用AI“读懂”中文病历并推荐诊断

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医学人工智能开始的2016年仍在上升。然而AI 由国际和国内研发团队是学习医学知识通过现有的医学成像的结果外链建设AI 由国际和国内研发团队是学习医学知识通过现有的医学成像的结果或通过医学生化指标学习和充实自己。广州研发夏家教授领导的研究小组主任广州女人?和孩子吗?医疗中心参加了由专家张教授康等加州大学圣地亚哥。通过探索医学人工智能不仅可以阅读中国的医疗记录但也为孩子提供精度高。55常见疾病诊断。

在0:14 12日北京时间研究结果在线发表由国际知名医学科学杂志“自然医学”。这篇题为“使用人工智能评估和准确诊断小儿疾病”是世界上第一个研究成果在临床智能诊断基于中国基于文本的电子病历(EMR)基于自然语言处理技术在顶级医学杂志发表。

除了协助诊断、广州团队的下一个目标是使人工智能医生提供治疗护理咨询和健康教育服务。这意味着这个“人工智能的儿科医生”从诊断到治疗深圳百度快速排名护理咨询和健康教育服务。这意味着这个“人工智能的儿科医生”从诊断到治疗成为一个AI医生不仅可以诊断疾病也是治疗疾病。

医生、科学家和技术人员一起工作

近年来人工智能已经引人注目的领域的医学图像诊断工具但通常限于相对标准化的静态图像数据。人工智能在这个最新的科学研究成果基于图像的识别通过自动学习诊断逻辑在医疗记录文本数据(医生的知识和语言)逐渐有一定程度的疾病分析和推理能力并且可以进一步了解分析复杂情况下意味着人工智能能够“思考”就像一个医生。

人员训练AI了解临床特征数据巨大的电子医疗记录包括病人投诉症状个人历史体格检查实验室测试结果成像检查结果药物信息和其他数据。研究小组使用Yitu医疗技术建立的一套智能医疗记录分析系统它深深地雷和分析医学文本信息并把医疗记录形式的非结构化文本中的数据标准化标准化、结构化数据以便AI能准确、完整的“理解”的医疗记录。

为此医生科学家和技术人员一起工作手工注释超过6000图表上的电子医疗记录和继续模型该模型由一个专家团队由超过30位儿科医生和10多个信息学研究人员。执行检查和迭代将这些图标和文本转换成语言人工智能可以识别。

研究团队也开发了一个智能推荐系统的诊断结果模拟人类医生的诊断和治疗路径深圳百度快速排名模拟人类医生的诊断和治疗路径和法官目标孩子一步一步。太阳鑫、团队成员和医疗事务部主任市妇女儿童医疗中心说“高质量和高精度的医学知识输入由专业儿科医生已经成为人工智能系统的一个关键优势。”

具体来说这个系统将首先被分成几个主要系统如呼吸道疾病、胃肠道疾病、和系统性疾病然后在每个类别细分。例如在最常见的呼吸道疾病这个系统将首先区分上呼吸道和下呼吸道然后细分喉炎支气管炎支气管炎肺炎。测试后在每一层主要由人工智能诊断是接近主要的诊断准确性由考官。例如在最常见的急性上呼吸道感染患者人群模型的诊断的准确率达到95%。

通过这种循序渐进的训练模式艾未未的呼吸道疾病的诊断准确率达到92%和急性上呼吸道感染的诊断准确率达到98%。“平均准确率可以达到90%在所有55疾病”梁Huiying博士说医院的数据中心。