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专访英国 NHS 首席医疗科学官:2024年,NHS将全部实现病历电子化

本文作者: 李雨晨 2019-09-13 10:14
导语:71年历史,被民众视为“骄傲”的NHS,为何能够长盛不衰?

专访英国 NHS 首席医疗科学官:2024年,NHS将全部实现病历电子化

NHS(英国国家医疗服务体系)被称为全球公共医疗典范。

2012年伦敦奥运会的歌舞表演阶段,主办方展示了最能代表英国的两项内容:一个是J·K·罗琳与她的哈利·波特;二是为全体英国人提供免费医疗的国民健康服务体系(NHS),1200位医生和护士走上运动场,摆出NHS的字样。

在70年的历史里,被民众视为“骄傲”的NHS为何能够长盛不衰?其中重要一点就是:创新。当然,在NHS的不同阶段里,创新的中心也有不同的外延。如今,创新的关键词就是“数字化”和”人工智能”。

英国卫生部长汉考克曾表示,“技术世界和医疗保健世界有两种非常独特的文化。作为NHS临床医生,必须尽一切努力才能在第一时间做到正确。但在技术方面,可以有更大的容错性和尝试空间。所以,我的首要任务之一就是将这两个世界拉近距离。”

因此,2019年2月,英国在HNS家族中宣布诞生一位新成员“NHSX”,负责监管英国医疗卫生系统的数字化发展。今年8月,NHS又斥资2.5亿美元,推动人工智能技术在英国医疗领域里的应用,其中包括设立一个国家人工智能实验室,着眼于更快的癌症诊断、加快新药开发进程。

在2019世界人工智能大会期间,NHS首席医疗科学官Simon Eccles也来到中国,分享了NHS在数字化和智能化方面的投入,并且接受了雷锋网的专访。

Simon Eccles向雷锋网表示,NHS在人工智能上没有减少经费的目标,英国政府也很推AI这个技术。

雷锋网了解到,NHSX的主要任务有五个:减少员工工作负担、为民众提供获取信息和服务的渠道、临床信息的安全性和数字化、在NHS体系内提升患者的安全、提高NHS的生产力。

当然,AI时代的一个重要命题就是数据安全,这是民众非常关注的问题。Simon Eccles也认为,这在一定程度上成为AI应用于医疗行业的一大障碍。与此同时,患者以及医生在很多事情上的做法非常保守。所以,NHS也鼓励他们要突破传统范式的局限。

在技术层面,Simon Eccles也提到,欧洲的法律不允许AI存在“黑盒”现象,因为公民有权利去了解AI处理数据的原理。所以,NHS也鼓励企业开放算法,同时提供足够的证据来证实产品的有效性。“尽管现在有很多的AI产品,但是我们需要有临床数据和更多的临床实践来进行验证。”

Simon Eccles表示,2024年,NHS将会在每一个医院以及诊所当中实现病历的电子化。在此基础上,利用更好的使用技术和数据来服务患者。“人工智能影响着医疗服务的各个方面,包括要利用多维的数据提升医疗效果,基础设施要搭建到位,利用转诊系统让患者进入对应的医院,满足老龄化社会的管理需求,这些都是NHS目前需要解决的实际问题。”

以下是雷锋网与NHS首席医疗科学官Simon Eccles的专访内容

雷锋网:您在NHS里的职责横跨数个职能部门,包括卫生与社会保健部、国民医疗体系改进部和其他主体部门。能否请您介绍您在这些部门里的具体工作内容?

Simon Eccles:我是NHS的首席医疗科学官,我会以一个医生(临床工作者)的角度专业地指导NHS信息化建设以及信息化在临床应用上的发展。我的工作范畴基本上是围绕信息化建设,横跨了整个NHS的组织,所以NHS的一些医疗信息化改革工作都是由我来主导。

另外,NHS成立了另外一个机构叫做NHSX,它是一个将公民财政用作医疗信息化改革的载体,政府每年会投入10亿英镑的资金,来促进全国在医疗信息化方面的发展。

第三点,我是一名急诊科的医生,这个背景可以帮助我从专业临床工作者的角度,更加了解病人,更加了解信息化在医疗的应用前景。

雷锋网:此前,您承担NHS的IT架构建设工作,负责医学信息学在临床的应用。您能给我们介绍一下,NHS的IT架构的建设过程吗?

