廣醫大NatureMedicine最新發文：AI可以成為好的兒科醫生

　　來自加州大學圣地亞哥分校和廣州市婦女兒童醫療中心的研究人員發表了題為“Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence”的文章，報道了人工智能系統對常見和危險兒童疾病診斷的評估情況，指出AI診斷系統和經驗豐富的兒科醫生一樣準確。

　　這一研究成果公布在2月11日的Nature Medicine雜志上，由加州大學圣地亞哥分校的張康教授，與廣州市婦女兒童醫療中心的夏慧敏教授領導完成。

　　“AI+醫療”潛力巨大，近年來的一些研究也證明了這一點，但以往的AI醫療主要集中在一種疾病或相關病癥上。如去年2月，這一研究組在Cell上發表的文章，基于深度學習開發出一個能診斷眼病和肺炎兩大類疾病的人工智能系統。

　　而最新的AI診斷系統能處理來自電子健康記錄的大量數據，并發現以前未發現的疾病關聯。研究表明這一系統可以分析來自廣州醫療中心的130多萬份兒科數據，將其分析的結果與醫生的初步診斷進行比較，結果表明這一系統不僅在診斷常見疾病方面表現良好，而且也能準備診斷細菌性腦膜炎等危險疾病。

　　其中胃腸疾病的準確率達到85％，細菌性腦膜炎達到93％。這對于識別急需治療的患者非常有用。

　　“雖然這種幫助對于醫生相對短缺的地區最為明顯，但人工智能系統的好處具有普遍性，”Scripps轉化研究所人工智能主任Giorgio Quer表示，這項研究表明人工智能在醫學中的應用越來越廣泛。目前這一系統還無法超越有經驗的醫生，但它可以幫助初級醫生。

　　他認為，“這一系統的一大重要應用在于急診室，該系統可以分析生命體征，基本病史和提示身體檢查的注意事項，幫助優化醫生看診的先后次序。”

　　這一AI診斷系統已經接受了手動注釋信息的培訓，能調用電子健康記錄中的患者數據，包括癥狀，體格檢查和實驗室檢查結果。

　　同時這一系統采用自然語言處理方法從醫生的注釋中提取相關數據，可以像醫生一樣使用問答形式進行診斷。比如可以詢問患者是否發燒？是否咳嗽？等。

　　除了能診斷需要立即接受治療的患者外，研究表明，AI系統甚至可以挑選出暫時不需要醫生看診的患者。這些患者可以進行常規的隨訪護理。

　　“這種診斷預測將有助于確保醫生的時間專注于最迫切需求的患者，”研究稱。

　　今年1月，張康教授與廣州醫科大學的何建行教授合作，在Nature Medicine上發表了一篇深度綜述，梳理和預測了AI技術在醫療健康領域的實施現狀與未來發展。

　　綜述明確提出了AI在醫療健康領域的重要影響作用，將重點涵蓋四大方向——診斷，治療，人口健康管理，監督和調控。其中，最能體現AI價值的方式或許是讓AI輔助專業醫師，產生協同效應，支持實時的臨床決策，助力精準醫療。目前，醫療相關的AI技術距離臨床應用還存在一定距離，研究人員認為，需要解決數據共享、數據和算法的準確性和透明度、患者的安全、數據標準化、嵌入現有臨床工作流程、經濟考量和人才配備的問題等。