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用AI医生破解“看病难”

来源:网络整理 作者:华侨时报 发布时间:2019-12-16
摘要:用AI医生破解“看病难”---看病难、看病贵,一直是深受关注的民生问题。人工智能(AI)能解决这个难题吗?

用AI医生破解“看病难”

用AI医生破解“看病难”

河北滦州市人民医院的医生在“医共体”影像诊疗中心通过互联网与滦州市中医医院的大夫一起为患者会诊。 新华社记者 杨世尧摄

  看病难、看病贵,一直是深受关注的民生问题。人工智能(AI)能解决这个难题吗?在中国人工智能学会近日发起主办的2019中国人工智能产业年会中,多位专家在智能医疗论坛上介绍了AI医生的最新研究成果——AI医生医术是否精妙?还有多久能普及?经济日报记者带您一探究竟。

  在北京的三甲医院看病有多难?

  清华大学教授、国际核能院院士、中国人工智能学会会士张勤今年7月亲身体验了一把。那天,他带93岁的父亲去北京人民医院看病,医院人满为患,没有床位,老人只能坐在急诊观察病室的椅子上输液9小时,一直熬到凌晨1:30。

  而张勤坚信,如果自己团队研发的DUCG系统能尽快完善并应用于临床,将大大改善中国的看病难问题。而这个目标,距离实现已不太遥远。

  AI诊断:向顶尖大夫看齐

  对于看病难的“痛点”,张勤表示,2018年,全国有医疗机构99.7万个,其中三甲医院仅1442个,94.6%都是基层医疗机构;而就诊总人次83.1亿,其中基层就诊人次44.1亿,仅占53%。基层医疗机构占绝大多数,却只承担了一半的就诊量,这就难怪三甲医院人满为患了。

  看病难、看病贵,很大程度上是由于没有实现真正的分级诊疗。

  “我国分级诊疗要求实现‘90%大病不出县’,为什么做不到?主要问题是‘基层首诊’正确率低,基层医生水平不高。”张勤认为,解决方案在“智慧医疗”上,“我们要做一种全科疾病诊断智能系统,它在任何场景都能正确诊断,且有可解释性,还能动态生成个体优化临床检查路径,实现精准诊断。”

  张勤以前做核电站的安全运维系统,核电站的故障诊断和医疗诊断有何相似之处?都是给一个复杂系统看病,都要求“几乎100%的诊断正确率”。理论是相通的,不同的是知识库。张勤团队将原本用于核电站故障诊断的原创系统DUCG拿来做医疗临床诊断,首先要与专家级医生合作构建知识库。

  “我们以患者为中心,围绕患者的主诉症状构建知识库,包含所有相关科室,免除挂错号的烦恼。比如病人的主要症状是腹痛,就可以问诊我们的‘腹痛’知识库。”张勤介绍,团队正与北京协和医院、北京朝阳医院等多家国内著名三甲医院约30位临床专家深度合作构建知识库。“知识库由各科临床经验丰富的大夫参与构建,我们追求的是,让AI达到这些专家的水平。”

  这个目标一旦实现,基层医疗机构的医生使用DUCG系统的“AI医生”做辅助,就能得到与北京三甲医院资深大夫同样的诊断结果,这将大大提高基层诊疗水平,缓解三甲医院就诊压力。

  理想很丰满,现实进度如何?DUCG知识库目前开发到什么程度了?

  目前,DUCG知识库已完成第三方病历测试的有关节痛、呼吸困难等13个知识库;基本完成开发和内部测试的有胸痛、水肿等17个知识库;正在开发的有不明原因发热、妇科等8个知识库。已经接近覆盖所有临床主诉。

  AI诊断的便捷度如何?

  “我们正在开展青岛胶州市和重庆忠县的临床应用试点。不管是镇医院的大夫,还是村卫生室的村医,有电脑或iPAD就可以通过云上DUCG系统开展诊断,并可一键生成符合规范的电子病历。”张勤说。

  AI诊断的正确率如何?

责任编辑:华侨时报