能“读懂”病历、会推荐诊断，实现对55种儿科常见疾病辅助诊断 这个AI准确度超过一般年轻医生
记者于广州市妇女儿童医疗中心处获悉，北京时间昨日，国际知名医学科研期刊《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》的文章，此文是由广州市妇女儿童医疗中心夏慧敏教授、张康教授（加州大学圣地亚哥分校）、数据中心主任梁会营博士、医务部主任孙新以及儿内科门诊主任何丽雅团队与依图医疗、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，利用人工智能技术诊断儿科疾病的重磅科研成果。这是全球首次在顶级医学杂志发表有关自然语言处理（NLP）技术基于中文文本型电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果。
对儿科常见疾病诊断准确度与儿科医师相当
该AI系统模拟人类医师的临床推理，能够自动学习文本病例中的诊断逻辑，具备一定的病情分析推理能力，能够像人类医生一样“读懂”儿科常见和危急疾病的文本病历，并可准确诊断55种儿科常见疾病。
通过自动学习来自56.7万名儿童患者的136万份高质量电子文本病历中的诊断逻辑，该AI应用于诊断55种儿科常见疾病，准确度与经验丰富的儿科医师相当。研究人员随机抽出12000份患儿病历，并把20位“参赛”儿科医生按年资和临床经验高低分成5组。结果显示，AI模型的平均得分高于两组低年资医生，接近三组高年资医生。
研究人员介绍，该AI系统可以通过人机交互获取患者或家长口述文本，做出粗略诊断，给出可能的疾病范围；通过医生当面问诊或互联网远程问诊，获取详细病情及鉴别诊断特征，模型据此重新运算，给出具体的精确诊断；如果有实验室检验或影像检查数据，AI模型还可以进一步确认其诊断结果。同时，它具备增量学习的功能，在实践中对于被采纳的结果会增强记忆，对于未被采纳的结果在核实之后会通过继续学习实现能力的提升。梁会营透露，通过上线后三个月的完善迭代，该系统在1月1日至21日的调用量已经超过了3万次，其中，诊断与临床符合率达87.4%，在这20天中，其工作量相当于一位儿科副主任医师一整年的门诊工作量。
未来将进一步提高诊断疾病数量及准确度
“文章的发表在另一个层面上来说，也是意味着这项科研成果在应用上的开始。”夏慧敏表示，基于信息化产生的优质医疗大数据落地AI技术和平台，既能在一定程度上解决医疗服务能力不足的问题，又能提高健康服务的公平性和可及性。“未来，我们希望随着时间的推移和经验的丰富，将可诊断的疾病数量进一步提升，同时在该辅助诊断系统的学习中进一步提高其诊断的准确性。”夏慧敏称，也希望未来该系统能够为患者提供治疗、护理方案，开具健康“处方”，实现医护患三者联动。
记者了解到，应用人工智能于医院的日常工作中，广州市妇女儿童医疗中心早已先行先试。自2016年8月，该院推出“发热熊”，应用于发热门诊。“问诊熊”自去年5月至今累积患者访问量6.4万人次，累积服务医生33名，流感爆发期间月度生成病历9027份，相当于每个月为医院增加了5.1名儿科住院医师。简而言之，“导诊熊”是为患者精准指引问诊科室，“问诊熊”是帮助医生写病历，而这项最新的科研成果则是“读懂”病历辅助医生诊断。
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