從本世紀(jì)初開始，人類社會(huì)已逐漸進(jìn)入了數(shù)字技術(shù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了新的生產(chǎn)要素。在此背景下，醫(yī)學(xué)工程的發(fā)展面臨著機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
本文從數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革、數(shù)字醫(yī)療新技術(shù)、醫(yī)學(xué)工程新挑戰(zhàn)三方面介紹數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代下醫(yī)學(xué)工程面臨的新挑戰(zhàn)。
一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來新機(jī)遇
首先，目前人類社會(huì)的方方面面都經(jīng)歷著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變革。人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、5G等新興技術(shù)的日趨成熟，使社會(huì)及經(jīng)濟(jì)形態(tài)被重塑。
當(dāng)下智能終端和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)驅(qū)動(dòng)著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展，不斷促進(jìn)用戶體驗(yàn)和交互效率的提升。5G技術(shù)更使我們進(jìn)入了物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，讓智慧城市、智慧醫(yī)療成為可能。
而新冠疫情的出現(xiàn)也加速了全球數(shù)字化進(jìn)程，使整體進(jìn)程提前約7年。在此背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為我們帶來了許多機(jī)遇。
在經(jīng)濟(jì)方面，數(shù)字化已成為經(jīng)濟(jì)增長的引擎，許多國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增速已達(dá)到GDP增速的兩倍以上。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)也撬動(dòng)了全行業(yè)的節(jié)能減排。這不僅為個(gè)人、家庭，也為企業(yè)、行業(yè)、城市和國家?guī)砹巳轿坏淖兓?/p>
以企業(yè)為例，企業(yè)的商業(yè)模式、價(jià)值鏈、工作流程等都經(jīng)歷著變革。而從行業(yè)的角度，數(shù)字化首先影響信息密集型行業(yè)，如信息通訊和金融行業(yè)，其滲透率已經(jīng)達(dá)到較高水平，接下來的第二波數(shù)字化轉(zhuǎn)型已影響到醫(yī)療行業(yè)。
醫(yī)療的典型數(shù)字化方向包括優(yōu)化客戶體驗(yàn)、提升員工效率和高效的資產(chǎn)利用等。
二、數(shù)字醫(yī)療新技術(shù)
在當(dāng)前新冠疫情的背景下，醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也得到了加速。
疫情的出現(xiàn)促進(jìn)了醫(yī)患診療行為的變化。同時(shí)，全球出現(xiàn)了許多數(shù)字化的解決方案，以改善醫(yī)療資源與服務(wù)的供需不平衡，如決策支持和標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程、患者的參與和自我管理、更主動(dòng)和有針對(duì)性的護(hù)理、醫(yī)療專業(yè)人員能力的提升等。
在技術(shù)方面，線上網(wǎng)頁、ERP系統(tǒng)已經(jīng)逐漸沒落，數(shù)據(jù)分析和移動(dòng)技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，而目前的技術(shù)主戰(zhàn)場(chǎng)則包括機(jī)器人技術(shù)、人工智能、機(jī)器人流程自動(dòng)化、數(shù)字營銷、云技術(shù)等等。
未來的戰(zhàn)略科技包括了物聯(lián)網(wǎng)、AR/VR、市場(chǎng)平臺(tái)、納米科技、3D打印等具有重要戰(zhàn)略意義的技術(shù)。目前區(qū)塊鏈技術(shù)正在發(fā)展中，數(shù)字孿生尚處于新生狀態(tài)。這些技術(shù)都將推動(dòng)醫(yī)療數(shù)字化的不斷發(fā)展。
從醫(yī)療行業(yè)的角度來看，前沿技術(shù)與醫(yī)療技術(shù)的結(jié)合是相對(duì)緩慢的，這主要是由于醫(yī)療健康行業(yè)對(duì)安全性的要求很高，所以其緩慢不是來自技術(shù)的不成熟，而是技術(shù)與醫(yī)療健康應(yīng)用場(chǎng)景的磨合，包括臨床與健康的價(jià)值驗(yàn)證、安全性驗(yàn)證以及低成本建設(shè)等。
有研究指出，未來1-3年內(nèi)市場(chǎng)應(yīng)用期望度較高的技術(shù)有AI、物聯(lián)網(wǎng)、5G、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算等。而目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到了醫(yī)療服務(wù)價(jià)值鏈的不同環(huán)節(jié)之中，如預(yù)防環(huán)節(jié)中的姿態(tài)識(shí)別、虛擬助手、健康行為規(guī)劃，診斷環(huán)節(jié)中的病灶識(shí)別、病歷語音錄入、輔助診斷系統(tǒng)，治療環(huán)節(jié)中的靶區(qū)勾畫、用藥建議、手術(shù)導(dǎo)航規(guī)劃，康復(fù)環(huán)節(jié)中的語音助手、慢病管理，還有費(fèi)用管理上的醫(yī)保控費(fèi)等。
