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AI真的會取代人類成為醫(yī)生嗎，這個構(gòu)想似乎正在變的越來越真實。

2019年2月12日，一項利用人工智能技術(shù)診斷兒科疾病的科研成果公布：該系統(tǒng)針對55種常見兒科疾病和部分危急重癥的診斷準確率，已經(jīng)超過了一般年輕醫(yī)生。

這也是截至目前，中國機構(gòu)在AI人工診療領(lǐng)域的一個重大突破。

這項科研的發(fā)起人是依圖醫(yī)療倪浩團隊(公司算法團隊)。依圖醫(yī)療，是目前國內(nèi)唯一覆蓋全鏈路醫(yī)學智能的醫(yī)療人工智能公司，也是國內(nèi)率先開展醫(yī)療人工智能落地實踐的公司，產(chǎn)品涵蓋智能醫(yī)學影像、智能臨床大數(shù)據(jù)、智能門診優(yōu)化、智能質(zhì)量控制等多個領(lǐng)域。

依圖醫(yī)療方面人士回應(yīng)稱，2018年12月份，該套系統(tǒng)開始在廣州市婦女兒童醫(yī)療中心的大范圍投入，并已陸續(xù)啟用。

依圖醫(yī)療的這項成果，會帶動中國AI醫(yī)療投資推向下一個高潮嗎?放眼整個AI醫(yī)療領(lǐng)域，巨頭們?nèi)匀辉谌雸?、布局，資本也仍在高調(diào)進入。AI領(lǐng)域研究統(tǒng)計顯示，2018年，中國人工智能醫(yī)療市場規(guī)模超過380億元，到2020年有望達到百億美元。

而事實上，這一領(lǐng)域的問題也較為突出，如大多數(shù)AI醫(yī)學影像公司的產(chǎn)品功能局限于單個細分疾病，但這似乎并不妨礙這一領(lǐng)域的火熱趨勢。

2019年1月份，上海交通大學人工智能研究院聯(lián)合上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心發(fā)布的《人工智能醫(yī)療白皮書》認為，，AI醫(yī)學影像成中國人工智能醫(yī)療最成熟領(lǐng)域。

依圖醫(yī)療總裁倪浩認為，2019年的AI醫(yī)療行業(yè)，泡沫逐漸被拂去，扎實耕耘的玩家們將依舊高潮迭起。

新突破

據(jù)廣州市婦兒中心醫(yī)務(wù)部主任孫新說，短短20天，醫(yī)生們已實際調(diào)用人工智能技術(shù)診斷兒科疾病智能系統(tǒng)開展輔助診斷30276次，診斷與臨床符合率達到87.4%。

孫新說，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、實驗室檢驗結(jié)果、影像學檢查結(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、標準化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)?！白x懂”病歷后ai預(yù)問診，系統(tǒng)給出診斷結(jié)果。

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確率分別高達86%和96%，對不同類型哮喘的診斷準確率從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確率，例如傳染性單核細胞增多癥(90%)、水痘(93%)……

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”，學習的數(shù)據(jù)量之大前所未有。而這一特性，也在2月12日，作為全球首個研究成果，在頂級醫(yī)學雜志發(fā)表，即有關(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。

對于這一成果，國內(nèi)其他AI醫(yī)療人士稱，技術(shù)指標不是決定因素，臨床應(yīng)用才是重點。而未來企業(yè)們比拼的主要是落地實用化。

據(jù)了解，依圖與廣州市婦兒中心合作中，曾收集了該中心在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種病例學中常見疾病的1.016億個數(shù)據(jù)點。

依圖醫(yī)療總裁倪浩稱，此次成果的核心技術(shù)部分，是通過深度學習技術(shù)與醫(yī)學知識圖譜，對電子病歷數(shù)據(jù)進行解構(gòu)，從而構(gòu)建高質(zhì)量的智能病種庫，并在此基礎(chǔ)上建立各種診斷模型。

據(jù)了解，這套智能系統(tǒng)中的醫(yī)療場景中的數(shù)據(jù)包括影像數(shù)據(jù)、電子病歷數(shù)據(jù)、化驗數(shù)據(jù)等，不同格式的數(shù)據(jù)對應(yīng)人工智能不同的技術(shù)分支——圖像識別、語音識別和NLP技術(shù)，其中NLP技術(shù)尤其復(fù)雜，微軟創(chuàng)始人比爾蓋茨將其比如為“智能領(lǐng)域皇冠上的明珠”?！搬t(yī)生做診斷，肯定不僅看影像報告，還要看病歷、檢驗數(shù)據(jù)等，這是一個綜合的數(shù)據(jù)分析過程?！币缊D醫(yī)療副總裁方驄在接受本報記者采訪時多次強調(diào)，一款產(chǎn)品能否真正解決臨床需求是關(guān)鍵，不同的場景對于算法的需求各不相同，單一算法很難滿足所有臨床場景。AI公司要突破文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、影像提取復(fù)雜、數(shù)據(jù)標準化等難題，才能成為一流的醫(yī)療類人工智能公司。

據(jù)方驄介紹，早在2018年11月的自然語言處理領(lǐng)域頂級會議中，依圖的論文PreCo: -scale Vo- for 被 錄用為Oral文章;同年6月，依圖醫(yī)療與華西醫(yī)院共同發(fā)布國內(nèi)首個肺癌臨床科研智能病種庫，也是當今肺癌領(lǐng)域最大的肺癌智能病種庫。據(jù)悉，第一階段成果已經(jīng)在國內(nèi)幾十家頂級醫(yī)院投入臨床試用，由華西醫(yī)院牽頭的多中心臨床實驗也即將啟動。

而在這次的研究中，納入的數(shù)據(jù)量是迄今為止人工智能企業(yè)基于NLP技術(shù)處理的最海量的真實臨床數(shù)據(jù)，共學習了來自56.7萬名兒童患者的136萬份高質(zhì)量真實電子文本病歷，采集超過1.01億個數(shù)據(jù)點。在本次科研成果中，依圖醫(yī)療提出并測試了一個專門對電子醫(yī)學病例進行數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)框架ai預(yù)問診，通過NLP技術(shù)與醫(yī)學知識圖譜技術(shù)，對EMR數(shù)據(jù)進行解構(gòu)，從而構(gòu)建了高質(zhì)量的智能病種庫，基于此，用邏輯回歸分類器()創(chuàng)建了一個疾病診斷系統(tǒng)，覆蓋80%以上的兒科常見病。