電池FPC之未來智能醫(yī)療的發(fā)展趨勢分析
最近幾年,人工智能被炒的這么火,但大家一直都在大談特談無人駕駛、智能家居,卻在這些海市蜃樓中忘記了其實它們短時間內(nèi)都難以落地,而忽略了在大數(shù)據(jù)時代就已經(jīng)落地了的智能醫(yī)療。
現(xiàn)在,大數(shù)據(jù)已經(jīng)被運用到智慧醫(yī)療方面,即讓患者就醫(yī)更方便、疾病診斷更加高效,以及醫(yī)療信息更加準確。更快速也更精準的在醫(yī)療行業(yè)進行多點落地。

大數(shù)據(jù)+醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀
目前國內(nèi)智能醫(yī)療技術(shù)相對成熟,已有多家三甲醫(yī)院引入“人工智能輔助診斷系統(tǒng)”,智能系統(tǒng)以機器人醫(yī)生的形象呈現(xiàn)在眾人面前,通過固定格式的問題和病人互動,根據(jù)癥狀描述開具檢查單,檢查結(jié)果出來后,系統(tǒng)自動出具診斷結(jié)論,一線臨床醫(yī)生再對結(jié)論予以確認。
據(jù)電池FPC小編了解,機器人上周已經(jīng)跟國內(nèi)200多位醫(yī)學(xué)專家進行了PK,并取得時效上的明顯優(yōu)勢。工作人員將100份患者數(shù)據(jù)輸入給機器人,現(xiàn)場連接天河超級計算機,4.8秒鐘完工。出乎意料的是,機器人的診斷與醫(yī)生的原始診斷達到100%吻合。
早在今年3月份,谷歌的人工智能就已經(jīng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得非凡的成果。谷歌與Verily公司合作研發(fā)出了一款能用來診斷乳腺癌的人工智能算法,并將該人工智能與醫(yī)學(xué)專家進行PK,對130張乳腺癌切片進行分析,從而找出其中的腫瘤。
人工智能在這個項目上完勝人類。人類醫(yī)學(xué)專家花了30個小時對這130張切片進行分析給出診斷結(jié)果,最終結(jié)果是這名專家的準確率為73.3%。而人工智能只花了極短的時間就給出了診斷結(jié)果,準確率達88.5%,領(lǐng)先于人類15.2%。
大數(shù)據(jù)時代醫(yī)療AI的三個問題
第一、大數(shù)據(jù)時代需要改變對疾病的認識和處理方式:
現(xiàn)代醫(yī)療中根據(jù)患者的病史、癥狀、體征、實驗室診斷,但常忽視患者的遺傳背景、基因組數(shù)據(jù)、環(huán)境背景因素以及對疾病主要監(jiān)測指標(biāo)持續(xù)的觀察和亞組分析,包括目前日常醫(yī)療診療中常根據(jù)疾病某個遺傳表征,而忽略最基本信息。
隨著醫(yī)療知識積累的不斷深入、專業(yè)的細化、碎片化,必然向大數(shù)據(jù)時代的集成化、系統(tǒng)化方向發(fā)展。更專業(yè)的人機配合達到對患者最全面的診斷。
第二、大數(shù)據(jù)時代要改變整個醫(yī)療評價方式:
中國在過去的30年中,改革開放和經(jīng)濟實力的積累、醫(yī)療資源配置的增加、整體醫(yī)療可及性得到不斷改善。
不僅僅對醫(yī)療結(jié)果本身,同時要觀察臨床的精神面貌,不僅要關(guān)注患者的并發(fā)癥和死亡率,同時要關(guān)注醫(yī)生報告、醫(yī)院報告、賬單生成。用數(shù)據(jù)提升醫(yī)生自我學(xué)習(xí)的能力來完善臨床實踐的能力,這是大數(shù)據(jù)給我們的提示。
第三、大數(shù)據(jù)時代需要改變對醫(yī)學(xué)生培養(yǎng)的觀念:
傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)模式在大數(shù)據(jù)時代形成了新的體系,過去的專科培養(yǎng)使醫(yī)生對數(shù)據(jù)的理解越來越局限。柔性電路板廠認為,我們需要從單純的醫(yī)生經(jīng)驗的積累過渡到醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的積累,這是醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)時代所必須的,以及醫(yī)學(xué)上各種指南制定所需要的。
作為醫(yī)生,需要轉(zhuǎn)變思想,需要接受人腦和電腦的結(jié)合,每一個未來醫(yī)生都應(yīng)該熟練應(yīng)用智能工具處理海量信息以尋求更加準確的診治方案。
人工智能在醫(yī)學(xué)上的發(fā)展趨勢
那我們接下來應(yīng)該怎么做?人工智能的趨勢在哪里?
