Gitee AI助力醫(yī)療科研:醫(yī)用耗材使用分析研究
我叫鉑金小豬,萬萬沒想到,我一個公立醫(yī)院負責醫(yī)療耗材管理的野生程序員,有一天我會成為醫(yī)療界的「AI技術(shù)專家」(自己都覺得臉紅)。上一篇文章中,我提到我們用 AI 技術(shù)參與了一個國家衛(wèi)健委的科研項目。今天,我繼續(xù)分享一下,我們是如何利用 AI 來參與到醫(yī)用耗材管理工作里面的。
項目名稱:2024醫(yī)學工程研究項目 項目發(fā)起部門:國家衛(wèi)健委醫(yī)院管理研究所 課題名稱:基于病種和臨床路徑的醫(yī)用耗材使用管理和評價體系研究 課題單位:云南省第一人民醫(yī)院、富源縣人民醫(yī)院按照這一要求,我們對業(yè)務(wù)進行了分析,發(fā)現(xiàn)這事兒得要用 AI 的一些能力才能干完。
主要痛點分析
整個項目,基本就是圍繞病歷、結(jié)算數(shù)據(jù)去進行分析,根據(jù)我們的項目計劃書,我們將從全省的省級、市級、縣級醫(yī)院共抽取一億份相關(guān)病歷來進行數(shù)據(jù)分析。如果熟悉醫(yī)院信息化相關(guān)的小伙伴就會知道,這將是一個非常麻煩的事情,因為「標準不統(tǒng)一」,各家機構(gòu)都會有個家機構(gòu)的病歷結(jié)構(gòu),而很多歷史病歷只有影印版的記錄。
歸納起來,任務(wù)難點有三點:
多院區(qū)非標準數(shù)據(jù)清洗
因為是從省、市、縣多家醫(yī)療機構(gòu)提取病歷數(shù)據(jù),各家醫(yī)院的電子病歷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、信息化能力各有差異,而根據(jù)課題研究的要求,我們需要按照一定規(guī)則去提取相關(guān)數(shù)據(jù),對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)我們自然可以編寫相應的轉(zhuǎn)化程序,但對于非標準數(shù)據(jù),如果針對性的去開發(fā)提取程序,那將是一個非常龐大的工作量。在咨詢了紅薯以及 Gitee AI 的小伙伴后,我們認為 AI 的相關(guān)能力簡直天生就適合來做這件事。
多模態(tài)數(shù)據(jù)識別與抽取
在醫(yī)療領(lǐng)域,OCR 識別一直以來都是信息廠家拿捏醫(yī)院的一個法寶。但傳統(tǒng) OCR 技術(shù)的識別率是低的感人的。我們需要一個能讀懂病歷照片,并根據(jù)我們的一些指令提取相關(guān)信息的程序,隨著Qwen2-VL-72B等優(yōu)秀多模態(tài)大模型的開源,這一需要將不再是難題。
多因子影響的耗材使用合理性分析
哪怕不是醫(yī)療從業(yè)人員,也能想到一個事情,一個患者的耗材使用情況,除了取決于手術(shù)方式,還取決于患者的具體病癥、基本生命體征等。這些影響因子之間還會有交叉影響,我們可以對真實世界的耗材使用情況進行描述性分析,但針對具體的每一個單例的耗材使用情況,還需要進行更為深層的多元分析。這樣的事情,很顯然最適合交給 AI 來做。
技術(shù)實現(xiàn)路徑 專業(yè)知識庫建設(shè)
做為一個野生程序員,我自然也是知道 LLM 是存在幻覺的,這樣的幻覺在我們這個案例里面,顯然是不行的。RAG 技術(shù)是消除幻覺的一大法寶,而恰好醫(yī)療行業(yè)是一個最不缺少各種知識內(nèi)容的行業(yè),所以我們需要為 LLM 準備一個診療專家知識庫和一個耗材專業(yè)知識庫,前者對具體的診療技術(shù)做描述,后者則是醫(yī)用耗材的使用說明書。
知識圖譜
我們已經(jīng)整合醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)、電子病歷(EMR)等內(nèi)部數(shù)據(jù),結(jié)合醫(yī)學文獻、臨床指南等外部資源,進行數(shù)據(jù)清洗和預處理。隨后,基于醫(yī)學本體(如SNOMED CT、ICD-10)設(shè)計實體與關(guān)系,創(chuàng)建一致的詞匯表,并利用自然語言處理(NLP)技術(shù)和規(guī)則驅(qū)動方法自動抽取和校正信息。
