中國的研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一種基于A(yíng)I的自然語(yǔ)言處理算法，該算法可以處理電子健康記錄(EHR)中醫生記錄中的自由文本，以預測兒科人群的常見(jiàn)疾病。該算法在診斷某些疾病方面勝過(guò)了初級醫師。

他們的發(fā)現發(fā)表在《自然》上。

加州大學(xué)圣地亞哥分校的主要作者康章(Kang Zhang)博士和同事寫(xiě)道：“基于人工智能的方法已經(jīng)成為轉變醫療服務(wù)的強大工具。” “盡管機器學(xué)習分類(lèi)器(MLC)在基于圖像的診斷中已經(jīng)表現出強大的性能，但是對大量多樣的EHR數據進(jìn)行分析仍然具有挑戰性。”

研究人員的模型使用深度學(xué)習技術(shù)從EHR獲取臨床相關(guān)信息。從567,498名患者的130萬(wàn)兒科患者就診中獲得了超過(guò)1.01億個(gè)數據點(diǎn)(EHR和手寫(xiě)筆記)，以進(jìn)行訓練和驗證AI算法。

該系統能夠在診斷多種疾病(包括哮喘，細菌性腦膜炎，水痘，流感，單核細胞增多癥和玫瑰茄)的過(guò)程中實(shí)現高精度。研究人員寫(xiě)道，所有這些條件都可能構成威脅生命的條件，因此準確的診斷至關(guān)重要。

研究人員寫(xiě)道：“我們的模型在多個(gè)器官系統中顯示出很高的診斷準確性，在診斷常見(jiàn)的兒童疾病方面可與經(jīng)驗豐富的兒科醫生媲美。”

對于診斷系統將患者的診斷分為廣泛器官系統的第一級，準確性為90%，范圍從胃腸道疾病的85%到神經(jīng)精神疾病的98%。

該算法在廣義全身性疾病的診斷預測中達到了“非常高的準確性”，傳染性單核細胞增多癥的準確率達90%，流感的準確率達94%，水痘的準確率達93%，手足口病的準確率達97%細菌性腦膜炎占93%。

當研究人員將他們的AI算法與醫師的表現進(jìn)行比較時(shí)，他們發(fā)現其算法的性能要比初級醫師要好，但并沒(méi)有比經(jīng)驗豐富的提供者更好。

研究人員指出：“該系統在所有器官系統和子系統中均具有出色的性能，與由檢查醫師確定的初始診斷相比，其預測診斷具有很高的準確性。”

張等。注意到他們的框架可以在臨床實(shí)踐中以多種方式實(shí)施-它可以在緊急護理環(huán)境中對程序進(jìn)行分類(lèi)，并根據預測的診斷幫助確定患者的優(yōu)先級。另外，該算法可以幫助提供者診斷患有復雜或罕見(jiàn)病的患者。

研究人員總結說(shuō)：“我們的研究為實(shí)施基于A(yíng)I的系統提供了概念證明，該方法可幫助醫生處理大量數據并增強診斷評估，并在診斷不確定或復雜的情況下提供臨床決策支持。” “盡管這種影響在醫療保健提供者相對短缺的地區可能最為明顯，但這種AI系統的好處很可能是普遍的。”

越來(lái)越多的公司正在投資采用機器學(xué)習的兒科護理，這可能表明對兒科人群的興趣。最近，總部位于加利福尼亞州 的AI醫療保健公司Pr3vent結束了A輪融資。Pr3vent的具有AI功能的篩查工具通過(guò)使用嬰兒視網(wǎng)膜的圖像來(lái)檢測異常，并且是同類(lèi)診斷中的第一個(gè)篩查工具，用于早期發(fā)現新生兒可預防的視力喪失。