人工智能研讨新结果:能“读懂”病历,或将能像大夫一样“思索”
泉源:    工夫: 2019-02-12 07:50

  新华社广州2月12日电(记者肖思思)人工智能不只可以或许“看图”辨认影象,借能“识字”即读懂病历中的文本信息。北京时间12日零时14分,这项有关自然语言处置惩罚(NLP)手艺基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果,在线登载于着名医学科研期刊《天然医学》上,文章题为《运用人工智能评价和正确诊断儿科疾病》。

  由广州市妇女儿童医疗中央夏慧敏传授、加州大学圣地亚哥分校张康传授等专家领衔的医疗数据智能化运用团队结合人工智能研讨和转化机构研发的“辅诊熊”人工智能诊断平台,经由过程主动进修来自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,应用于诊断多种儿科常见疾病,准确度取经验丰富的儿科医师相称。

  凭据文章,这个人工智能辅佐诊断体系将能够经由过程多种体式格局应用到临床中。起首,它能够用作分诊顺序。比方,当患者来到急诊科,可由护士获得其生命体征、根基病史和体格检查数据输入到模子中,许可算法天生展望诊断,资助医师挑选优先诊治哪些患者;另一个潜伏运用是资助医师诊断庞大或稀有疾病。经由过程这类体式格局,医师能够运用AI天生的诊断去资助拓宽判别诊断并思索能够不会立刻展现的诊断可能性。

  业内专家以为,近年来人工智能手艺迅猛生长,但借局限于相对标准化的静态图象数据。正在这项最新科研成果中,人工智能正在辨认影象的基础上,能更进一步读懂、剖析庞大的病历文本数据(大夫的常识和言语),意味着人工智能或将能像大夫一样“思索”。

  “这篇文章的启迪意义在于,经由过程体系进修文本病历,人工智能或将能够诊断更多疾病。但需要苏醒认识到,我们仍有许多基础性事情要做踏实,好比下质量数据的集成就是一个临时的历程,由于大数据的收集和剖析需求算法工程师、临床大夫、流行病学专家等在内的多专家同心协力。另外,人工智能进修了海量数据后,其诊断效果的准确性仍旧需求更大局限的数据对其停止考证和比对。”夏慧敏道。

(责任编辑:张雯)
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