫療和機器人的未來
新冠疫情使醫療成爲“萬衆焦點”，也加速了遠程醫療的使用。“現在，有更多的人願意使用遠程診療，他們可能願意嘗試更多其他的遠程事務。”嚴副教授說。
例如，它可以增加藥房在醫療過程中的作用。嚴副教授表示，患者通常只服用了一半處方藥——這將妨礙療效。醫院現在可以考慮采用遠程藥房與患者保持聯系，檢查他們是否規律服用正確的藥物。
從2009年到2017年，新加坡患有多種慢性病的老年人比例幾乎翻倍。爲了 “拉平曲線”，醫院需要改變患者的日常行爲——但這在30分鍾的咨詢時間內是不能實現的，嚴副教授說。
他補充道，NUHS正在試用一種聊天機器人，它將幫助醫生進行追蹤、監控並建議患者如何在家中進行健康行爲。
雖然機器人不會“很快”取代醫生，但嚴副教授相信可以將它們整合進醫療中，幫助醫生與患者保持聯系，並使醫療照護服務更加無縫。
俗話說，預防勝于治療。隨著醫療應對新挑戰，人工智能集成和分析海量數據集的能力將極具價值。
以上文章內容首發于2020年9月18日，刊載于GovInsider網站，原文作者Shirley Tay，原文標題How Singapore is building AI for predictive healthcare。
新加坡國立大學
生物醫學信息學碩士
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申請時間：2022年4月1日-6月30日
