2019上半年，数字医疗在国际上有哪些成果？
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编者按：一直以来，想写一篇关于健康机器人的文章，却迟迟未能下笔。上周看了一个由Sam Daley在builtin上发表的科技博客，里面谈到了一些关于数字医疗方面的最新进展，于是希望跟广大读者分享一下。本文摘录了其中的一部分的内容并结合其他相关报道，写了这篇简述。
类似弹簧状的装置以不同角度的来旋转，压缩以承受外来的压力
软体机器人
地点: 普渡大学, 印第安纳
世界老龄化趋势日趋严重。预计到2050年，年龄在60岁以上的老年人的人口总量将增加一倍以上。换句话说，老年人口的增长速度将超过其他各个年龄组。这种趋势使得人们对能够提供24小时护理的人员的需求不断增加, 不仅涵盖了医院, 疗养院, 对居家住户也是如此。
就目前来说，根据程序设定，护理机器人能够提出护士会问的一些问题，并监控意外事件的发生，譬如患者跌倒。随着护理人员的越发短缺，这些机器人助手预计将变得越来越有市场。
“遗憾的是，看护机器人的外部硬结构阻碍了他们与人类进行安全的人机交互。现阶段, 大多数机器人对人类的援助仅限于口头(社交) 方面的响应而非更具有潜能的，身体方面的人机互动”，普渡大学工程学院韦尔登生物医学院的副教授Ramses Martinez说 ， “毕竟，你不会把婴儿, 或是残疾，智障的老人全部交到机器人手里吧？”
随着人类在材料科学方面取得的的最新进展，工程师们在制造具有可变形体的，或者在触摸时可重塑的机器人的能力上又迈进了一步。Martinez和其他普渡大学的研究人员开发了一种新的设计方法，该方法使用3D打印机实现了软机器人的高效设计与制造。
该设计过程包括三个步骤。首先，用户使用计算机辅助设计来设计出机器人的形状。然后，用户绘制CAD文件来显示软体机器人的不同关节需要移动的方向。一个好的算法只需要几秒钟就能将CAD模型转换为可以使用任何传统的3D打印机来打印出具有3D架构软体的机器人(ASM)。此技术已通过普渡技术商业化办公室获得专利。研究人员正在寻找合作伙伴来测试并予以商业化。详情, YouTube。
MAZOR ROBOTICS 用机器人和AI的来实施脊柱外科手术
地点：以色列凯撒利亚
外科医生使用Mazor Robotics的3D工具来可视化他们的手术计划，使用能够识别解剖学特征的AI读取图像并执行更稳定和精确的脊柱手术。链接
可分享快乐与忧伤的机器人
地点: 加利福尼亚大学圣地亚哥分校
痴呆症照顾者想要的机器人
科学家团队花了六个月的时间与家庭成员一起为痴呆症患者设计了一款机器人。 科学家们发现照顾者希望机器人能够发挥两个主要作用：帮助患者及家属分享正能量(快乐时光); 通过承担一些令人沮丧的任务，例如回答患者提出的重复的问题，限制不健康的饮食，来减轻照顾者的情绪压力。
在美国，配偶或成年子女为痴呆症患者提供了75％的护理。这相当于美国的1500万人。他们每年从事将尽180亿个小时的无偿护理，其中的许多人几乎未能得到外界的支持或援助。由于操劳，看护者本人的身心健康也受到很大影响，这可能会使患者及其家属都处于危险之中。
此外，旨在帮助家庭护理人员的大多数技术只提供了教育支持而未能减轻负担。患者家属有时也可以通过智能手机或台式电脑访问虚拟支持系统或与临床医生进行沟通，但这只是知识交流而非直接援助。
相比之下，家庭护理机器人可以为家庭看护者提供他们非常需要的喘息的机会。在构建机器人之前，获得护理人员输入的患者信息至关重要，这样机器人可以设计得更有利用价值。链接
Freenome 诊断早期恶性肿瘤
地点：马萨诸塞州波士顿
哈佛大学的教学医院Beth Israel Deaconess医疗中心正在利用人工智能来诊断潜早期恶性肿瘤。
医生使用AI增强显微镜以比手动扫描更快的速度，扫描血液样本中的有害细菌(如大肠杆菌和葡萄球菌)。 科学家使用了25,000张血液样本来教导机器如何搜索细菌。 然后，机器学会了如何识别和预测血液中的有害细菌，准确率达95％。 公司网站， Research gate 或Github 网站
QVENTUS 实时患者流量优化
地点：加州山景城
Qventus是一个基于AI的软件平台。 该平台根据患者的症状轻重，能将患者的鉴别分类自动化。它还可以追踪医院等待时间，在需要时甚至可以绘制最快的救护车路线。CB Insights将Qventus评为2019年最具创新性的100家AI创业公司之一。链接
GOOGLE DEEPMIND HEALTH 当病人遇到麻烦时自动提醒医生
地点：英国伦敦
谷歌的DeepMind Health AI软件正被世界各地的医院使用，以帮助患者从单纯的测试用户转换为可以从该软件受益的实际用户。当患者的健康状况恶化时，DeepMind Health会向医生发出警报，如有需要，甚至能调用自身储备的大量数据集与可比较症状结合来帮助诊断疾病。 通过该软件，患者的症状会被收集到DeepMind平台，这样医生就可以快速，有效地进行诊断了。网页 ，Github 开源平台
Auris Health 虚拟现实手术机器人
地点：加州红木城
虚拟现实手术机器人
Auris Health开发了多种机器人，旨在通过采用最新的微型仪器，内窥镜设计，数据科学和人工智能来改善内窥镜检查。 因此，医生可以从数据及人体的角度更清楚地了解患者的疾病。该公司正在开发用于研究肺癌的AI机器人，其目标是有一天治愈肺癌。链接
Buoy Health -人工智能症状检查员
地点：马萨诸塞州波士顿
Buoy Health是一种基于AI的症状和治疗检查程序，它使用算法来诊断和治疗疾病。 以下是它的工作原理：聊天机器人听取患者的症状和健康问题，然后根据诊断情况指导患者正确的护理。哈佛医学院是众多使用Buoy AI帮助诊断和治疗患者的医院和医疗保健提供商之一。链接
ZEBRA MEDICAL VISION-AI 放射医疗助手
地点：以色列谢法伊姆
Zebra Medical Vision为放射科医师提供了一个支持AI的助手，其可以接收成像扫描并自动分析它们所研究的各种临床发现。研究结果会传递给放射科医师，以帮助医生做出诊断。链接
DEEP GENOMICS 找到更好的候选药物
地点：加拿大多伦多
Deep Genomic的AI平台可以帮助研究人员找到，与神经肌肉和神经退行性疾病发育相关的，候选药物。在药物开发过程中找到合适的候选药物，对提高通过临床测试的成功率，以及减少药物的上市时间和成本具有重大意义。链接
结语: 由于篇幅有限，本文只摘录了一些比较有代表性的科研成果。如有不妥之处，多谢广大读者指正。
参考资料:
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/04/190408123233.htm
https://builtin.com/artificial-intelligence/artificial-intelligence-healthcare
译者：YuanYi
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