AI模型診斷準確度相當于經(jīng)驗豐富的兒科醫(yī)生
據(jù)英國《自然·醫(yī)學》雜志12日在線發(fā)表的一項最新研究，美國科學家報告了一個準確度很高的人工智能(AI)模型，其對常見兒童疾病的診斷準確度相當于經(jīng)驗豐富的兒科醫(yī)生。該研究結(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雜。
此次，美國加州大學圣迭戈分校研究人員張康及其同事，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)能通過深度學習技術(shù)從電子病歷中識別出臨床相關信息。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)作和腦膜炎等嚴重或有生命危險的疾病。
研究人員認為，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的重病患者區(qū)分開來，從而提高患者護理效率。
而在去年，谷歌旗下人工智能子公司“深度思維”(DeepMind)也已成功通過海量數(shù)據(jù)訓練一種人工智能算法檢測眼病，并聲稱其比人類專家更迅速、更高效，將幫助人類杜絕“可以避免的失明”。(記者 張夢然)
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