人工智能已被纳入该连锁医院的乳房X光检查和胸部X光检查服务中。
随着人工智能进步融入医疗保健，医疗城 （TMC） 与人工智能专业公司 Lunit 合作，为其在菲律宾的采用铺平了道路。
从今年开始，这家菲律宾连锁医院已将人工智能解决方案整合到其乳房 X 光检查和胸部 X 射线服务中，正在开发用于预测医学的 2D 超声心动图和实验室结果的解释。
TMC Ortigas 执行副总裁兼首席执行官 Ruben G. Kasala 博士帮助率先将 Lunit Insight CXR 用于 TMC 的实验室检查、诊断测试和患者结果。从广义上讲，这允许将人工智能集成到 TMC 的整体运营中。
Lunit 的创新
Lunit Insight CXR 是一种专用于胸部 X 光检查的 AI 解决方案。该系统可检测10个异常影像学表现，准确率为97%–99%。
在初始阶段，Insight CXR 已被用于诊断测试中疾病的早期识别，特别是乳房 X 光检查和胸部 X 射线专业。
两家 TMC 部门都能够简化其内部流程，将其自动化到系统中，并快速精确地验证其结果，放射科医生会定期检查结果。
由于人工智能系统被设计为“仍在学习的机器”，TMC 的专家来回提供和证实数据，以确保更准确的结果。
同时，TMC 和 Lunit 在最终采用之前刺激了持续的交流，以更新和验证 AI 系统。
“人工智能算法可以简化和自动化流程，这实际上可以提高医疗领域的效率;这将为更好的医疗保健、临床和行政流程提供巨大帮助，“卡萨拉说。
目前，TMC在人工智能的使用下取得了惊人的成果，最终确定率从98%提高到99.8%，成像服务的传感器增加了40%，周转时间从98%提高到99.3%。
随着人工智能的成功早期成果，医学城将扩大Lunit Insight CXR在数字孪生上的使用，数字孪生是物理对象或过程的数字表示，转化为其环境的虚拟版本。该组织的目标是将数字孪生作为其疾病研究的一部分，精确地改善患者的治疗效果。
数据是生命线
由于人工智能依赖于数据并由数据定义，医疗城面临的挑战之一是菲律宾特有的数据和结果的可用性。
当前的人工智能数据库和算法基于全球公司和医疗保健合作伙伴的输入。海量数据将主要包括来自国际成果的投入。因此，任何准确的输入都必须考虑地区规格，例如种族、民族、宗教和地理条件。
随着人工智能在实时准确解释数据方面变得越来越复杂，必须建立协议以确保过程以及由此产生的治疗和结果的真实性。这样一来，人工智能的结合可以成为为患者提供更多定制治疗和更准确诊断的先例。
Kasala说：“医生不是在人工智能随机对照试验的不同研究中查看我们所说的数据，而是合并治疗结果，人工智能可以根据数据最终生成最适合特定患者的治疗方法。
与菲律宾的情况一样，数据收集对于确保该国的医疗保健系统适用相同的国际标准至关重要。研究结果越具体，诊断就越准确，对特定区域疾病的检测和治疗范围也就越广。
目前，菲律宾正处于实施人工智能的第一阶段。虽然目前的数据收集和流程尚未得到加强，以更好地适应新型人工智能系统，但菲律宾工业的灵活性和技术明智的社会确保了人工智能逐渐融入菲律宾的医疗保健。随着 TMC 在 Lunit 方面取得的早期成功，AI 已准备好重塑和提升医疗保健行业
