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AI真的会取代人类成为医生吗,这个构想似乎正在变的越来越真实。
2019年2月12日,一项利用人工智能技术诊断儿科疾病的科研成果公布:该系统针对55种常见儿科疾病和部分危急重症的诊断准确率,已经超过了一般年轻医生。
这也是截至目前,中国机构在AI人工诊疗领域的一个重大突破。
这项科研的发起人是依图医疗倪浩团队(公司算法团队)。依图医疗,是目前国内唯一覆盖全链路医学智能的医疗人工智能公司,也是国内率先开展医疗人工智能落地实践的公司,产品涵盖智能医学影像、智能临床大数据、智能门诊优化、智能质量控制等多个领域。
依图医疗方面人士回应称,2018年12月份,该套系统开始在广州市妇女儿童医疗中心的大范围投入,并已陆续启用。
依图医疗的这项成果,会带动中国AI医疗投资推向下一个高潮吗?放眼整个AI医疗领域,巨头们仍然在入场、布局,资本也仍在高调进入。AI领域研究统计显示,2018年,中国人工智能医疗市场规模超过380亿元,到2020年有望达到百亿美元。
而事实上,这一领域的问题也较为突出,如大多数AI医学影像公司的产品功能局限于单个细分疾病,但这似乎并不妨碍这一领域的火热趋势。
2019年1月份,上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心发布的《人工智能医疗白皮书》认为,,AI医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域。
依图医疗总裁倪浩认为,2019年的AI医疗行业,泡沫逐渐被拂去,扎实耕耘的玩家们将依旧高潮迭起。
新突破
据广州市妇儿中心医务部主任孙新说,短短20天,医生们已实际调用人工智能技术诊断儿科疾病智能系统开展辅助诊断30276次,诊断与临床符合率达到87.4%。
孙新说,它看病就像人类医生一样。医生将患者主诉、症状、个人疾病史、体格检查、实验室检验结果、影像学检查结果、用药情况等信息输入病历文本,系统自动将自由病历文本转换成规范化、标准化和结构化的数据。“读懂”病历后ai预问诊,系统给出诊断结果。
以呼吸系统疾病为例,对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%,而在上呼吸道疾病诊断中,急性喉炎和鼻窦炎的准确率分别高达86%和96%,对不同类型哮喘的诊断准确率从83%到97%。同时对普通系统性疾病以及危险程度更高的疾病也有很高的诊断准确率,例如传染性单核细胞增多症(90%)、水痘(93%)……
与以往人工智能系统不一样的是,该系统不仅会静态看图,还会“识字”,学习的数据量之大前所未有。而这一特性,也在2月12日,作为全球首个研究成果,在顶级医学杂志发表,即有关自然语言处理(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。
对于这一成果,国内其他AI医疗人士称,技术指标不是决定因素,临床应用才是重点。而未来企业们比拼的主要是落地实用化。
据了解,依图与广州市妇儿中心合作中,曾收集了该中心在2016年1月至2017年7月间的56.7498万个门诊病人的136.2559万次问诊电子病历,抽取到覆盖初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的1.016亿个数据点。
依图医疗总裁倪浩称,此次成果的核心技术部分,是通过深度学习技术与医学知识图谱,对电子病历数据进行解构,从而构建高质量的智能病种库,并在此基础上建立各种诊断模型。
据了解,这套智能系统中的医疗场景中的数据包括影像数据、电子病历数据、化验数据等,不同格式的数据对应人工智能不同的技术分支——图像识别、语音识别和NLP技术,其中NLP技术尤其复杂,微软创始人比尔盖茨将其比如为“智能领域皇冠上的明珠”。“医生做诊断,肯定不仅看影像报告,还要看病历、检验数据等,这是一个综合的数据分析过程。”依图医疗副总裁方骢在接受本报记者采访时多次强调,一款产品能否真正解决临床需求是关键,不同的场景对于算法的需求各不相同,单一算法很难满足所有临床场景。AI公司要突破文本数据转化、影像提取复杂、数据标准化等难题,才能成为一流的医疗类人工智能公司。
据方骢介绍,早在2018年11月的自然语言处理领域顶级会议中,依图的论文PreCo: -scale Vo- for 被 录用为Oral文章;同年6月,依图医疗与华西医院共同发布国内首个肺癌临床科研智能病种库,也是当今肺癌领域最大的肺癌智能病种库。据悉,第一阶段成果已经在国内几十家顶级医院投入临床试用,由华西医院牵头的多中心临床实验也即将启动。
而在这次的研究中,纳入的数据量是迄今为止人工智能企业基于NLP技术处理的最海量的真实临床数据,共学习了来自56.7万名儿童患者的136万份高质量真实电子文本病历,采集超过1.01亿个数据点。在本次科研成果中,依图医疗提出并测试了一个专门对电子医学病例进行数据挖掘的系统框架ai预问诊,通过NLP技术与医学知识图谱技术,对EMR数据进行解构,从而构建了高质量的智能病种库,基于此,用逻辑回归分类器()创建了一个疾病诊断系统,覆盖80%以上的儿科常见病。