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市妇儿医疗中心人工智能研究新成果里程碑突破

2019年02月12日 17:37来源:未知手机版

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北京时间12日零时14分,国际知名医学科研期刊《自然医学》(Nature Medicine)在线刊登于文章题为《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),此文是由广州市妇女儿童医疗中心夏慧敏教授、张康教授(加州大学圣地亚哥分校)、数据中心梁会营博士、医务部孙新主任以及儿内科门诊何丽雅主任团队与依图医疗、康睿智能科技等业内顶级研究团队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的重磅科研成果。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。

这是该团队在《细胞》杂志封面发表有关AI图像诊断的论文后,不到一年时间里,在AI技术实施应用于医疗方面取得的另一个重要里程碑。它标志AI模拟人类医生进行疾病诊断时代的到来。

不仅能够 看图 识别影像,还能 识字 读懂病历

近年来,AI在基于医学图像的诊断工具表现抢眼,但一般还局限于相对标准化的静态图像数据。在这项最新科研成果中,人工智能在识别影像的基础上,通过自动学习病历文本数据(医生的知识和语言)中的诊断逻辑,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,意味着人工智能或将能像医生一样 思考 。

研究人员们训练AI理解海量电子病历中的临床特征数据,包括患者主诉、症状、个人史、体格检查、实验室检验结果、影像学检查结果、用药信息等多方面的数据。研究团队利用依图医疗的NLP技术建立一套病历智能分析系统,深度挖掘和分析医疗文本的信息,将非结构化文本形式的病历数据变成规范话、标准化和结构化的数据,以便AI可以准确完整地 读懂 病历。为此,医生、科学家和技术人员通力合作,由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队手动给电子病历上的6000多张图表进行注释,并持续对模型进行检验和迭代。

研究团队还开发了一套诊断结果智能推荐系统,模拟人类医生的诊疗路径,把目标患儿进行逐级判定。广州市妇儿中心医务部主任孙新认为, 专业儿科医生高质量的先验医学知识输入成为这套系统的关键优势 。具体来看,这套系统首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分,然后在每一类下面做细分。举例来说,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、肺炎进行细分。经过检验,在每一层级,由AI做出的初级诊断在精确度上都接近检查医师做出的初级诊断。例如在患儿群体中最常见的急性上呼吸道感染,模型对病例的诊断达到95%的准确率。

对于一些凶险的、有可能威胁生命的疾病(例如急性哮喘发作、细菌性脑膜炎等),算法也同样表现出了强大的诊断性能。广州市妇儿中心儿内科门诊主任何丽雅认为: 这在临床应用中有非常重要的意义,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。

依图医疗提出并测试了一个专门对电子医学病例进行数据挖掘的系统框架,将医学知识和数据驱动模型结合在一起。该模型先通过NLP对电子病例进行标注,利用逻辑回归来建立层次诊断,在诊断常见儿童疾病方面可与经验丰富的儿科医生相媲美。

依图医疗CEO倪浩(论文共同第一作者)表示: 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EMR数据进行解构,从而构建了高质量的智能病种库。使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。而诊断模型证明了基于AI的系统可以帮助医生处理大型数据和辅助诊断,同时在诊断的不确定性和复杂性上给予临床支持。儿科疾病症状多种多样,临床医生同样难以区分,诊断流程费时费力,但明确诊断非常重要。拥有可与经验丰富的儿科医生相媲美的助手进行辅助诊断,能够让医生有效地降低诊断时间,显著优化诊断流程。

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