编者按:人工智能开始“进军”各界,而医疗则成为其中最火热,最受关注的领域。自2016年开始,通过计算机的深度学习算法,AI诊断逐渐在眼部、肺部等疾病中尝试并取得不错的效果。而近日,AI在医疗领域又取得了新的突破——它不仅能“看图”,还能“读病例”了……


  □ 撰文 | 王慧明


  2019年的2月12日,国际知名医学科研《自然医学》(Nature Medicine)在线刊登了题为《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)的文章,这是全球首次在顶级医学杂志上发表有关自然语言处理(NLP)技术基于中文文本型电子病例(EMR)做临床智能诊断的研究结果。


  从2016年开始人工智能“进军”医疗,至今成为最火热、含金量也较高的领域。更被认为是AI最先落地的部分,据统计,在中国医疗AI市场的规模每年以40%的速度在惊人的发展,仅刚过去的2018年国内的市场总额就达到200亿元。然而,目前无论是在国际上或国内中,科研团队开发出的AI产品,更多的集中在医学影像上,利用图像的识别技术,AI辅助医生对病人的病灶区域定位,有效缓解漏诊误诊的问题。


  而这次由广州市妇女儿童医疗中心、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参与研发的AI产品,则是通过“识字”读懂病历后,可像医生一样的“思考”,出具诊断报告,给出治疗建议……,这意味着这一“AI医生”正在从诊断向治疗迈进,成为一个不光能识别疾病,还能治疗疾病的AI医生。



  业内人士认为,这是一次AI在医疗领域一次里程碑式的胜利,标志AI模拟人类医生进行疾病诊断时代的到来。



  AI医生如何像人类一样思考?  


  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,据悉,一般的做法是先从放射科中提取图像,对之进行图像切割,提取图像中有意义的特征区域,然后进行预处理、标注,将这些数据交给机器进行训练,训练好的模型就可以帮助医生进行影像辅助决策了。


  目前通过计算机的深度学习算法,通过图像识别在眼病和肺部疾病上,AI工具的诊断准确度达到了95%以上,和资深专家几无差别。


  而在这项最新的科研成果中,则是主要通过依图医疗的NLP技术。依图医疗CEO倪浩介绍,首先由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,将这些图标、文字转化成了AI能够识别的语言,AI通过深度学习技术与医学知识图谱,对电子病例数据进行解构,从而构建高质量的智能病种库。


  “然后在病种库的基础上建立各种诊断模型。”倪浩表示,最后AI 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,逐步具备一定的病情分析推理能力,并更进一步读懂、分析复杂的病例,逐渐使人工智能能像医生一样“思考”。



  简单理解,一般医生给出的诊断意见也要通过望闻问切、视触叩听,看病时结合患者的主诉、症状、个人史、体格检查、实验室检验结果、影像学检查结果,甚至在来医院前的用药信息,多方面才能做出综合的病情判断,而AI也一样,通过输入相应的这些信息后,对应已经保存在内的病种库疾病,当医生或患者输入病症时,输出的便是一个诊断结果。


  同时,倪浩也认为,目前这项产品还处于NLP的第一阶段,也就是去解构各个领域的责任与数据,基于这些数据去做各种应用。第二阶段,则是语义的理解,我说什么话,机器能够完全听得懂,有一段话通过机器的模型能够完全去理解它,不再需要医生再去输入任何资料,患者口述后即可得到相应的解答,目前这个阶段相当困难的,整个业界还有很长的路要走。

 

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