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AI真的會取代人類成為醫(yī)生嗎，這個構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診斷兒科疾病的科研成果公布：該系統針對55種常見兒科疾病和部分危急重癥的診斷準確率，已經超過了一般年輕醫(yī)生。
這也是截至目前，中國機構在AI人工診療領域的一個重大突破。
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，也是國內率先開展醫(yī)療人工智能落地實踐的公司，產品涵蓋智能醫(yī)學影像、智能臨床大數據、智能門診優(yōu)化、智能質量控制等多個領域。
依圖醫(yī)療方面人士回應稱，2018年12月份，該套系統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)療領域，巨頭們仍然在入場、布局，資本也仍在高調進入。AI領域研究統計顯示，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，這一領域的問題也較為突出，如大多數AI醫(yī)學影像公司的產品功能局限于單個細分疾病，但這似乎并不妨礙這一領域的火熱趨勢。
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
據廣州市婦兒中心醫(yī)務部主任孫新說，短短20天，醫(yī)生們已實際調用人工智能技術診斷兒科疾病智能系統開展輔助診斷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、實驗室檢驗結果、影像學檢查結果、用藥情況等信息輸入病歷文本，系統自動將自由病歷文本轉換成規(guī)范化、標準化和結構化的數據。“讀懂”病歷后ai預問診，系統給出診斷結果。
以呼吸系統疾病為例，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不一樣的是，該系統不僅會靜態(tài)看圖，還會“識字”，學習的數據量之大前所未有。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，即有關自然語言處理(NLP)技術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，國內其他AI醫(yī)療人士稱，技術指標不是決定因素，臨床應用才是重點。而未來企業(yè)們比拼的主要是落地實用化。
據了解，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1.016億個數據點。
依圖醫(yī)療總裁倪浩稱，此次成果的核心技術部分，是通過深度學習技術與醫(yī)學知識圖譜，對電子病歷數據進行解構，從而構建高質量的智能病種庫，并在此基礎上建立各種診斷模型。
據了解，這套智能系統中的醫(yī)療場景中的數據包括影像數據、電子病歷數據、化驗數據等，不同格式的數據對應人工智能不同的技術分支——圖像識別、語音識別和NLP技術，其中NLP技術尤其復雜，微軟創(chuàng)始人比爾蓋茨將其比如為“智能領域皇冠上的明珠”。“醫(yī)生做診斷，肯定不僅看影像報告，還要看病歷、檢驗數據等，這是一個綜合的數據分析過程?！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，一款產品能否真正解決臨床需求是關鍵，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公司要突破文本數據轉化、影像提取復雜、數據標準化等難題，才能成為一流的醫(yī)療類人工智能公司。
據方驄介紹，早在2018年11月的自然語言處理領域頂級會議中，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)布國內首個肺癌臨床科研智能病種庫，也是當今肺癌領域最大的肺癌智能病種庫。據悉，第一階段成果已經在國內幾十家頂級醫(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，納入的數據量是迄今為止人工智能企業(yè)基于NLP技術處理的最海量的真實臨床數據，共學習了來自56.7萬名兒童患者的136萬份高質量真實電子文本病歷，采集超過1.01億個數據點。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)學病例進行數據挖掘的系統框架ai預問診，通過NLP技術與醫(yī)學知識圖譜技術，對EMR數據進行解構，從而構建了高質量的智能病種庫，基于此，用邏輯回歸分類器()創(chuàng)建了一個疾病診斷系統，覆蓋80%以上的兒科常見病。
