科研成果在權(quán)威期刊發(fā)表：AI系統(tǒng)能讀懂病歷，診斷準(zhǔn)確率超過年輕醫(yī)生
兒科人工智能大夫本事漸高(一線探民生)
核心閱讀
最近，一項(xiàng)利用人工智能技術(shù)診斷兒科疾病的科研成果公布。用納入系統(tǒng)的55種常見兒科疾病和部分危急重癥作測試，該人工智能系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率超過了一般年輕醫(yī)生。目前，系統(tǒng)已經(jīng)在急診分診、門診中臨床應(yīng)用，對一些兇險的、有可能威脅生命的重大疾病、罕見病，同樣可以輔助醫(yī)生診斷。
這次，真的有上規(guī)模研究實(shí)證，人工智能技術(shù)臨床診斷可以媲美人類醫(yī)生了。
北京時間2月12日零時14分，國際頂級醫(yī)學(xué)科研期刊《Nature Medicine》在線發(fā)布了題為《使用人工智能評估和準(zhǔn)確診斷兒科疾病》的文章。該文章由廣州市婦女兒童醫(yī)療中心與依圖醫(yī)療等企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)共同完成。
這是全球首次在頂級醫(yī)學(xué)雜志發(fā)表有關(guān)自然語言處理(NLP)技術(shù)基于中文文本型電子病歷(EMR)做臨床智能診斷的研究成果。
該研究成果表明，以后，人工智能也能看病了，而且醫(yī)術(shù)不低，拿納入系統(tǒng)的55種常見兒科疾病和部分危急重癥作測試，診斷準(zhǔn)確率超過了一般年輕醫(yī)生。
讀懂病歷診斷準(zhǔn)確
已在醫(yī)院臨床使用
這個人工智能系統(tǒng)“醫(yī)術(shù)”不低。
它看病就像人類醫(yī)生一樣。醫(yī)生將患者主訴、癥狀、個人疾病史、體格檢查、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)結(jié)果、影像學(xué)檢查結(jié)果、用藥情況等信息輸入病歷文本，系統(tǒng)自動將自由病歷文本轉(zhuǎn)換成規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。“讀懂”病歷后，系統(tǒng)給出診斷結(jié)果。
診斷準(zhǔn)確率還挺高。以呼吸系統(tǒng)疾病為例，對上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的診斷準(zhǔn)確率分別為89%和87%，而在上呼吸道疾病診斷中，急性喉炎和鼻竇炎的準(zhǔn)確率分別高達(dá)86%和96%，對不同類型哮喘的診斷準(zhǔn)確率從83%到97%。同時對普通系統(tǒng)性疾病以及危險程度更高的疾病也有很高的診斷準(zhǔn)確率，例如傳染性單核細(xì)胞增多癥(90%)、水痘(93%)、玫瑰疹(93%)、流感(94%)、手足口病(97%)、細(xì)菌性腦膜炎(93%)。
這好像有點(diǎn)超出我們的接受程度，但研究歸研究，實(shí)踐了嗎?別急，研究團(tuán)隊(duì)還真的進(jìn)行人機(jī)大戰(zhàn)檢驗(yàn)，后來還在醫(yī)院真刀真槍臨床使用了。
研究人員隨機(jī)抽出12000份患兒病歷，一邊是人工智能，一邊是廣州市婦女兒童醫(yī)療中心的20位兒科醫(yī)生。20位“參賽”兒科醫(yī)生按年資和臨床經(jīng)驗(yàn)高低分成5組，結(jié)果顯示，人工智能診斷準(zhǔn)確率的平均得分高于前兩組低年資醫(yī)生，接近三組高年資醫(yī)生。
今年1月1日，該系統(tǒng)在廣州市婦兒中心進(jìn)入臨床應(yīng)用，1月1日至1月21日短短20天，該院醫(yī)生已實(shí)際調(diào)用它開展輔助診斷30276次，診斷與臨床符合率達(dá)到87.4%。
廣州市婦兒中心醫(yī)務(wù)部主任孫新談了使用體會，他說，這套系統(tǒng)會對疾病進(jìn)行分組分類細(xì)分。比如在最常見的呼吸系統(tǒng)疾病中，這個系統(tǒng)會先按上呼吸道和下呼吸道進(jìn)行區(qū)分，再按喉炎、氣管炎、支氣管炎、肺炎細(xì)分，比較科學(xué)。
會“看圖”能“識字”
深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識
機(jī)器會看病，在于機(jī)器深度學(xué)習(xí)“病歷”、醫(yī)學(xué)知識，有了病種庫后，建立診斷模型。
與以往人工智能系統(tǒng)不一樣的是，該系統(tǒng)不僅會靜態(tài)看圖，還會“識字”，學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量之大前所未有。依圖與廣州市婦兒中心進(jìn)行合作，收集了該中心在2016年1月至2017年7月間的56.7498萬個門診病人的136.2559萬次問診電子病歷，抽取到覆蓋初始診斷包括兒科55種病例學(xué)中常見疾病的1.016億個數(shù)據(jù)點(diǎn)。
