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全球!中國AI診斷技術(shù)成果榮登醫(yī)學雜志

文章來源:新京報發(fā)布日期:2019-02-18瀏覽次數(shù):90

北京時間212日零時14分,國際知名醫(yī)學科研期刊《自然醫(yī)學》(Nature Medicine)在線刊登題為《使用人工智能評估和準確診斷兒科疾病》(Evaluation andaccurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence)的文章,這是全球范圍內(nèi),醫(yī)學雜志發(fā)表有關自然語言處理(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。

 

既能像醫(yī)生一樣思考又能準確讀懂病歷

 

此文是由廣州市婦女兒童醫(yī)療中心夏慧敏教授、張康教授(加州大學圣地亞哥分校)、數(shù)據(jù)中心梁會營博士、醫(yī)務部孫新主任及兒內(nèi)科門診何麗雅主任團隊與依圖醫(yī)療倪浩團隊、康睿智能科技等研究團隊及廣東省再生醫(yī)學重點實驗室,利用人工智能技術(shù)診斷兒科疾病的重磅科研成果。這也是該團隊繼在《細胞》雜志封面發(fā)表有關AI圖像診斷的論文后,不到一年時間里,在AI技術(shù)實施應用于醫(yī)療方面取得的另一個重要里程碑,它標志AI模擬人類醫(yī)生進行疾病診斷時代的到來。

 

近年來,AI在基于醫(yī)學圖像的診斷工具表現(xiàn)搶眼,但一般仍局限于相對標準化的靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)。在這項新科研成果中,人工智能在識別影像的基礎上,通過自動學習病歷文本數(shù)據(jù)(醫(yī)生的知識和語言)中的診斷邏輯,逐步具備了一定的病情分析推理能力,能更進一步讀懂、分析復雜的病歷,意味著人工智能或?qū)⒛芟襻t(yī)生一樣“思考”。

 

研究人員們訓練AI理解海量電子病歷中的臨床特征數(shù)據(jù),包括患者主訴、癥狀、個人史、體格檢查、實驗室檢驗結(jié)果、影像學檢查結(jié)果、用藥信息等多方面的數(shù)據(jù)。研究團隊利用依圖醫(yī)療的NLP技術(shù)建立一套病歷智能分析系統(tǒng),深度挖掘和分析醫(yī)療文本的信息,將非結(jié)構(gòu)化文本形式的病歷數(shù)據(jù)變成規(guī)范話、標準化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),以便AI可以準確完整地“讀懂”病歷。為此,醫(yī)生、科學家和技術(shù)人員通力合作,由30余位兒科醫(yī)師和10余位信息學研究人員組成的專家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。

 

研究團隊還開發(fā)了一套診斷結(jié)果智能系統(tǒng),模擬人類醫(yī)生的診療路徑,把目標患兒進行逐級判定。廣州市婦兒中心醫(yī)務部主任孫新認為,“專業(yè)兒科醫(yī)生高質(zhì)量的醫(yī)學先驗知識輸入成為這套系統(tǒng)的關鍵優(yōu)勢”。

 

對于一些兇險的、有可能威脅生命的疾?。ɡ缂毙韵l(fā)作、細菌性腦膜炎等),算法也同樣表現(xiàn)出了強大的診斷性能。廣州市婦兒中心兒內(nèi)科門診主任何麗雅認為:“這在臨床應用中有非常重要的意義,因為有了AI快速分診的輔助,就可以讓醫(yī)療服務的有限資源用于需要幫助的患者。”

 

可應用于診斷多種兒科常見疾病

 

通過自動學習來自56.7萬名兒童患者的136萬份高質(zhì)量電子文本病歷中的診斷邏輯,該AI可應用于診斷多種兒科常見疾病,準確度與經(jīng)驗豐富的兒科醫(yī)師相當。研究人員隨機抽出12000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,看看AI的成績和哪一組醫(yī)生接近。結(jié)果顯示,AI模型的平均得分高于兩組低年資醫(yī)生,接近三組高年資醫(yī)生。

 

研究人員介紹,該AI系統(tǒng)可以通過人機交互獲取患者或家長口述文本,包括主訴、癥狀、疾病史、用藥史等信息,做出粗略診斷,給出可能的疾病范圍;通過醫(yī)生當面問診或互聯(lián)網(wǎng)遠程問診,獲取詳細病情及鑒別診斷特征,模型據(jù)此重新運算,給出具體的精確診斷;如果有實驗室檢驗或影像檢查數(shù)據(jù),AI模型還可以進一步確認其診斷結(jié)果。更重要的是,它具備增量學習的功能,在實踐中對于被采納的結(jié)果會增強記憶,對于未被采納的結(jié)果在核實之后會通過繼續(xù)學習實現(xiàn)能力的提升。” 廣州市婦女兒童醫(yī)療中心數(shù)據(jù)中心主任梁會營博士(本文作者)透露,通過上線后三個月的完善迭代,該系統(tǒng)在2019年的季度調(diào)用量已經(jīng)超過了3萬次,他強調(diào)這些調(diào)用的數(shù)據(jù)是對“輔診熊”實用性能評估、針對性能力提升的指南針。

 

未來AI或?qū)⒖梢栽\斷更多疾病

 

據(jù)研究團隊介紹,該人工智能輔助診斷系統(tǒng)將可以通過多種方式應用到臨床中。首先,它可以用作分診程序。例如,當患者來到急診科,可由護士獲取其生命體征、基本病史和體格檢查數(shù)據(jù)輸入到模型中,允許算法生成預測診斷,幫助醫(yī)師篩選優(yōu)先診治哪些患者;另一個潛在應用是幫助醫(yī)師診斷復雜或罕見疾病。通過這種方式,醫(yī)師可以使用AI生成的診斷來幫助拓寬鑒別診斷并思考可能不會立即顯現(xiàn)的診斷可能性。

 

對于人工智能輔助診斷系統(tǒng)的未來,廣州市婦女兒童醫(yī)療中心主任夏慧敏教授表示,這項研究,將會成為AI技術(shù)在醫(yī)療中實施應用的重要里程碑。其大的貢獻在于,AI不僅僅能夠“看圖”,而且能夠“識字”,能像人類一樣讀懂文本中蘊藏的疾病信息。通過系統(tǒng)學習文本病歷,人工智能或?qū)⒖梢栽\斷更多疾病,專家指出,很多基礎性工作也仍待完善,如高質(zhì)量數(shù)據(jù)的集成便是一個長期的過程,因為大數(shù)據(jù)的收集和分析需要算法工程師、臨床醫(yī)生、流行病學專家等在內(nèi)的多專家通力合作。此外,人工智能學習了海量數(shù)據(jù)后,其診斷結(jié)果的準確性仍然需要更大范圍的數(shù)據(jù)對其進行驗證和比對。”