廣州市婦女兒童醫療中心研究團隊成果《使用人工智能評估和準確診斷兒科疾病》近日刊登在國際知名期刊《自然醫學》。圖為網站截圖。
【文匯網訊】(香港文匯網記者 盧靜怡)您會否想到，將來某一天，給您孩子診斷的醫生會是AI(人工智能)？記者13日獲悉，廣州市婦女兒童醫療中心研究團隊成果《使用人工智能評估和準確診斷兒科疾病》近日刊登在國際知名期刊《自然醫學》。這也是全球首次在頂級醫學雜誌發表基於中文文本型電子病歷(EMR)做臨床智能診斷的研究成果。這名「AI兒科醫生」不僅能讀懂中文病歷，還能較高精度的為兒童常見的55種疾病進行診斷。團隊還將AI醫生與20名醫生進行比拚，發現AI醫生準確率不輸年輕兒科醫生。
AI近年在醫療診斷上屢有突破，在基於醫學圖像的診斷工具表現尤為搶眼。上述文章是由廣州市婦女兒童醫療中心主任夏慧敏教授領銜，加州大學聖迭戈分校張康教授等專家參與的廣州研發團隊所撰寫。廣州市婦女兒童醫療中心教授夏慧敏表示：「這項研究最大的貢獻在於，AI不僅僅能夠「看圖」，而且能夠『識字』。通過系統學習文本病歷，人工智能或將可以診斷更多疾病。「他還表示，研究目前仍有很多基礎性工作要做紮實，比如高質量數據的集成便是一個長期的過程。
在廣州團隊這項最新科研成果中，人工智能在識別影像的基礎上，還能通過自動學習病歷文本數據，包括醫生的知識和語言中的診斷邏輯，逐步具備了一定的病情分析推理能力。該負責人表示：「AI能更進一步讀懂、分析複雜的病例，意味著人工智能或將能像醫生一樣『思考』。」
國家開放二孩後，對兒科醫生需求將越來越高。「AI兒科醫生」系統能提高兒科診斷銷量。圖為廣州一醫院。記者盧靜怡 攝
136萬次電子問診病歷 訓練AI「讀懂」中文病歷
訓練AI「讀懂」中文病歷並不容易。為了讓AI理解病歷的數據，研究人員在廣州婦兒醫院收集了56.7萬個門診病人的136萬次問診電子病歷，從中抽取到超過1億個兒科常見疾病的數據點，再將這些信息用於訓練和驗證系統框架。此外，30餘位高級兒科醫師和10餘位信息學研究人員還組成了專家團隊，手動給電子病歷上的6000多張圖表進行註釋，並持續對模型進行檢驗和迭代。
研究團隊還開發了一套診斷結果智能推薦系統，模擬人類醫生的診療路徑，把目標患兒進行逐級判定。 據了解，這一「AI兒科醫生」能夠較精準診斷的疾病是55種。通過逐級訓練模式，AI對於呼吸系統疾病的診斷準確率達到92%，具體到急性上呼吸道感染這一病種的診斷準確率達到了98%。算法對一些危險的疾病，如急性哮喘發作、細菌性腦膜炎等同樣表現出強大的診斷性能。醫院數據中心負責人梁會營表示：「在所有的55種疾病中，AI診斷的平均準確率能達到90%」。
廣州團隊研究「AI兒科醫生」系統可分擔醫務人員部分工作量。圖為一所醫院護士站。記者盧靜怡 攝
「AI兒科醫生」準確率不輸年輕醫生
為了讓AI一顯身手，這個廣州研究團隊別開生面地讓這名「AI兒科醫生」與正式的兒科醫生進場一場「人機PK」。研究人員隨機抽出1.2萬份患兒病歷，並把20位「參賽」兒科醫生按年資和臨床經驗高低分成5組，看看AI的成績和哪一組醫生接近。結果顯示，AI模型的平均得分高於兩組低年資醫生，接近三組高年資醫生。
研究人員介紹，該AI系統可以通過人機交互獲取患者或家長口述文本，包括主訴、症狀、疾病史、用藥史等信息，做出粗略診斷，給出可能的疾病範圍。然後，可通過醫生當面問診或互聯網遠程問診，獲取詳細病情及鑒別診斷特徵，模型據此重新運算，給出具體的精確診斷;如果有實驗室檢驗或影像檢查數據，AI模型還可以進一步確認其診斷結果。研究人員稱:「更重要的是，它具備增量學習的功能，在實踐中對於被採納的結果會增強記憶，對於未被採納的結果在核實之後會通過繼續學習實現能力的提升。」
文章共同第一作者、依圖醫療CEO倪浩告訴記者，之所以選擇兒科作為研究對象，是因為國家開放二孩後，對兒科醫生需求會越來越高。而目前我國兒科醫生缺乏、流失率高。他又指出，通過人工智能技術還原兒科醫生能力，能服務三甲醫院和基層醫院，將有較好的臨床及社會效益。
責任編輯：之袁