广告

儿科医生“空了” ?儿科看病难该如何破局?

2020-10-22 11:29 来源:智安物联网 作者:缙霄

近年来,“儿科荒”备受关注。在过去,每到流感高发季,“儿科医生荒”的难题总会引起热议。不少家长抱怨给孩子看病是“候诊三小时,看病三分钟”。

这背后是儿科“又忙又累又没收入”的老顽疾下,我国近20万儿科医生缺口所致。在疫情发生后,一些家长有担心和恐慌心理,尽量不来医院看病,导致一些地方的儿科诊室“遇冷”。

在疫情与儿科固有问题的双重打击下,儿科一线医生坦言,三级综合医院的儿科普遍萎缩较为严重,而且多以普通儿科为主,不可能进行细分。和其他科室相比,儿科属于不挣钱、风险高的科室,综合医院自然不爱发展;而且综合医院的儿科分科不细,主要看常见病多发病,医生自身的专业水平难以得到锻炼提升,很多医生也不愿意来。

互联网医疗看似火热,却难断根本问题

当下我国仍存在儿科医疗资源总量不足、优质资源短缺、分布不均衡和结构不合理等问题。浙江大学医学院附属儿童医院党委书记舒强介绍,以浙江为例,目前省级综合性公立儿科医院只有1家,11个地市基本没有一定规模的综合性儿童专科医院。

同时受制于医疗服务价格、资金投入、政策规范等因素影响,当前基层儿科医疗机构因诊疗水平参差不齐,患者不信任而门可罗雀;大医院专家本应主攻疑难杂症,绝大多数时间看的却是常见病,这进一步加剧了“儿科荒”。

面对双重压力,浙江大学医学院附属儿童医院急诊科负责人杨子浩说,以往儿童内科门诊日均量有1000-2000人次,现在只有三四百人次,越来越多的儿科医生通过互联网医疗加强与病人的沟通和随访。

但问题是,互联网医疗真的能有效解决当下“儿科荒”的问题么?

首先要明确的是,智能医疗与互联网医疗有着本质的区别:用户不同。智能医疗的用户是医生,互联网医疗的用户是病人。

微信图片_20201022114612.jpg

儿科医生“空了” ?儿科看病难该如何破局?

医疗信息互联互通一体化,医疗信息、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、电子处方、远程会诊、及远程治疗和康复等多种形式的健康医疗服务。

而智能医疗是为医生提高效率的一种工具,旨在通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网、大数据、云计算、AI辅助诊断技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,从而向医疗机构和医护工作人员提供综合性技术服务和产品。

从理论上来说,善用互联网医疗可以利用医生零散时间解决患者的问诊需求,用技术的进步和生产组织关系的优化换取生产效率的提升。

但这并不意味“理论=实践”,早年间在网上有这么一个笑话,原本只是头疼脑热等轻症的患者,上网查了一圈资料后,把自己与不少严重疾病对号入座,认定自己已经“病入膏肓”,备受打击。

确切的说,光凭借文字、语音、图片,诊断还是存在一定障碍。互联网医疗服务有自己比较适合的领域,比如慢性病的复诊,皮肤、心理疾病的治疗等。但儿科最常见的则是老百姓口中的“快病”,互联网医疗的作用着实有待商榷。

那智慧医疗行么?

医疗,一直都是备受百姓关注的行业,而今年疫情的突发与新基建的提出,让其在备受关注的同时,发展速度也再不断提速。

据了解,今年5月21日—28日是全国两会。新华网热点调查显示,“疫情防控和医疗卫生”是此次两会人们最为关注的话题之一。在此期间,各行业和专家代表们也是对智慧医疗进行了献计献策,其中物联网、人工智能、大数据、机器人等技术被多次强调。

从智慧医疗的核心本质上来看,或许可以称之为“远程医疗2.0”版本,在科技的赋能下,打破空间的限制,让千里之外的医生可以对病人进行“望闻问切”,进而促进医疗资源下沉,缓解因为儿科医生过少产生的看病难等问题。

红火的前景与技术架构的难题

全球医疗健康产业正在不断跨界融合人工智能、物联网、大数据、 5G 技术等高科技,使医疗服务大步走向真正意义的智能化,也迎来了前所未有的发展契机。随着全球人口老龄化的不断加剧和医疗资源的日益紧张,各国政府和民众都越来越重视智慧医疗产业,推动着相关智慧医疗政策的落地与改革。

全球智慧医疗市场在移动医疗、远程医疗等医疗新模式的带动下,正处于稳步发展阶段。据相关数据显示, 2015 年市场销售额约为 2514 亿美元,同比増长11.50%。2016 至 2018 年全球智慧医疗服务支出年复合增长率约为60%,预计 2020年全球智慧医疗服务产业规模有望达到 4500 亿美元。

但红火市场的背后,架构端依旧存在难题,智慧医疗的整体架构可分为终端层、网络层、平台层和应用层四部分架构。

其中终端层主要是信息的发出端和接受端,它们既是信息采集的工具,也是信息应用所依附的载体。通过传感设备、可穿戴设备、感应设备等智能终端实现信息的采集和展示。

而在显示和采集端上,却出现了问题。根据科学预估,人能清晰看清视场区域对应的分辨率为2169 X 1213,人眼分辨率是6000 X 4000(注①)。

而常见的1080p和2K采集或是显示均无法达到人眼的肉眼识别能力,这就对医疗造成了阻碍。同时医疗影像AI辅助诊尚不完善,诊断平台层无法实现实现智能、准确、高效的信息处理。

平台层主要是实现信息的存储、运算和分析,起着承上启下的过渡作用,如何以 MEC、人工智能、云存储等新技术,将散乱无序的信息进行分析处理,为前端的应用输出有价值的信息,仍是摆在面前的难题。

旧时代的落幕,意味着新王朝的兴起

近日,在第八届中国网络视听大会分论坛“5G视听技术及应用创新”上,国内首个“5G+8K超高清国产化白皮书”正式发布。该“白皮书”由咪咕公司、当虹科技牵头参与编制,新华网、康佳、中篮联、中国移动研究院、京东方联合编制。旨在充分发挥中国超高清产业联盟等各类行业协会的组织作用,整合资源加速完善8K超高清产业标准体系。

白皮书的提出,意味着曾经困扰智慧医疗的前端问题将迎来有效的解决手段。而后端的处理,也有望在国家对于人工智能行业的资源倾斜下迎来解决。

我们可以脑补这样一幅画面,在不久的将来,顶尖儿科医生通过智慧医疗系统在实施远程诊断的同时,新晋医师可通过远程示教提升自己,同时结合 AR/VR 的虚拟教学平台以 AR/VR 眼镜等可穿戴式设备为载体,统合 3D 数字化模型进行教学培训,对比传统方式,受教者的沉浸感更强,具备更多交互内容,进而让医生的培养成本得到有效的降低。

注①:人观看物体时,能清晰看清视场区域对应的双眼[ 视 角 ]大约是35°(横向)X 20°(纵向)。同时人眼在中等亮度,中等对比度的[ 分 辨 力 (d)]为0.2mm,对应的[ 最佳 距 离 (L)]为0.688m。其中d与L满足tg(θ/2)=d/2L,θ为[ 分 辨 角 ],一般取值为1.5',是一个很小的角。将视场近似地模拟为地面为长方形的正锥体,其中锥体的高为h = L = 0.688m,θ1=35°(水平视角), θ2=20°(垂直视角)。以0.0002m为一个点,可以得知底面长方形为2169 X1213的分辨率。

责任编辑:潘一大