Цифровые системы патологической диагностики оптимизируют трансформацию здравоохранения

393

Патологическая диагностика заболеваний охватывает все больше цифровых инструментов, а искусственный интеллект играет жизненно важную роль в постановке более точных и объективных диагнозов.

Патологическая диагностика идентифицирует заболевания или состояния путем исследования клеток и тканей под микроскопом. Цифровая патологическая диагностика или цифровая патология использует интеллектуальные алгоритмы для повышения эффективности и точности, сокращения периода создания отчетов и решения проблемы нехватки персонала в больницах.

Согласно Белой книге Китая по цифровой патологии 2022 года, выпущенной Шанхайским инновационным центром цифровой медицины и пекинским аналитическим центром Equal-Ocean, 80 процентов опрошенных патологов считают, что цифровая патология повышает эффективность на 50 процентов.

В официальном документе говорится, что 40 процентов опрошенных больниц строят или построили систему цифровой патологии. Более половины из них потратили на этот сектор более 1 миллиона юаней (147 620 долларов США), а некоторые инвестировали более 5 миллионов юаней.

По словам экспертов, система требует накопленных инвестиций в размере около 10 миллионов юаней для создания полной системы цифровой патологии, и период строительства может быть долгим.

Сообщалось, что в 2022 году около 23 процентов удаленных клинических консультаций использовали цифровую патологию, говорится в официальном документе.

В стране происходит переход от традиционной патологической диагностики к цифровой патологии. Для больниц, которые уже установили систему цифровой патологии, сценарий применения и уровень использования увеличиваются, и ожидается, что скорость проникновения цифровой патологии будет расти, говорится в официальном документе.

Большинство опрошенных врачей высоко оценили систему цифровой патологии в стране, заявив, что она значительно повышает эффективность и точность патологической диагностики, оптимизирует кривую обучения и сокращает периоды обучения.

«С развитием цифровых технологий цифровая патология станет мейнстримом в отрасли. Ожидается, что такие продукты, как браузеры изображений цифровой патологии и системы помощи в диагностике с поддержкой ИИ, будут широко применяться», — сказал Чжан Цзин, эксперт по медицинским устройствам в VBData. .cn, платформа медицинских услуг в Чунцине.

«Увидев возможности в голубом океане, несколько отечественных стартапов используют продукты для цифровой патологии с поддержкой ИИ», — сказал Чжан.

Медицинская компания DM Intelligence из Гуанчжоу, провинция Гуандун, уже много лет занимается цифровой патологией и обдумывает новый раунд инвестиций.

Средства предназначены для маркетинга существующих продуктов и клинических экспериментов системы диагностики и помощи при раке молочной железы с использованием ИИ.

«Цифровая патология глубоко укоренилась в системе здравоохранения страны. Система цифровой патологии стала незаменимым инструментом для больниц, сторонних испытательных центров, центров контроля и профилактики заболеваний и научно-исследовательских институтов», — сказал Фань Юйцзюнь, основатель Jinan. Danjier, отечественное предприятие цифровой патологии.

В 2010 году Фан представил Китаю венгерскую компанию 3DHISTECH Ltd — первый в мире бренд цифровой патологии собственной разработки. Движение значительно расширило кругозор отечественных патологоанатомов и стимулировало их цифровые модели мышления.

В период с 2013 по 2019 год благодаря развитию сопутствующих телекоммуникационных решений специалистам-медикам требовалось меньше времени для открытия изображений во время онлайн-консультаций. За этот период в секторе цифровой патологии Китая произошел скачок в развитии.

«В период с 2020 по 2025 год в этом секторе будет больше обновлений и преобразований. Интеллектуализация и полная цифровизация становятся опорой», — сказал Фан.

Тан Дацзе, приглашенный исследователь из Уханьского университета, сказал, что в этом секторе еще есть много возможностей для улучшения.

«Универсальная платформа для интеграции больших медицинских данных необходима для ускорения оптимизации системы цифровой патологии с поддержкой ИИ. Также должны быть приняты законы и правила, чтобы избежать врачебной ошибки», — сказал Тан.

Читать полную новость на сайте