人工智能研究新成果：能“读懂”病历

人工智能研究的新成果:能像医生一样“阅读”病历或“思考”吗

人工智能不仅可以“看图”识别图像，还可以“读”读病历中的文本信息。北京时间12日零时14分，基于文本电子病历的临床智能诊断自然语言处理技术的研究成果在著名医学研究杂志《自然医学》在线发表。这篇文章的题目是“使用人工智能来评估和准确诊断儿科疾病”。

广州妇儿医学中心夏会民教授、加州大学圣地亚哥分校张康教授等专家带领医学数据智能应用团队和人工智能研究转化机构开发了“辅助诊断熊”人工智能诊断平台。通过对来自567，000名儿童患者的136万份高质量电子病历中的诊断逻辑的自动学习，该平台已被应用于诊断各种常见儿科疾病，其准确度相当于经验丰富的儿科医生。

文章认为，该人工智能辅助诊断系统可以在多方面应用于临床。首先，它可以作为一个分流程序。例如，当患者来到急诊科时，护士可以获得他们的生命体征、基本病史和体检数据，并将其输入到模型中，允许算法生成预测性诊断，以帮助医生筛选哪些患者优先进行诊断和治疗；另一个潜在的应用是帮助医生诊断复杂或罕见的疾病。通过这种方式，医生可以使用人工智能生成的诊断来帮助拓宽鉴别诊断，并考虑可能不会立即出现的诊断可能性。

行业专家认为，人工智能技术近年来发展迅速，但仍局限于相对标准化的静止图像数据。在这项最新的科学研究成果中，人工智能可以在图像识别的基础上进一步理解和分析复杂的病历文本数据(医生的知识和语言)，这意味着人工智能将能够像医生一样“思考”。

“这篇文章的启示是，通过对文字病历的系统研究，人工智能也许能够诊断出更多的疾病。然而，我们必须清楚地认识到，我们还有许多基础工作要做。例如，高质量数据的集成是一个长期的过程，因为大数据的收集和分析需要许多专家的合作，包括算法工程师、临床医生、流行病学家等。此外，在学习了大量数据之后，人工智能仍然需要更大范围的数据来验证和比较其诊断结果的准确性。”夏会民说。