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人工智能醫生上崗啦,它們“看病”又快又準

發布時間:2018-03-07 17:03   作者:   來源:信息時報  點擊次數:8750

近期,廣州市婦女兒童醫療中心人工智能醫療平臺登上世界頂級學術期刊《Cell》引發關注。醫院將多年積累病例進行數據化,研發并訓練專注于某一疾病領域的“機器人醫生”(人工智能醫療平臺),讓醫生脫離重復性高且不必要的勞動,同時也幫助醫生進一步精準診斷。不少人感到驚訝,原來廣州有醫院已走在醫學科技的前沿。

記者走訪了解到,開發人工智能醫生,廣州市內一些醫院已經在行動。這些“機器人醫生”診斷疾病各有側重,有專注于小兒發熱引起的相關疾病診斷,也有關注眼科疾病的,更有專注于肺癌篩查研究的。這些“機器人醫生”在“消化”海量的疾病數據后,診斷起專科疾病“又快又準”。不可忽視的是,“機器人醫生”的發展也面臨著困難和挑戰。

機器人醫生特寫

目前,廣州市內醫院參與開發的“機器人醫生”還只是“程序平臺”的形態,它們的“最強大腦”還沒裝在“軀干”上,所以,它們暫時沒有具體的外貌形象。當然,這些“機器人醫生”也沒有“獨立行醫”資格,目前主要是應用于輔助科室醫生作出疾病診斷。隨著機器人醫生的信息逐漸披露,不少人對機器人醫生如何輔助醫生作診斷充滿好奇。

記者了解到,機器人醫生看診,主要通過分析接收患者的癥狀信息,再計算出患哪些疾病的可能性最大,最后還要經醫生確認。跟醫生互動的過程,也是機器人醫生不斷積累、學習成為一名合格醫生的過程。

1號“醫生”:發熱熊

出生家庭:廣州市婦女兒童醫療中心

輔助科室:兒內科

“發熱熊”是廣州市婦女兒童醫療中心人工智能醫生“熊家族”中的“老大”。據了解,小兒發熱就診占兒童醫院門診量的七到八成,醫院重點開發培育發熱熊,是為了讓它輔助醫生快速給出診斷意見。目前,發熱熊能夠診斷32種與發熱癥狀相關的疾病,與院內名醫“PK”的結果顯示,它診斷的穩定性超過94%。據悉,通過繼續努力學習培訓,發熱熊以后能夠診斷的疾病有望達73種,其中,對24種疾病的診斷準確率達到100%。

記者走訪時看到,已經“吃透”了超過百萬份病歷的發熱熊,跟醫生一起看診,配合得十分緊密。醫生在平臺上給發熱熊輸入一歲半女寶寶小茉的癥狀:熱峰達38.1℃、少許咳嗽、無嘔吐、腹瀉、無抽搐手足抖驚跳、無藥物過敏史及蠶豆病、爺爺有感冒。獲取這些信息后,發熱熊開始分析患兒的病情。分析過程中,遇到對于患兒病情不確定的情況,發熱熊還會再次給醫生發起追問,比如“是否有濕啰音”和“痰鳴音”,需要醫生配合給患兒做檢查,再補充輸入信息。

最后,基于醫生輸入的完整信息,發熱熊給出初步的診斷結果:急性上呼吸道感染(63%)、急性咽炎(8%)、急性喉炎(7%)、腸胃炎(4%)。在“急性咽炎”“急性喉炎”下面,發熱熊還用警示的字體提醒醫生“不及時治療可能引起窒息并危及生命”。對于機器人醫生給出的診斷結果,醫生在“同意結果”和“反對結果”中作出選擇,再進行下一步診斷。診斷清楚后,再給患者提出治療用藥建議。

