儿科“人工智能大夫”本事渐高

  儿科“人工智能大夫”本事渐高,人工智能也能看病了!最近,一项利用人工智能技术诊断儿科疾病的科研成果公布,用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症进行测试,该系统诊断准确率超过了一般年轻医生。目前,系统已在急诊分诊、门诊中临床应用,对一些凶险的、有可能威胁生命的重大疾病、罕见病,它同样可以辅助医生诊断。
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  “以呼吸系统疾病为例,人工智能系统对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%,而在上呼吸道疾病诊断中,急性喉炎和鼻窦炎的准确率分别高达86%和96%,对不同类型哮喘的诊断准确率从83%到97%。”
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  ——研究数据显示。人工智能系统对普通系统性疾病以及危险程度更高的疾病也有很高的诊断准确率,例如传染性单核细胞增多症(90%)、水痘(93%)、玫瑰疹(93%)、流感(94%)、手足口病(97%)、细菌性脑膜炎(93%)。
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  “人工智能诊断准确率的平均得分高于前两组低年资医生,接近三组高年资医生。”
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  ——数据表明。研究团队在广州市妇女儿童医疗中心进行人机大战检验。研究人员首先随机抽出12000份患儿病历,一边是人工智能,一边是广州市妇女儿童医疗中心的20位儿科医生。并将20位“参赛”儿科医生按年资和临床经验高低分成5组。
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  “短短20天,该院医生已实际调用它开展辅助诊断30276次,诊断与临床符合率达到87.4%。”
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  ——今年1月1日,该系统在广州市妇儿中心进入临床应用。
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  “这套系统会对疾病进行分组分类细分。比如在最常见的呼吸系统疾病中,这个系统会先按上呼吸道和下呼吸道进行区分,再按喉炎、气管炎、支气管炎、肺炎细分,比较科学。”
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  ——广州市妇儿中心医务部主任孙新的使用体会。
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  “此次成果的核心技术部分,实际上是通过深度学习技术与医学知识图谱,对电子病历数据进行解构,从而构建了高质量的智能病种库,并在此基础上建立各种诊断模型。”
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  ——依图医疗总裁倪浩说。依图与广州市妇儿中心合作,收集该中心在2016年1月至2017年7月间的56.7498万个门诊病人的136.2559万次问诊电子病历,抽取到覆盖初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的1.016亿个数据点。
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  “对被采纳的结果会增强记忆,对于被采纳的结果,在核实之后会通过继续学习实现能力的提升。”
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  ——广州市妇儿中心数据中心主任梁会营博士说。研究团队利用依图医疗的自然语言处理(NLP)技术建立一套病历智能分析系统,将病历变得标准化,并由高级儿科医师和信息学研究人员组成专家团队,手动给电子病历上的图表进行注释、持续检验和迭代,保证诊断的准确性。
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  “人工智能辅助诊断既能在一定程度上缓解医疗服务能力不足,又能提高服务公平性和可及性。”
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  ——广州市妇儿中心主任、院长夏慧敏说。未来,这项技术还可为基层和年轻儿科医生提供辅诊服务,为患儿家长提供智能自诊服务和权威的第二诊疗意见,能有效避免误诊、漏诊。
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  “作为辅助诊断系统,达到一些基本要求后,不同地区可以在使用过程中进行完善。”
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  ——社科院人口与劳动经济研究所社会保障研究室主任陈秋霖分析。考虑到疾病的复杂性和可能存在的地域特征,在其他地区使用时,建议按更精准的要求开展适应性检验。
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