在醫(yī)療裝備進(jìn)入智能化時(shí)代后，醫(yī)學(xué)工程會(huì)面臨許多挑戰(zhàn)：
包括醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的正確識(shí)別和采集困難、接入網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)療設(shè)備被攻擊等安全風(fēng)險(xiǎn)、智能裝備人工智能決策過程的黑匣子問題、手術(shù)機(jī)器人等智能治療設(shè)備安全質(zhì)控難度加大、數(shù)字診療設(shè)備更新迭代周期縮短、智能醫(yī)療器械技術(shù)創(chuàng)新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)滯后等。
挑戰(zhàn)一
醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的正確識(shí)別和采集
現(xiàn)在越來越多的智能化診療裝備配備了連續(xù)測(cè)量和報(bào)告模塊，多種類、多廠家、多規(guī)格的醫(yī)療設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，如呼吸機(jī)、掃描儀、X射線機(jī)等。
對(duì)醫(yī)療保健組織而言，為物聯(lián)網(wǎng)確定合適的應(yīng)用可能變得很復(fù)雜。同時(shí)，缺乏高端醫(yī)療設(shè)備的開發(fā)能力與自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，使得人工智能技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)在國產(chǎn)高端醫(yī)療設(shè)備上的關(guān)聯(lián)與部署，構(gòu)建信息采集、分析處理與整合存儲(chǔ)一體化、信息化醫(yī)療系統(tǒng)的難度進(jìn)一步加大。
挑戰(zhàn)二
接入網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)療設(shè)備被攻擊等安全風(fēng)險(xiǎn)增大
心臟起搏器和胰島素泵已被證明可被黑客攻破。有安全專家稱，未來一定數(shù)量的患者可能會(huì)因?yàn)樵O(shè)備漏洞而受害。
許多醫(yī)療設(shè)備的安全協(xié)議設(shè)置的非常薄弱，中心化的HER系統(tǒng)容易受到黑客的侵襲，導(dǎo)致數(shù)以百萬記的病患記錄被盜取和泄露。因此醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要注重醫(yī)學(xué)裝備的安全性以及其可能給患者帶來的危害。
挑戰(zhàn)三
智能裝備人工智能決策過程的黑匣子問題
AI系統(tǒng)的這一問題對(duì)于醫(yī)療行業(yè)帶來了不小的挑戰(zhàn)，盲目地相信AI解決方案可能會(huì)使患者的生命處于危險(xiǎn)中。
如何以及何時(shí)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，以及驗(yàn)證方法是否產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)，都是需要進(jìn)一步解決的問題。
挑戰(zhàn)四
手術(shù)機(jī)器人等智能治療設(shè)備安全質(zhì)控難度加大
目前越來越多的手術(shù)機(jī)器人、智能手術(shù)刀、自動(dòng)機(jī)械臂、導(dǎo)航系統(tǒng)等治療設(shè)備進(jìn)入醫(yī)院，其活動(dòng)范圍和應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，存在的誤操作、故障概率和危害性風(fēng)險(xiǎn)也越來越高。
對(duì)智能醫(yī)學(xué)裝備的質(zhì)控不僅是硬件的質(zhì)控，還要對(duì)其軟件以及數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控，需要形成動(dòng)態(tài)的管理并且建立有針對(duì)性的模型。
挑戰(zhàn)五
數(shù)字診療裝備技術(shù)創(chuàng)新快，迭代周期縮短
現(xiàn)在醫(yī)療器械制造商更加關(guān)注患者與數(shù)字解決方案，不斷縮短創(chuàng)新周期，每兩到三年進(jìn)行一次迭代，對(duì)于醫(yī)療行業(yè)來說，將產(chǎn)品上市和升級(jí)與周期同步是一種文化上的轉(zhuǎn)變。
挑戰(zhàn)六
智能醫(yī)療器械技術(shù)創(chuàng)新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)滯后
越來越復(fù)雜的醫(yī)療設(shè)備和軟件正給監(jiān)管部門帶來越來越大的審查挑戰(zhàn)。這要求相關(guān)部門不僅要了解技術(shù)，還要了解設(shè)備應(yīng)用的疾病，達(dá)到并保持必要的知識(shí)深度以規(guī)范日益復(fù)雜的技術(shù)產(chǎn)品。
相較于技術(shù)的高歌猛進(jìn)，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的監(jiān)管立法、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)制定、準(zhǔn)入和評(píng)估體系建設(shè)等方面總體相對(duì)落后，或?qū)⒆璧K醫(yī)療人工智能的應(yīng)用和發(fā)展。
結(jié) 語
最后，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代下，醫(yī)工的職能需要重新定位，一些原有的職能可能會(huì)被替代，而大數(shù)據(jù)分析能力、現(xiàn)場(chǎng)采集與現(xiàn)場(chǎng)處置的能力需要進(jìn)一步提升。
未來，醫(yī)工人員不僅要做質(zhì)量守護(hù)者和運(yùn)行策劃者，還要做創(chuàng)新參與者和技術(shù)集成者，更要成為數(shù)據(jù)分析者。
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