2號“醫生”:影像熊

出生家庭:廣州市婦女兒童醫療中心

輔助科室:影像科

除了“發熱熊”,廣州市婦女兒童醫療中心還研發了“影像熊”。目前,影像熊在讀“片子”診斷眼底病變和小兒肺炎方面學有所成。研發團隊試圖開發綜合能力更強的“影像AI”,讓它既能讀X光片和超聲數據,又可以閱讀CT和MR數據。

據介紹,影像熊診斷黃斑變性、黃斑水腫的準確性達到96.6%,靈敏性達到97.8%,特異性達到97.4%,檢測準確率達到曲線下面積99.9%。與5名眼科醫生診斷結果相PK,研發人員確認,該平臺可以達到訓練有素的眼科醫生的水平,并在30秒內決定病人是否應該接受治療。

在讀“片子”診斷肺炎方面,影像熊的準確性達到92.8%,靈敏性達到93.2%,特異性達到90.1%,檢測準確率曲線下面積達到96.8%;在區分細菌性肺炎和病毒性肺炎上,準確性達到90.7%,靈敏性達到88.6%,特異性達到90.9%,檢測準確率曲線下面積達到94%。

據廣州市婦女兒童醫療中心臨床數據中心主任梁會營博士介紹,影像熊不僅能讀片診斷疾病,還能告訴醫生作出這一判斷的依據。未來,研發人員會繼續開發影像熊在產科、胎兒影像診斷方面的功能。

3號“醫生”:CC-Cruiser

出生家庭:中山大學中山眼科中心

輔助科室:眼科

中山大學中山眼科中心去年推出全球首個眼科人工智能機器人CC-Cruiser。它通過分析眼球圖片,能對先天性白內障患者進行診斷,最終判斷患者是繼續觀察隨訪還是需要手術。

在中山大學眼科中心的門診,記者看到,一名小朋友拍完眼球照片和相關檢查后,數據上傳云端,CC-Cruiser兩三分鐘內就會給出診斷。目前在該院,機器人醫生跟人類醫生是雙出診形式,但兩者完全獨立。患者看完機器人,接著到隔壁看人類醫生,人類醫生快的話也需要15分鐘,會給出診斷和后續治療方案。最后,中山眼科中心的2位全國知名眼科專家會復核病例和治療方案。

中山大學中山眼科中心白內障中心主治醫師劉臻臻介紹,“先天性白內障的診斷難點在于判斷要不要手術。對于還在生長發育的小朋友,最好是在不傷害視功能的前提下,盡量延遲手術時間。”

“目前累積了3000個病例,機器人(診斷)跟專家的吻合率達到93.7%;省外基層醫生跟專家的吻合率是70%多。”劉臻臻介紹,除了在中山眼科中心,CC-Cruiser也在省內外的十幾家省級或基層醫院試用,“機器人、外院基層醫生、我們的專家,都會獨立看診給出結論,三方印證,最后比較。”

4號“醫生”:覓影

出生家庭:中山大學腫瘤防治中心

輔助科室:胸科

“覓影”是中山腫瘤中心與騰訊合作研發的項目,運用AI醫學影像產品到癌癥篩查中。“從目前小樣本來看,‘覓影’找到肺部結節的準確率超過90%。”中山大學腫瘤防治中心胸科主任張蘭軍介紹,醫學專家目前的角色是覓影的老師,訓練它找出肺部結節,“但這個結節是良性的還是惡性的,是不是腫瘤,覓影不知道,還得靠人類醫生判斷。”

張蘭軍介紹,目前覓影的能力還只能找到結節,通過讀取病人肺部CT片,找出3毫米或更大的結節。下一步,覓影還需要醫生用海量的數據訓練它,讓它具備對結節良惡性的鑒別能力,“告訴它良惡性結節的特點,使得它在影像的辨別中輔助人類作出診斷。例如AI認為這個結節更符合惡性的特點,它會告訴醫生高度懷疑是惡性的,幫助醫生作出決斷。”未來,“希望這個軟件可以在肺癌的早診、肺內結節的良惡性診斷上有很好的應用前景。”張蘭軍說。

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