大数据能够帮助人们尽早发现和处理疾病，延长生命时间。天坛医院的曹德森领导团队通过使用AI技术把猝死“掐表”到几小时级别，为患者争取更多抢救时间。解放军总医院通过收集和标注连续三年的急救数据，为人工智能算法训练提供了大量支持。这次大赛通过Data-thon竞赛，让来自不同领域的团队一起参与开发智能急诊系统。他们把急救中心搬到了社区床头，使得医护人员能够提前掌握患者的生命体征变化。多维度监测数据和算法预测让患者可以获得更早的预警和干预。通过人工智能技术和大数据分析，医疗资源可以更高效地分配给需要的人。 曹德森团队成功收集了33万条急诊分诊数据和3万条住院观察数据。他们把这些数据和CT、MRI、ICU等多种医疗设备产生的信息结合起来训练AI模型。这些模型能够帮助医生准确诊断病情和制定治疗方案。天坛医院的医生们不需要再一张一张地数影像片子了。他们的电脑就像有了眼睛一样快速浏览图像并生成报告。 基于多源异构的拼图式急救网络让不同医疗机构之间能够共享信息。这次活动解决了接口标准不一、通讯协议各异等技术难题。每一个数据字典都改了17个版本才让预警速度达到了5秒以内。曹德森用一句绕口令总结：“抢救不如抢救及时，抢救及时不如干预得早。”他希望通过这次活动能把分级诊疗变得更加智能化和精准化。 连续生命体征监测和AI预警系统可以提前几周给老年人发出警报。老年人如果出现胸闷等症状时就会收到健康提示或者直接被转到医院接受救治。CT、MRI等影像资料也被纳入这个庞大的数据库中供医生参考。 曹德森认为传统的急诊数据利用只是个开始。他坚持要做的是深度利用这些数据来挽救生命。90%精力过去都花在筛选数据上现在只需要10%就能攻克算法瓶颈了。 通过这个急救大数据库可以把CT、MRI等影像资料结构化地呈现出来供医生查看。这个数据库把不同科室、不同医院、不同设备产生的信息整合到了一起形成了一个庞大的网络系统。通过这个网络系统可以实时地监测患者的生命体征变化并做出预警提示。 除了影像资料外还有实验室检查、电子病历等数据也被纳入了这个数据库中供人工智能分析使用。解放军总医院连续三年“收集—清洗—标注—训练”这些数据让AI模型变得越来越智能。 在未来三年里计划把院前、院中、院后的数据串联成一条时间轴形成一个完整的闭环系统。这次大赛让来自天坛医院、清华大学等20多家单位的团队一起参与进来共同开发智能急诊系统。 曹德森希望把急救中心的资源送到患者床前而不是让患者去医院找医生看病。这个过程中需要用到大量的传感器来监测患者的心跳、呼吸等多种生命体征变化情况。 解放军总医院通过三年时间收集了33万条急诊分诊数据和3万条住院观察数据为人工智能算法训练提供了充足的支持力量。这些数据涵盖了连续生命体征、实验室检查、影像和电子病历四大类内容给AI提供了充足的“粮食”。 曹德森领导团队通过使用AI技术把猝死发生的时间精确到了几小时级别给临床医生争取到了宝贵的抢救时间窗口使得抢救成功率大大提高。 曹德森团队希望通过这次活动能把人工智能技术与临床实践结合起来让医生更好地利用这些工具来服务患者提高整体医疗水平和服务质量。 医学人工智能的三大要素——算力、算法、大数据——已就位两样随着急救数据持续回流“抢救”正在被改写为“预防+干预+及时救治”的全新链条下一次心跳骤停前AI或许已经替你按下暂停键。