文能“读”病历,武能“看”片 人工智能大夫本事渐高

2019-02-14 20:16:35来源:健康广东编辑:鹿鸣君

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  人工智能技术(AI)能“读懂”病历、会推荐诊断,准确度媲美高年资医生!北京时间2月12日零时14分,这项有关临床智能诊断的研究成果,在线刊登于知名医学科研期刊《自然医学》(Nature Medicine)上,文章题为《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》(Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence)。这是全球首次在顶级医学杂志发表相关临床智能诊断的研究成果。

  能“读图”影像,更会“看懂”病历

  由广州市妇女儿童医疗中心主任夏慧敏、加州大学圣地亚哥分校教授张康等专家领衔的医疗数据智能化应用团队联合人工智能研究和转化机构研发的“辅诊熊”AI诊断平台,应用于诊断多种儿科常见疾病,准确度与经验丰富的儿科医生相当。

  儿科疾病症状多种多样,有些疾病来势凶猛甚至危及孩子生命,临床医生在诊断时费时费力,这就需要AI技术“大显身手”,帮助医生缩短诊疗时间,迅速控制孩子病情。

  近年来,AI技术在医学上的应用迅猛发展,特别在医学影像的诊断方面,但比较局限于静态图像数据。在这项最新科研成果中,AI在识别医学影像的基础上,通过自动学习医生的病历数据,逐步具备了一定的病情分析推理能力,能更进一步读懂、分析复杂的病例,AI或将能像医生一样“思考”。

  能让AI达到这个不简单的目标,研究人员们也是下了一番苦功。首先要训练AI准确完整地“读懂”病历,让它理解众多电子病历中的临床数据,包括患者主诉、症状、病史、各项检查结果、用药信息等。其次,研究人员用新技术建立一套病历智能分析系统,把病历变成规范化、标准化和结构化的数据,方便AI理解和识别。

  对于一些凶险的、有可能威胁生命的疾病如急性哮喘、细菌性脑膜炎等,算法的诊断性能也同样很强大。“因为有了AI快速分诊的辅助,就可以让医疗服务的有限资源用于最需要帮助的患者。”广州市妇女儿童医疗中心儿内科门诊主任何丽雅说。

  诊断准确率达95%

  研究团队开发了一套诊断结果智能推荐系统,模拟医生的看病流程,把患者进行分类。首先按呼吸、胃肠道、全身等几大系统分,然后在每一类下面做细分,比如呼吸系统疾病中,先分成上呼吸道和下呼吸道,再按病种如喉炎、气管炎、支气管炎、肺炎进行细分。经过检验,由AI做出的初级诊断在精确度上都接近人类医生做出的初级诊断。例如最常见的急性上呼吸道感染,诊断准确率达到95%。

  下面的测试恰好证明了这点:

  研究人员随机抽出1.2万份患儿病历,并把20位“参赛”儿科医生按年资和临床经验高低分成5组,看看AI的成绩和哪一组医生接近。结果显示,AI模型的平均得分高于两组低年资医生,接近三组高年资医生。

  今年1月1日~1月21日,该AI系统辅助诊断功能点击次数超过3万次,诊断与临床符合率达到87.4%。才工作20天,已然相当于一位儿科副主任医师一整年的门诊工作量。
 
  “目前,该系统能够诊断55种疾病,基本覆盖了儿科常见疾病。通过进一步训练,这套系统将扩大覆盖100个病种,甚至更多。”夏慧敏介绍到。
 
  AI医疗未来可期
 
  研究团队介绍,该AI系统在临床中有多种应用方式。首先,它可以用作分诊程序。例如,患儿来到急诊,护士可以将基本病情输入到系统中,AI即能生成预测诊断,帮助医师筛选优先诊治哪些患儿,还可以帮助医生诊断复杂或罕见疾病。
 
  患儿家长可以通过人机交互功能口头告知该AI系统,包括症状、疾病史、用药史等信息,AI即做出粗略诊断,给出可能的疾病范围;通过医生当面问诊或互联网远程问诊,获取详细病情及鉴别诊断特征,模型据此重新运算,给出具体的精确诊断;如果各项医学检查和影像结果,AI还可以进一步确认其诊断结果。
 
  对于个人工智能辅助诊断系统的未来,夏慧敏认为,还有很多基础性工作要做,比如长期收集和分析高质量的临床数据,需要算法工程师、临床医生、流行病学专家等人员的通力合作。此外,AI在识别学习了海量病历数据后,诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。
 
  “希望在不久的将来,这项技术将能形成大范围的示范推广,为基层儿科医生和年轻儿科医生提供辅助诊疗服务,为患儿家长提供智能自诊服务和权威的辅助诊疗意见,避免误诊、漏诊。”夏慧敏说。

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