Simon Eccles:NHS的IT架构分不同层级,英国政府财政每年会有大量的财政支出,用于信息化的搭建工作。

NHS有一个非常重要的机构叫做NHS Digital,这个机构作为一个终端储存的地方,掌管在医疗体系里面收集的大数据信息。通过这些信息,NHS Digital可以为政府提供很多国家层面的数据统计和安全监测。

此外,NHS Digital还掌管医生所有薪水的支出,这些数据通过匿名化的处理之后还可以用作研究。

NHS中还有一个非常重要的架构是Spine,这是NHS信息化的主心骨平台。这个平台上包括了一些患者的隐私信息。为了保护用户的信息,我们必须确保NHS Spine是安全的,里面还有一些可以确认患者身份的标签,比如电话、姓名。

Spine在全国21000个护理组织中支持28000个医疗IT系统,为超过6500万个简要护理记录和9200万个人人口记录提供安全访问。

NHS Spine还有一个重要的职能,私密的信息都是需要有权限的人审查通过才可以看到。

另外,因为社区医疗里基本上是全科医生。所以,我们为全科医生提供了一个全套的基础医疗信息化系统,医生可以做EHR(电子健康档案),信息通过国际认证的语言或者编码进行记录。医生电脑上也都会有临床决策支持工具,帮助他们更好地完成工作。

NHS是世界上唯一一个利用电子影像传送技术的公立医疗体系,在NHS所有的公立医院里面没有人会再用传统的胶片方式,病理科的影像也都是用电子方式储存和传输。

另外,NHS还有一个发展比较迅猛的模块——虚拟医院。医院除了电子档案全部用电子化的方式记录以外,我们还引入了很多确保信息安全的技术,让医院在信息化的进程当中有安全的保障。

雷锋网:2018年11月,NHS投入了5000万英镑建设人工智能医疗技术中心,能否分享一下当时,NHS做出这个决定的目的与背景。投入这笔经费,需要经过哪些部门的批准?这个医疗技术中心主要分为哪些部门,需要哪些背景的人才,需要完成哪些方面的工作?

Simon Eccles:这个人工智能医疗技术中心的目的是联合学术研究机构,还有英国在AI技术方面实现创新的各类公司,共同推进AI技术在医疗上面的应用。

学术研究机构会在数据安全还有使用伦理的问题上,给出非常专业的指导。当然,公司的作用是非常重要的,他们为了AI在医疗上的应用提供了非常多的机会,还有很多创新的点子。

英国有两个组织是负责监管和规范AI在医疗领域上的应用。这两个组织分别是HDR UK(健康数据研究中心),还有AAC(加速信息化进程合作署)。

这两个组织对于人工智能在NHS医疗体系里面的应用非常重要,其中HDR UK很好地利用了NHS搜集到的宝贵患者信息,去支持研究的工作。

AAC主要是加速英国在人工智能技术在医疗方面的创新,加速整个NHS采用新的技术,流程和护理模式。这个组织的主要作用是支持英国具有创新精神的企业,例如一些技术小而精的公司。它们可能只在NHS一两家独立的机构里面被使用,所以它们也希望通过NHS扩展在医疗创新领域里的业务,我们会帮助他们进行更好的落地。

上个月,NHS宣布投入2.5亿英镑用于推动人工智能技术在本国医疗领域内的应用,其中包括设立一个国家人工智能实验室,以便将这类技术用于改善病患的健康状况和生活质量。这部分的财政支持也是由NHSX机构负责运营。

目前,NHSX部门也是在紧张的筹备过程中,关于这笔经费如何利用,到现在还没有详细的信息,但是我们的原则是希望能够好好地利用这些资金。

雷锋网:AI在NHS的哪些方面的工作中发挥作用?

