中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)2月14日電 近年來，中國(guó)人工智能（AI）研究成果從實(shí)驗(yàn)室走向越來越多的應(yīng)用場(chǎng)景，特別是在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域表現(xiàn)十分搶眼。不過，人工智能診斷工具的應(yīng)用一般還局限于相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)。但中國(guó)的一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn)，人工智能系統(tǒng)在診斷常見的兒童疾病方面比一些醫(yī)生做得更好。在這項(xiàng)最新科研成果中，人工智能在識(shí)別影像的基礎(chǔ)上，通過自動(dòng)學(xué)習(xí)病歷文本數(shù)據(jù)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(jìn)一步讀懂、分析復(fù)雜的病例，這意味著人工智能或?qū)⒛芟襻t(yī)生一樣“思考”。

　　據(jù)美國(guó)石英雜志網(wǎng)站（QUARTZ）2月13日?qǐng)?bào)道，國(guó)際知名醫(yī)學(xué)科研期刊《自然·醫(yī)學(xué)》（《Nature Medicine》）2月11日刊發(fā)了《使用人工智能評(píng)估和準(zhǔn)確診斷兒科疾病》（Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence）一文，這是中國(guó)在醫(yī)學(xué)診斷中應(yīng)用人工智能的最新研究成果之一，也是全球首次在頂級(jí)醫(yī)學(xué)雜志發(fā)表有關(guān)自然語(yǔ)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。

　　由廣州市婦女兒童醫(yī)療中心夏慧敏教授、加州大學(xué)圣地亞哥分校張康教授等專家領(lǐng)銜的醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用團(tuán)隊(duì)聯(lián)合人工智能研究和轉(zhuǎn)化機(jī)構(gòu)，研發(fā)出了“輔診熊”人工智能診斷平臺(tái)。該平臺(tái)通過自動(dòng)學(xué)習(xí)從來自56.7萬名兒童患者的136萬份高質(zhì)量電子文本病歷中“學(xué)會(huì)”了醫(yī)生的診斷邏輯，并將其應(yīng)用于診斷多種兒科常見疾病，準(zhǔn)確度與經(jīng)驗(yàn)豐富的兒科醫(yī)師相當(dāng)。

　　研究人員發(fā)現(xiàn)，這個(gè)人工智能診斷系統(tǒng)對(duì)兩類重要疾病的診斷結(jié)果尤其出色：一類是流感和手足口病等常見疾病，另一類是急性哮喘發(fā)作和腦膜炎等嚴(yán)重或有生命危險(xiǎn)的疾病。

　　在某些情況下，該系統(tǒng)能夠以90%到95%的準(zhǔn)確率診斷疾病。在所有類別中，人工智能模型的診斷準(zhǔn)確率均未低于79%，高于一組初級(jí)醫(yī)師，但低于另一組。不過，高級(jí)醫(yī)生總體上比人工智能系統(tǒng)做得更好。

　　文章稱，越來越多的研究證明人工智能在診斷方面的好處，這項(xiàng)研究更是錦上添花。例如，去年10月發(fā)表的一項(xiàng)同樣來自中國(guó)的研究顯示，借助人工智能算法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了88%處于植物人狀態(tài)的患者是否會(huì)醒來。

　　去年，在北京舉行的一場(chǎng)競(jìng)賽中，人工智能系統(tǒng)在準(zhǔn)確診斷腦腫瘤方面擊敗了醫(yī)生，顯示了人工智能在基于圖像的診斷中的作用。然而，值得注意的是，人工智能更有可能成為醫(yī)生有用的診斷工具，而不是在短時(shí)間內(nèi)完全取代他們的判斷。

　　石英網(wǎng)的這篇文章認(rèn)為，人工智能在疾病診斷領(lǐng)域的應(yīng)用研究大多來自中國(guó)，不足為奇。中國(guó)在人工智能研究方面投入了大量資金，自2007年以來，中國(guó)的人工智能論文數(shù)量增長(zhǎng)了400%。利用這項(xiàng)技術(shù)來促進(jìn)醫(yī)療保健特別重要，因?yàn)橹袊?guó)希望在農(nóng)村和城市實(shí)現(xiàn)醫(yī)療保健的標(biāo)準(zhǔn)化，解決人口老齡化問題，提高醫(yī)療保健系統(tǒng)的效率。

　　對(duì)于人工智能輔助診斷系統(tǒng)的未來，夏慧敏教授接受新華社采訪時(shí)表示：“這項(xiàng)研究，將會(huì)成為AI技術(shù)在醫(yī)療中實(shí)施應(yīng)用的重要里程碑。其最大的貢獻(xiàn)在于，AI不僅僅能夠‘看圖’，而且能夠‘識(shí)字’，能像人類一樣讀懂文本中蘊(yùn)藏的疾病信息。但須要清醒認(rèn)識(shí)到，我們?nèi)杂泻芏嗷�礎(chǔ)性工作要做扎實(shí)，比如高質(zhì)量數(shù)據(jù)的集成便是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，因?yàn)榇髷?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(xué)專家等在內(nèi)的多領(lǐng)域?qū)＜彝�力合作。此外，人工智能學(xué)習(xí)了海量數(shù)據(jù)后，其診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性仍然需要更大范圍的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證和比對(duì)�！�

　　（編輯：齊磊 劉世東）