知識圖譜采用圖數(shù)據(jù)庫(如 Neo4j)存儲,建立索引以提高查詢效率,并開發(fā)可視化界面方便瀏覽。系統(tǒng)集成方面,通過 API 對接現(xiàn)有醫(yī)院信息系統(tǒng),構(gòu)建智能化應用如耗材推薦系統(tǒng)。最后,定期評估性能并根據(jù)用戶反饋迭代優(yōu)化,確保知識圖譜的時效性和準確性。
多路數(shù)據(jù)聯(lián)合推理
前文我們講到需要進行多因子分析,那么很顯然,在這個分析過程中,我們需要根據(jù)不同的病癥、手術(shù)方案、檢查情況、生命體征等信息進行不同路徑的數(shù)據(jù)分析和推理。
提示詞工程
想要 LLM 聽話,你就得給他足夠清楚的指令,一個 Prompt 可能包含的六個要素:任務(wù),上下文,示例,角色,格式和語氣,而且這些要素是按重要性降序排列的。提示工程涉及選擇、編寫和組織提示,以便獲得所需的輸出,主要包括以下方面:
Prompt 格式:確定 prompt 的結(jié)構(gòu)和格式,例如,問題形式、描述形式、關(guān)鍵詞形式等。
Prompt 內(nèi)容:選擇合適的詞語、短語或問題,以確保模型理解用戶的意圖。
Prompt 上下文:考慮前文或上下文信息,以確保模型的回應與先前的對話或情境相關(guān)。
Prompt 編寫技巧:使用清晰、簡潔和明了的語言編寫 prompt,以準確傳達用戶的需求。
Prompt 優(yōu)化:在嘗試不同 prompt 后,根據(jù)結(jié)果對 prompt 進行調(diào)整和優(yōu)化,以獲得更滿意的回應。
總結(jié)
整個項目目前處于籌備計劃階段,更多技術(shù)的實踐應用,還有待于我們?nèi)嵺`驗證。標準用耗使用分析,是近幾年的一項重點工作,隨著醫(yī)療機構(gòu)改革進程的推進,醫(yī)保 RAG 付費的改革,醫(yī)療機構(gòu)的管理能力和管理手段都亟待提升,行業(yè)里也涌現(xiàn)了各種各樣的 AI 應用和產(chǎn)品,成為時下最熱門的 AI 細分領(lǐng)域,但我有以下三點不同的看法:
AI 不是萬能的,但 AI 能讓一切變得更好
在醫(yī)療行業(yè),對待 AI 需保持嚴謹科學態(tài)度,避免將其視為萬能解決方案。盡管 AI 顯著提升了效率和質(zhì)量,減少了人為錯誤,并通過自動化日常任務(wù)讓員工專注于更具創(chuàng)造性的事務(wù),它也提供了精準的決策支持和個性化服務(wù),推動了創(chuàng)新并增強了系統(tǒng)安全性。
此外,AI 優(yōu)化了資源分配,促進了可持續(xù)發(fā)展。然而,我們必須謹慎應對數(shù)據(jù)隱私、倫理問題及對就業(yè)市場的影響等挑戰(zhàn),確保 AI 的應用真正造福社會。因此,在保持謹慎的同時大膽嘗試,才能充分發(fā)揮 AI 的潛力,同時保障醫(yī)療行業(yè)的高標準和可靠性。
比起開發(fā)大模型,更重要的是讓 AI 功能融入日常
近一兩年,醫(yī)療 AI 領(lǐng)域熱點新聞不斷,但真正做實事的我認為不多,希望 AI 技術(shù)行業(yè)能理性和友好的對待醫(yī)療行業(yè)這些不懂技術(shù)的人吧。比起開發(fā)復雜的大模型,更重要的是將 AI 功能無縫融入日常操作中。通過簡化任務(wù)流程、減少人為錯誤,AI 可以提升工作效率和質(zhì)量,提供精準決策支持和個性化服務(wù)。關(guān)鍵在于使 AI 工具易于使用,確保醫(yī)護人員能夠直觀地應用這些技術(shù),從而改善患者護理并優(yōu)化資源管理,真正實現(xiàn) AI 的價值。
國產(chǎn)算力,安全更放心
選擇 Gitee AI 做為算力服務(wù)提供平臺,除了哥們兒兄弟關(guān)系,以及我這個野生程序員沒得那么多資源搭建穩(wěn)健可靠的算力池外,最重要的一個選擇原因就是安全。
講醫(yī)療必談安全,而近些年數(shù)據(jù)安全形勢不必多講,近日 Gitee AI 發(fā)布了多個文章介紹了他們與各大國產(chǎn)算力企業(yè)的合作,這是我最安心的。
做為一個野生程序員,沒有強大的團隊支持,沒有強大的資金支持,但對于事業(yè)的熱愛之心不會因此而改變,未來我將繼續(xù)努力!
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網(wǎng)址: Gitee AI助力醫(yī)療科研:醫(yī)用耗材使用分析研究 http://m.u1s5d6.cn/newsview681495.html
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