Simon Eccles:我想要给大家举几个例子。

第一就是需求的预测,大家都知道,零售网点都会使用AI来预测需求,比如亚马逊会在顾客下单之前就把货运到需求点,因为他们有预测的能力。

每年在圣诞节的时候,我们的医院却人满为患,无法真正地预测圣诞节及以及其他高峰时间的真正需求。因此,我们想要提高外科手术室的利用率、流感预测以及住院病床的需求。

第二点,这几天,我们听到许多讲者给出了非常好的图像识别与处理方面的例子。我的一个想法是,AI只有真正在完全没有医生的辅助下进行工作,才能真正发挥AI的价值。我们希望让AI完全独立的进行图像识别,而不是需要医生一直去检查。

当然了,医生还有可能会害怕。所以我们需要手把手的帮助他们来经过这个历程。

第三点,在伦敦最大的一个医院里,我们发现需要ICU、需要血液透析的患者数量越来越少了,因为AI会在临床住院周期当中,提前发现潜在的肾脏损伤。

同时我们也能够用语音识别的功能去辅助医患的互动以及医生的决策。但是,对于我来说,AI能够做到最好的作用,就是让AI能够去识别很多的信息,现在许多录入的一些数据或者信息,都是纸面上书写出来的或者用日常语言来写出来的,如果能够通过提取知识的话,AI能够帮助我们做到更多。

另外就是在规划培训等方面用到AI,以及疼痛管理。尤其是在分娩的时候,我们发现很多人就用了VR的头盔进行全面的疼痛管理。

同时,心血管疾病的早期筛查以及心衰的早期筛查,这些都是AI能够赋能的地方。在胎儿的筛查方面,我们能够比过去更早的去发现胎儿一些器官的问题。

但是我们要确保AI是安全的,我们怎么样能够证实它是临床有效并且能带来经济效益呢?

首先,我们需要创新者有低的门槛,帮助NHS来提供高价值服务。同时我们的一些支付方他们也应该知道市场上有哪些先进的工具。所以,我们希望有来自企业的一些资源,同时也会去寻求所有和NHS合作的人工智能公司合作,去了解用户的需求,而且要细化收益,表明有哪些技术能够帮到患者。

其次,是使用符合我们指南的数据。我们知道人工智能里面有海量的数据,我们需要找到精准的数据群给到用户使用,同时我们有开放的标准。我们需要公平、公开、公正的数据给客户进行使用。

而且,我们也需要了解数据的局限性,英国的患者人群是异质性的。我们也希望我们使用的数据也可以能够用于其他国家和地区的患者人群。

雷锋网:AI技术可以在医疗的各个方面中发挥作用,例如图像重建、筛查、诊断、患者管理等方面。您认为,AI在哪一个环节的应用前景最广阔?

Simon Eccles:您的问题非常有趣,AI在影像技术方面的应用已经非常成熟、广泛,比如我们可以把AI技术应用在皮肤科上的诊断上,还有乳腺癌的筛查。

影像AI用在筛查环节可以造福很多患者。我觉得,现在医疗机构面临的非常重大的问题是:如何说服医疗工作者使用这些技术?因为他们觉得这些智能技术的应用会取代他们的工作。

在疾病的早期诊断方面,通过早期诊断,医生可以更早地介入治疗,减少患者的并发症以及公立医院在疾病上的负担。

第一、NHS这几年在主打癌症早筛。除了能够早期诊断出某些特定种类的癌症,也可以更加精准地预计哪一个族群的患者可能有癌症方面的风险和并发症。

第二、AI还可以通过早期诊断的技术,减少并发症对于患者生存质量的影响。比如在肾病的应用领域,早期地发现肾病的并发症,对于患者来说非常重要。

最后一个是罕见病,早期发现和诊断这些罕见病,是一个非常大的挑战。罕见病虽然非常少见,但是每个医生都会在他的从医过程中碰到这些案例。

问题是,不是每个人都能记得清他们在接受培训时是如何诊断出来这些罕见病的。这个时候,AI可以帮助医生去减轻他们的负担,比如在后台自行抓取一些非常微妙的症状,提醒这个患者有患罕见病的风险。

