依图医疗与广妇儿科研成果荣登Nature，看懂病历媲美医生

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2月11日，国际顶级医学研究杂志《自然医学》在线发表了一篇题为“利用人工智能对儿科疾病进行评估和准确诊断”的文章。本文由广州市妇幼保健院、易图医学院等企业和科研机构共同完成。基于机器学习的自然语言处理技术实现了强大的诊断能力，而不损失人工医生，并具有多场景应用能力。这是世界上首次发表基于电子健康档案(ehr)的临床智能诊断自然语言处理(nlp)技术的研究成果，也是利用人工智能技术诊断儿科疾病的重大科研成果。

业界公认人工智能是医疗行业创新的核心驱动力。然而，尽管机器学习在影像诊断中有很强的性能，但在分析大量不同的电子病历时仍然面临巨大的挑战。电子病历数据信息和数据类型的广泛性，以及某些方面数据的缺乏和可能出现的特殊情况，使得机器学习难以进行准确的数据分析，进而形成预测临床检验的数据模型。

人工智能系统诊断儿科疾病流程图

根据该图，提出并测试了一个将医学知识与数据驱动模型相结合的电子病历数据挖掘系统框架。在该模型中，电子病例由自然语言处理标记，层次诊断由逻辑返回建立。儿童常见病的综合诊断准确率优于相对初级的儿科医师(3年+8年临床经验)。

数据显示，以呼吸道疾病为例，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%，而上呼吸道疾病中，急性喉炎和鼻窦炎的诊断准确率分别高达86%和96%，不同类型哮喘的诊断准确率为83%至97%。同时，对常见的系统性疾病和危险性较高的疾病，如传染性单核细胞增多症(90%)、水痘(93%)、玫瑰疹(93%)、流感(94%)、手足口病(97%)和细菌性脑膜炎(93%)有较高的诊断准确率。也就是说，该系统可以根据自然语言处理系统标注的临床数据信息准确判断儿科疾病。

人工智能系统与医疗团队在儿科疾病诊断中的比较

“这项成果的核心技术部分实际上是通过深度学习技术和医学知识图谱来解构ehr数据，从而建立高质量的智能疾病数据库。通过使用智能疾病数据库，可以更容易地建立各种诊断模型。诊断模型证明，基于人工智能的系统可以帮助医生处理大规模数据，辅助诊断，并在诊断的不确定性和复杂性方面给予临床支持。”易图医科大学校长倪好说:“儿科疾病有各种症状，临床医生很难区分。诊断过程费时费力，但做出明确的诊断是非常重要的。拥有与经验丰富的儿科医生相当的助手进行辅助诊断，可使医生有效缩短诊断时间，并显著优化诊断过程。”

易图与广州市妇幼保健院合作，收集了2016年1月至2017年7月567，498名门诊患者的1，362，559份电子病历，提取了涵盖初始诊断的1.016亿个数据点，包括儿科常见的55种疾病，并利用这些信息对系统框架进行了培训和验证。与以前的模型相比，本研究使用了超过140万的海量数据来改进诊断系统。此外，本研究利用了数据表达和描述的一致性，大大提高了数据质量。

此外，本研究还对基于自然语言处理的病历进行了改革。首先，具有25年以上临床经验的高级主治医师手动注释6，183个图表，然后用3，564个手动标记的图表训练nlp信息提取模型，并用剩余的2，619个图表验证该模型。该nlp模型总结了代表临床数据的关键概念类别，并通过使用深度学习技术将ehr自动注释为标准化词汇和临床特征，从而允许进一步处理诊断分类。

广州市妇女儿童医疗中心的夏会民教授说:“这篇文章的启示在于，通过对文本病历的系统研究，人工智能可能能够诊断更多的疾病。但是，我们必须清醒地认识到，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、临床医生和流行病学家。此外，在人工智能学习了大量数据之后，其诊断结果的准确性仍然需要更广泛的数据来验证和比较。”

这项研究得到了《自然医学》杂志的高度认可，原因是它具有很强的多场景应用能力。例如，在分诊流程中，该模型可以通过记录基础数据来产生预测的诊疗结果，并通过结果来评估患者的优先级，从而确保医生能够按需就诊。此外，基于人工智能的诊断模型还可以帮助医生诊断复杂或罕见的疾病，提示可能的情况，避免因医生自身专业或经验的限制而出现复杂疾病时的误诊。此外，基于ehr的高质量智能疾病数据库还可以突破原有信息系统的界限，方便更多科研项目和业务领域的高效利用，优化临床数据的访问环节，创建更有价值的诊断系统，大大提高临床诊疗效率。可以预见，这一模式不仅将在医疗资源稀缺或不均衡的领域发挥巨大作用，而且将对整个世界带来重要的普遍进步意义。

毫无疑问，在大数据时代，医疗信息变得越来越复杂。近年来，疾病实体、诊断测试、生物标记和治疗方法的范围呈指数级增长，临床决策变得更加复杂，这需要整合大量数据点。在当前的数字时代，ehr代表了大量的电子数据点，代表了各种临床信息。人工智能已经成为挖掘ehr数据的一个潜在的强大工具，它可以帮助疾病的诊断和管理，模仿甚至增强人类医生的临床决策。

《自然医学》作为《自然》杂志的一个专注于生物医学的专业副刊，关注涵盖医学各个方面的基础研究和早期临床研究，关注人工智能技术给医疗行业带来的巨大创新。《自然医学》在2019年1月刊上发表了9篇关于人工智能医疗的论文。这篇文章在阐述这项研究的学术领先地位和应用拓展的同时，也标志着人工智能在医疗行业的深入登陆及其在推动医疗行业深度创新中的巨大作用。