探秘能读懂病历的人工智能

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人工智能不仅能“读图”识别影像,还能“识字”读懂病历,理解患者病情并推荐临床诊断,准确度甚至超过医生、媲美经验丰富的专家……如今,这一幕极具科幻感的场景,已经迈入现实。广州市妇女儿童医疗中心联合依图医疗、康睿智能科技等业内顶级研究团队以及广东省再生医学重点实验室,利用人工智能技术诊断儿科疾病取得重磅科研成果,并于北京时间2月12日发表于国际知名医学科研期刊《自然医学》。这是全球首次在顶级医学杂志发表有关自然语言处理(NLP)技术基于中文文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果。

能准确“读”病历

广州市妇女儿童医疗中心院长夏慧敏领衔的医疗数据智能化应用团队联合相关机构,开展了基于文本病历数据的儿科常见疾病智能诊断研究。

据悉,目前,该AI系统的功能已经十分强大。一方面,可以通过人机交互获取患者或家长口述文本,包括主诉、症状、疾病史、用药史等信息,做出粗略诊断,给出可能的疾病范围;另一方面,还可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,给岀具体的精确诊断。此外,如果有实验室检验或影像检查数据,AI模型还可以进一步确认其诊断结果。

更重要的是,A系统具备增量学习的功能,在实践中对于被采纳的结果会增强记忆,对于未被采纳的结果在核实之后会通过继续学习实现能力的提升。

“医术”高于低年资医生

广州市妇女儿童医疗中心数据中心主任梁会营表示,目前,该AI可诊断55种儿科常见疾病,其中,最常见的诊断包括急性上呼吸道感染、支气管炎、腹泻、支气管肺炎、急性扁桃体炎、口腔炎和急性鼻窦炎, 并且,其准确度与经验丰富的儿科医师相当。

广州市妇儿中心儿内科门诊主任何丽雅介绍,2018年8月,研究团队曾组织开展过一场“人机大战”。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的成绩和人类医生相比如何。通过对哮喘、脑炎、胃肠疾病等多种疾病进行诊断,比赛结果显示,AI模型的平均F1得分为0.885,高于两组低年资医生(分别为0.841和0.839),接近三组高年资医生(分别为0.907、0.915和0.923)。

初诊或罕见病辅诊

人工智能辅助诊断系统今后将如何应用到临床中?研究团队也进行了畅想:首先,它可以用作分诊程序。例如,当患者来到急诊科,可由护士获取其生命体征、基本病史和体格检查数据输入到模型中,允许算法生成预测诊断,帮助医师筛选优先诊治哪些患者;另一个潜在应用是帮助医师诊断复杂或罕见疾病。通过这种方式,医师可以使用AI生成的诊断来帮助拓宽鉴别诊断并思考可能不会立即显现的诊断可能性。

对于人工智能辅助诊断系统的未来,夏慧敏表示,人工智能学习了海量数据后,其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。并且,需要纳入更多病种等。此外,人工智能还要往健康领域拓展,不仅能诊断疾病和提出治疗方案还能为患儿及家长开具“健康处方”,实现医、护、患三者联动。

至于AI是否会成为真正的“医生”,夏慧敏认为,首先技术上需要突破在疾病诊疗中不允许有任何差错。同时,也有很多要素有待考量,如政策是否允许等。

制作:唐境返回搜狐,查看更多

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