《自然-醫(yī)學(xué)》本周在線發(fā)表的一篇論文報告了一個準(zhǔn)確度較高的人工智能（AI）模型， 其對常見兒童疾病的診斷準(zhǔn)確度相當(dāng)于經(jīng)驗豐富的兒科醫(yī)生 。 研究結(jié)果以概念驗證的方式證實了基于人工智能的系統(tǒng)可以輔助兒科醫(yī)生處理海量數(shù)據(jù)， 增強診斷性評估， 并在診斷不明確的情況下提供臨床決策支持 。
近年來， 隨著醫(yī)療信息的復(fù)雜度越來越高， 病種范圍、診斷試驗和治療方式呈指數(shù)式增長， 而進行臨床決策也變得日益復(fù)雜 。
張康和同事研發(fā)了一種基于人工智能的模型， 其運用的自動化自然語言處理系統(tǒng)能通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)從電子病歷中識別出臨床相關(guān)信息 。 該模型可以搜索電子病歷， 發(fā)現(xiàn)之前的統(tǒng)計方法所無法發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián) 。 研究團隊通過對中國廣州一所大型轉(zhuǎn)診中心1362559例兒科門診的1.016億個數(shù)據(jù)點進行分析， 訓(xùn)練并驗證了這一框架 。
與檢查醫(yī)師的初步診斷結(jié)果相比， 該模型的診斷準(zhǔn)確度高， 對兩類重要疾病的診斷結(jié)果尤其出色：一類是流感和手足口病等常見疾病， 另一類是急性哮喘發(fā)作和腦膜炎等嚴(yán)重或有生命危險的疾病 。
【人工智能為兒童看病】作者認(rèn)為， 這類人工智能框架或能通過患者分類， 將可能只是普通感冒的患者與需要緊急干預(yù)的重病患者區(qū)分開來， 從而提高患者護理效率 。
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