人工智能診斷係統不僅(jin) 能“看圖”，而且能“識字”了。廣州市婦女兒(er) 童醫療中心夏慧敏教授團隊、依圖醫療、康睿智能科技、廣東(dong) 省再生醫學重點實驗室組成的科研團隊開發出一套針對兒(er) 科疾病的人工智能診斷係統。該係統學習(xi) 56.7萬(wan) 名患兒(er) 的136萬(wan) 份高質量電子文本病曆中的診斷邏輯後，可以讀懂病曆，推薦診斷，對常見兒(er) 科疾病診斷準確率達88.5%。相關(guan) 論文2月12日在線刊登在國際醫學科研期刊《自然·醫學》上。

　　夏慧敏表示，近年來，人工智能診斷工具的應用局限於(yu) 相對標準化的靜態圖像數據讀取上。該團隊研發的係統能通過自動學習(xi) 病曆文本數據中的診斷邏輯，進一步讀懂、分析複雜的病例。由30餘(yu) 位高級兒(er) 科醫師和10餘(yu) 位信息學研究人員組成的團隊，手動給電子病曆上的6000多張圖表進行注釋，並持續對模型進行檢驗和迭代，同時利用自然語言處理技術建立的病曆智能分析係統，將非結構化文本形式的病曆數據變成結構化數據，以便人工智能係統可以準確完整地讀懂病曆，包括患者主訴、症狀、個(ge) 人史、體(ti) 格檢查、實驗室檢驗結果、影像學檢查結果、用藥信息等多方麵的數據。

　　研究人員隨機抽出1.2萬(wan) 份患兒(er) 病曆，並把20位“參賽”兒(er) 科醫生按年資和臨(lin) 床經驗高低分成5組。結果表明，人工智能係統診斷的準確率為(wei) 88.5%，高於(yu) 兩(liang) 個(ge) 初級醫生組（84.1%和83.9%）。

　　研究團隊還開發了一套診斷結果智能推薦係統。係統首先會(hui) 按呼吸係統疾病、胃腸道疾病、全身性疾病等幾大係統區分，然後在每一類下麵做細分。由人工智能做出的初級診斷，精確度接近檢查醫師做出的初級診斷。