shang shen

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生活第一，加油分享

最早的医疗AI实际是各种大型的decision tree和baysian， 后来IBM Watson雄心勃勃的医学AI是经典NLP（syntax tree）+知识图谱+一大堆复杂系统拼在一起， 我对人类医疗AI这个领域简直太熟悉了， 医疗AI很难替代医生，也压根没想着100%彻底替代医生，但这个行业的所有人都在努力尝试做辅助医生决策 +高度自动化+提高效率的工作， 比如U-Net出现以后，全世界都在做U-Net看核磁片子， 以前影像科医生的工作流程是，从系统读取出一张片子，在屏幕前认真放大缩小看10分钟，写10分钟的报告，总计20分钟， 至少5年前，影像科医生的工作流程是，从系统读取一张片子，neural nework帮你做好segmentation和detection，在片子上给你画好了红黄蓝绿各种框框，给你四个选项： A. 应该是个脑膜瘤，概率60% B. 小概率是个胶质瘤，概率20% C. 小概率是个脉络丛肿瘤，概率10% D. 小概率是个XXX瘤，概率10% 影像科医生只需要盯着框框看，看个5分钟，鼠标点点点，自动给你把模版套进去，把参数全自动化填进去， 以前影像科小医生看不懂片子，老医生看片子太慢，写报告更慢，一张片子还要两个人反复拉扯review， 现在影像科老医生的效率直接拉爆，自动化生成报告，写片子和review片子时间都大幅缩短， 你问医生失业了吗？影像科医生会直接告诉你，压根不会失业，因为做X光还是核磁，需求量远远大于医院供应量，你买3台也能给你拉满，你买30台也能给你全都拉满， 在U-Net出来之后，一堆人就跳出来跟你讲，人类都他妈给我每半年做一次全身PET-CT和MRI，别担心，我们来给你读片子，我们把价格打下来——这是对你生命健康保障最稳妥、最负责、最全面的方法。 至少在今天，你看到了这么一种潜力， 就是大部分操作需要护士和医疗技工，这些是医学领域的蓝领，虽然需要专业知识，但是大部分工作还是操作流程， 而无论是看片子读片子、做问诊workflow（现在大概是什么状态，下一步该问什么，再下一步该继续问什么，有什么还没问到），还是读一些血常规、心电图的报告，你都应该明白，现有的这些signal processing、detection、segmentation、LLM Agent在医疗的每个环节，都已经能肉眼可见地大幅提高某些医生的效率。 现在有一个最大的误解， 就是外行认为AI可以替代所有的医生，而不了解AI、不懂任何技术的临床医学从业者认为，AI完全替代不了我们，我们一辈子死死端稳饭碗，AI不会有任何染指， 实际上，这个biomedical engineering行业从来没想过一锅端干死整个医疗行业，而是在这个行业里找到某些非常急缺又尖锐的场景，用各种技术方法来提高10~100倍的效率，或者给医生进行辅助决策，给医生提供更多的自动化选项或者大保底， 所有人都知道，医疗资源是短缺的，但是大部分民众不明白，在合规安全的整个医疗体系里，哪些流程是真正的bottleneck，哪些造成了这种短缺，哪些流程是没必要的， 打个比方，如果local clinic能做到社区居民每半年做一次PET-CT和MRI，做一次心电图，做一次血常规，吃一颗胶囊小胃镜，做一次大便和尿液的检验，不需要医生，只需要护士和基础医学技工——是不是大幅度降低了你的GP或者社区医院的工作强度，帮助他们在最早期观察变化，做出决策？ 所以我觉得，这种模式其实在中国这种国家是最适合的，尤其是北京、上海、沈阳这种医疗资源集中的老龄化城市， 技工不贵，护士更便宜，护工不要钱，国产设备价格越来越低，给个友情批发价，做早期筛查并且用各种CV和LLM Agent工具来帮助基层社区医生决策判断，这是医疗资源投入产出的性价比最优解。 就看辽宁省卫健委听不听我的话了。

@lidangzzz 医疗AI助力中国健康

哇日这个年化有点夸张啊质押了7ku不到一个月800刀收益了@_@太会赚了你们 世界杯下个月就要开始了 @bcgame 应该要搞事了，这两周BC也一直在稳步攀升，可以多关注一下

@Gummybear1771 @bcgame 哇，这收益暖到心坎里了

金黄银杏直冲云霄，风拂叶舞间，唤醒心底那股征服未知的冒险热血！快来秋林深处，拥抱大自然的神秘召唤吧

好无聊抽个奖 10u x5人 关注@Anbzydd520 三连+关注 随意评论 24h开