一、醫(yī)療保健處于數(shù)字化轉(zhuǎn)折點
互聯(lián)網(wǎng)女皇MaryMeeker發(fā)布的《2017年互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》認為,醫(yī)療衛(wèi)生和保健已進入數(shù)字化拐點:醫(yī)療行業(yè)表現(xiàn)出數(shù)據(jù)輸入量和數(shù)據(jù)積累量的爆發(fā)式增長,有88%的消費者至少使用1項數(shù)據(jù)健康工具(遠程醫(yī)療、可穿戴設(shè)備)。
數(shù)據(jù)的增長一方面縮短了醫(yī)學(xué)研究的創(chuàng)新周期,加快藥物臨床實驗周期,同時提升了診斷的準確率與治療的精準化程度。
二、數(shù)據(jù)是發(fā)展的關(guān)鍵
數(shù)據(jù)是“醫(yī)療+人工智能”行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。軟板廠認為,醫(yī)療與人工智能結(jié)合的關(guān)鍵在于“算法+有效數(shù)據(jù)”。先進的算法提升數(shù)據(jù)處理效率與識別準確率,而有效數(shù)據(jù)是先進算法應(yīng)用的基礎(chǔ)。
目前,深度學(xué)習(xí)等算法的發(fā)展已經(jīng)相對成熟,醫(yī)療數(shù)的“量”和“質(zhì)”是阻礙人工智能在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用發(fā)展的主要原因。
三、智能診斷與醫(yī)學(xué)影像識別較為成熟
智能診斷與醫(yī)學(xué)影像識別是“人工智能+醫(yī)療”發(fā)展相對成熟的兩個領(lǐng)域。
目前,發(fā)展相對成熟的領(lǐng)域包括“智能診斷”和“醫(yī)學(xué)影像識別”領(lǐng)域,兩個領(lǐng)域的發(fā)展將分別提升“門診”和“影像科”醫(yī)療資源的供給,解決目前醫(yī)療行業(yè)嚴峻的供需矛盾。
在醫(yī)療領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)有著廣泛的應(yīng)用空間,可以用在包括疾病預(yù)防、臨床應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等方面??梢哉f,醫(yī)療大數(shù)據(jù)是未來醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。目前,在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)方面,我國還處于初級階段,政府、醫(yī)院及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)人員需要共同努力,才能讓大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮作用。
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型 號:RM04C01092A
層 數(shù):4
板 厚:0.12mm
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銅 厚:1/2 OZ
表面處理:沉金1微英寸
最小線寬/線距:0.15mm/0.075mm
FR4補強厚度:0.3mm
其 他:SMT貼片后出貨
POS機天線FPC
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型 號:RM02C00919A
層 數(shù):2
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材 料:雙面無膠電解
銅 厚:1/3 OZ
表面處理:沉金1微英寸
最小線寬/線距:0.43mm/0.29mm
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型 號:RS02C00249A0
層 數(shù):1層
板 厚:0.08mm
材 料:1/3OZ無膠電解
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表面處理:沉金
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其 他:貼膠紙
手機天線FPC
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型 號:RS01C00173A0
層 數(shù):1層
板 厚:0.13mm
材 料:1OZ有膠壓延
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表面處理:沉金
最小線寬/線距:0.2mm/0.1mm
PI補強厚度:0.1MM
其 他:貼膠紙,PI補強
手機天線FPC
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型 號:RS01C00093A0
層 數(shù):1層
板 厚:0.12mm
材 料:1OZ有膠電解
銅 厚:1OZ
表面處理:沉金
最小線寬/線距:0.3mm/0.3mm
PI補強厚度:0.15MM
其 他:需貼PI補強
平板電腦天線FPC
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型 號:RS02C00262A0
層 數(shù):2層
板 厚:0.12mm
材 料:1/2OZ無膠電解
銅 厚:1OZ
表面處理:沉金
最小線寬/線距:0.3mm/0.2mm
PI補強厚度:0.1MM
其 他:貼背膠及PI補強
數(shù)碼相機攝像頭FPC
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