其次，突破病歷文本語言和計(jì)算機(jī)語言之間的障礙。這是研究人工智能病歷學(xué)習(xí)中突破的最大難點(diǎn)。
為此，研究團(tuán)隊(duì)利用依圖醫(yī)療的自然語言處理(NLP)技術(shù)建立一套病歷智能分析系統(tǒng)，將病歷變得標(biāo)準(zhǔn)化。并由30余位高級兒科醫(yī)師和10余位信息學(xué)研究人員組成的專家團(tuán)隊(duì)，手動給電子病歷上的6183張圖表進(jìn)行注釋、持續(xù)檢驗(yàn)和迭代，保證了診斷的準(zhǔn)確性。
依圖醫(yī)療總裁倪浩說：“此次成果的核心技術(shù)部分，實(shí)際上是通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)與醫(yī)學(xué)知識圖譜，對電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行解構(gòu)，從而構(gòu)建了高質(zhì)量的智能病種庫，并在此基礎(chǔ)上建立各種診斷模型。”
兒童往往不會表達(dá)疾病癥狀，診斷流程費(fèi)時費(fèi)力，效率較低。倪浩說：“擁有可與經(jīng)驗(yàn)豐富兒科醫(yī)生相媲美的人工智能助手輔助診斷，能有效地縮短診斷時間，優(yōu)化服務(wù)流程。”
既能“看圖”，又能“識字”，這意味著人工智能系統(tǒng)繼續(xù)學(xué)習(xí)能力大大增強(qiáng)。“對被采納的結(jié)果會增強(qiáng)記憶，對于被采納的結(jié)果，在核實(shí)之后會通過繼續(xù)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)能力的提升。”論文第一作者、廣州市婦兒中心數(shù)據(jù)中心主任梁會營博士說。
在此之前，該醫(yī)院已在3年中將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化處理，實(shí)現(xiàn)了50多個診斷數(shù)據(jù)子系統(tǒng)的相互交流和互聯(lián)互通，為該系統(tǒng)應(yīng)用打下基礎(chǔ)。
可輔助醫(yī)生診斷
能避免誤診漏診
該項(xiàng)研究成果將會帶來深遠(yuǎn)影響。按照廣州市婦兒中心主任、院長夏慧敏所說，“人工智能輔助診斷既能在一定程度上解決醫(yī)療服務(wù)能力不足的問題，又能提高服務(wù)的公平性和可及性。”未來，這項(xiàng)技術(shù)還可以為基層和年輕兒科醫(yī)生提供輔診服務(wù)，為患兒家長提供智能自診服務(wù)和權(quán)威的第二診療意見，能有效避免誤診、漏診。
目前，該人工智能輔診系統(tǒng)已經(jīng)在急診分診、門診中臨床應(yīng)用，對一些兇險的、有可能威脅生命的重大疾病、罕見病，同樣可以輔助醫(yī)生診斷。
能不能推廣到別的地區(qū)?倪浩認(rèn)為，未來該系統(tǒng)具備應(yīng)用到更多醫(yī)療場景中的能力，系統(tǒng)依賴的病種庫、權(quán)威醫(yī)學(xué)指南、頂級專家的經(jīng)驗(yàn)，通過不斷地深度學(xué)習(xí)原有數(shù)據(jù)，可以給予人工智能系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)威的診斷數(shù)據(jù)支持。
社科院人口與勞動經(jīng)濟(jì)研究所社會保障研究室主任陳秋霖分析，考慮到疾病的復(fù)雜性和可能存在的地域特征，在其他地區(qū)使用時，建議按更精準(zhǔn)的要求開展適應(yīng)性檢驗(yàn)。“作為輔助診斷系統(tǒng)，達(dá)到一些基本要求后，不同地區(qū)可以在使用過程中進(jìn)行完善。”
如果輔診其他疾病，陳秋霖認(rèn)為，不同科室在人工智能應(yīng)用上的要求有所不同，不能簡單套用。這一方面由疾病本身決定，比如疾病診斷的復(fù)雜性，也和學(xué)科是否具有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和標(biāo)準(zhǔn)等有關(guān)。
“基于病歷數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的智能醫(yī)學(xué)，是信息化時代醫(yī)學(xué)發(fā)展的重要方向。從長遠(yuǎn)來看，需要對數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)進(jìn)行更清晰的界定，并形成一套創(chuàng)新的醫(yī)療數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度，目的就是在保護(hù)個人隱私的前提下，激勵患者、醫(yī)生、醫(yī)院、第三方數(shù)據(jù)平臺企業(yè)都有積極性去創(chuàng)新智能醫(yī)學(xué)。”陳秋霖說，這些數(shù)據(jù)目前還缺乏互聯(lián)互通，一定程度上也影響著下一步的發(fā)展。
