人工智能診斷系統(tǒng)不僅能“看圖”，而且能“識字”了。廣州市婦女兒童醫(yī)療中心夏慧敏教授團隊、依圖醫(yī)療、康睿智能科技、廣東省再生醫(yī)學重點實驗室組成的科研團隊開發(fā)出一套針對兒科疾病的人工智能診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)學習56.7萬名患兒的136萬份高質(zhì)量電子文本病歷中的診斷邏輯后，可以讀懂病歷，推薦診斷，對常見兒科疾病診斷準確率達88.5%。相關論文2月12日在線刊登在國際醫(yī)學科研期刊《自然·醫(yī)學》上。

　　研究人員表示，近年來，人工智能診斷工具的應用局限于相對標準化的靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)讀取上。該團隊研發(fā)的系統(tǒng)能通過自動學習病歷文本數(shù)據(jù)中的診斷邏輯，進一步讀懂、分析復雜的病例。由30余位高級兒科醫(yī)師和10余位信息學研究人員組成的團隊，手動給電子病歷上的6000多張圖表進行注釋，并持續(xù)對模型進行檢驗和迭代，同時利用自然語言處理技術建立的病歷智能分析系統(tǒng)，將非結構化文本形式的病歷數(shù)據(jù)變成結構化數(shù)據(jù)，以便人工智能系統(tǒng)可以準確完整地讀懂病歷，包括患者主訴、癥狀、個人史、體格檢查、實驗室檢驗結果、影像學檢查結果、用藥信息等多方面的數(shù)據(jù)。

　　研究人員隨機抽出1.2萬份患兒病歷，并把20位“參賽”兒科醫(yī)生按年資和臨床經(jīng)驗高低分成5組。結果表明，人工智能系統(tǒng)診斷的準確率為88.5%，高于兩個初級醫(yī)生組（84.1%和83.9%）。

　　研究團隊還開發(fā)了一套診斷結果智能推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)首先會按呼吸系統(tǒng)疾病、胃腸道疾病、全身性疾病等幾大系統(tǒng)區(qū)分，然后在每一類下面做細分。由人工智能做出的初級診斷，精確度接近檢查醫(yī)師做出的初級診斷。