另外一个我很感兴趣的领域是自然语言处理,自然语言处理非常有用。以前,许多录入的数据或者信息,都是纸面上书写出来的或者用日常语言表述的。因此,跟同事们交流的过程中会浪费很多时间,信息也可能会遗漏。

如果能够通过提取知识的话,AI能够帮助我们做到更多。以后的方法可能是,对着设备说话就能够搜集到患者的信息。采用NLP的方法,我们就可以口述当天搜集到的患者信息,AI系统可以通过结构化的数据采集方式,还有国际认证的编码形式,把患者的信息安全地记录在电子病历里。

其次,把患者的健康管理计划和处方信息,也放在这些病历里,这些病历也可以在我们的同事之间进行流转。

所以,从医生的角度来看,NLP可以帮我组成一个非常有力的虚拟团队。

从患者角度来看,NLP带来的收益也很大。在英国,现在普通人的手机上都可以记录健康信息,比如步数、脉搏等等,以后我希望人们通过自己的声音来获得所需要的健康信息。

亚马逊的Alexa是英国唯一一个可以接收、传达NHS允许的专业临床意见的AI工具。如果患者问Alexa一个问题,它可以在后台抓取这些问题,在NHS的数据库里面找到信息,帮助患者管理自身的健康。

雷锋网:但是,罕见病的数据量小,这是否是阻碍医疗AI发展的重要因素?

Simon Eccles:我不认为数据量小会阻碍人工智能在医疗领域的发展。

从医疗的角度来看,发现罕见病的专家们他们的心里很清楚。而且也有一些已经设定好的图谱或者是路径,让电脑自行抓取医生认为需要抓取的一些重要信息。

我觉得,为什么需要人工智能技术在罕见病上的应用?作为一个全科医生和急诊科医生,由于工作节奏的原因,我们实在没办法清楚地记得,每个症状对应的罕见病并发的情况,所以对我们而言非常需要一个电子助手。

举一个例子,AI在卵巢癌上的应用非常重要。卵巢癌发病初期非常微小,有时医生会注意不到。如果利用人工智能技术,电脑它会抓取到一些经常发生、频率比较少的一些并发症状,人工智能会报告给医生,医生会接收到提醒,然后安排适当的检验检查,给患者排除是否有患卵巢癌风险的可能。

如果你问我人工智能在医疗领域的未来是怎样的。我希望人工智能可以作为非常重要的臂膀、非常可靠的同事。它可以像一个院士级别的资深医生坐在我旁边,一直给我非常准确的指示,帮助我更好地作出诊断和提供更好的医疗服务。

雷锋网:你们有没有估算,在应用人工智能技术之后,会为NHS减少多少额外支出,运行效率会提升多少?

Simon Eccles:关于控费,NHS在人工智能上没有减少经费的目标,英国政府也很推AI这个技术。我们希望可以很好地利用这AI个机会。

我们首相也是给NHS提出了一个目标:未来10年,通过人工智能增加健康人口5年的寿命。这个也是得益于健康技术在医疗领域的发展,我们也非常重视它的前景。

如果从健康、经济学的角度,我不认为减少经费一定是好的。相反,我希望用一样的医疗支出,做更加多的事情,比如提升10%的社会生产力。如何解释这10%?我们可以从受益于医疗信息化的机构的产出来衡量。

在维持同样NHS支出的时候,因为利用了人工智能技术的手段,这些医院可以提高他们10%的产出。这对于NHS来说就是减少了经费,因为我们不用再额外投入经费,帮助NHS内的医疗机构、大型医院。

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