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人工智能醫生診斷准確率竟超過教授

本報記者 付毅飛

圖片來自網絡

搭個手就能看病?你也許覺得並不稀罕:中醫嘛。然而並不完全是。隨著技術的飛速發展,人工智能不僅學會了下圍棋,也學到了一手“望聞問切”絕活。

國防科技大學計算機學院研究員彭紹亮日前向科技日報記者介紹,基於臨床醫療大數據與超級計算能力的人工智能輔助診療技術,可以通過傳感器、攝像頭及常規檢查手段采集患者各項指標,與後台大數據比對、計算後,快速做出診斷。

“醫生能記住的病例終歸有限,而智能診療系統的後台目前已有7800萬電子病例,可以做出更精確的判斷。”彭紹亮說,該系統通過計算後,能為醫生列舉出多個診斷結果,比如肺結核的概率、肺癌的概率等,再由醫生判斷確認。他表示,以肺結核為例,資深主任醫師的診療准確率通常約為70%,而該系統能達到90%以上,已經超過人類教授的水平。同時該系統也能縮短看病的時間,提高醫院接待病人的數量。

從“菜鳥”到“結核病教授”,人工智能用的時間可比人類短得多。彭紹亮說,診斷肺結核這種疾病,前期所需計算量非常大,借助天河超級計算機花費了兩周時間,此後也在不斷豐富數據、自我完善。他表示,目前該系統已掌握了30種疾病的診療,並走通了一條“學習之路”。下一步將對算法進行深度大規模並行加速,讓系統經過1到3天的“訓練”,就能學會一種新的疾病。“我們希望能在一年內掌握300種常見疾病。”他說,“人類總共有大約3000種疾病,把它們全部掌握,是我們的終極目標。”

除了看病,掛號難的問題也一直飽受诟病。拋開凌晨排長隊、與號販子斗智斗勇不說,許多患者自己也搞不清該掛什麼科,如果費盡周折卻掛錯了號,一切又得重來,這種打擊可能堪比病痛。

2016年年底,智能診療系統的掛號平台出現在第四軍醫大學附屬西京醫院,讓醫生與患者眼前一亮。“過去掛號准確率只有6、7成,而該系統能達到99%,還能避免黃牛。”彭紹亮介紹,該系統會快速采集患者的面相、舌苔、體溫、心率等,然後根據數據庫裡的大型分支決策樹向患者提5至10個問題。比如患者體溫偏高,便問他嗓子疼不疼、是否咳痰,根據答案進入下一分支,通過最短路徑算法,用盡量少的問題定位患者的疾病種類。

如果說發病就診已屬“亡羊補牢”,智能健康系統則能幫助人們定期體檢,在發病前“防微杜漸”。彭紹亮說,該系統可以簡便地為人們進行常規檢測,建立個人健康檔案,將檢測數據與後台的上百萬數據進行比對,分析被檢測人的哪些機能衰退得更快,哪些需要治療,哪些需要調養,幫助人們提前了解健康風險。“比如系統查出最近一兩個月你的心率處於非正常狀態,就會給你提醒。要是沒有這種檢查,你又恰好去跑馬拉松,就有可能發生危險。”他說。如果檢測出需要治療,一套智能導旅系統還能為患者提出一系列建議,例如這個病是否嚴重,是該去專科醫院治療,還是在社區醫院就能看等,並中長期追蹤患者的健康狀態。

讓人工智能進入醫療領域,核心是算力、算法、大數據。彭紹亮認為,天河計算機的超級運算能力、由此可實現的復雜算法,以及豐富的臨床大數據,使得這三大要素已經具備。以此為基礎,硬件設備能以各種形式走進人們的生活,可以做成機器人醫生放在醫院,做成立式設備放在社區、機場、火車站,也可以裝進電腦、手機,隨時就能使用。

“目前我國醫療領域最大的問題就是醫療資源不足、不均衡。人工智能手段將解決這個問題。”彭紹亮表示。

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