国际在线：广州妇女儿童医疗中心人工智能平台上线助力医生诊病

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记者日前从广州妇女儿童医疗中心采访获悉，该中心研发的新一代AI（人工智能）平台，既能读X光片和超声数据，又可以阅读CT和MR；可在30秒内诊断黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿这两种眼科疾病，还可在几秒内对儿童肺炎病原学类型进行差异性分析和判定，诊断的准确性和灵敏性均达到90%以上。

详细报道

广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心、临床数据中心、医学影像部及眼科等科研团队23日在世界顶级期刊《Cell》(细胞)以封面文章的形式发表了题为《基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎两大类疾病的AI系统》的重磅研究成果，这不仅是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志发表有关医学人工智能的研究成果，也是世界范围内首次使用如此庞大的标注好的高质量数据进行迁移学习，并取得高度精确的诊断结果，实现用AI精确推荐治疗手段的突破。

广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心主任、美国加州大学圣地亚哥分校Shiley眼科研究所教授张康告诉记者，以往的人工智能通过机器的深度学习可告诉结果，却没有列出判断的理由与过程，这样的结果即便精准度很高，并不适合医生使用。

▲广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心主任张康

课题组创新性地使用了遮挡测试的思维，通过反复学习、实践和改进，平台可以显示它从图像的哪个区域得出诊断结果，使得新一代AI平台更有可信度。目前，这一平台不仅在中国广州，还在美国、海地部分地区小规模应用。

▲遮挡实验的术后效果监测

人工智能宛若一个幼童，需要通过大量学习方能掌握新的技能。该平台学习了超过中美20万眼科病例的OCT图像数据后，作出的诊断与6名眼科医生诊断结果相若。

▲人工智能诊断的精确度和眼科医生相似

在儿童肺炎领域，新一代AI平台只学习了5000张儿童胸部X线片效果依然显著。广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心主任梁会营博士介绍，平台的创新在于迁移学习。他说：“传统的深度学习模型一般需要上百万的高质量同类型的标注数据才能获得较为稳定和精确的输出结果。相对而言，基于迁移学习模型的新一代AI平台所需的数据量极少，研究者只需要几千张就可以很好地完成一次跨病种迁移。”

▲应用迁移学习进行图像分析

新一代医用人工智能平台的出现，是否意示着将来医生的失业？广州市妇女儿童医疗中心主任夏慧敏笑称，AI医疗刚刚起步，远未达成威胁。他解释，新一代AI平台的终极目标应该是整合文本型病历数据、全结构化实验室检查数据、图像数据、光电信号等多媒介数据，模拟临床医生对患者病情进行系统评估，为医务人员提供综合的辅助决策。

一家人工智能医疗领域的公司项目负责人林强也告诉媒体，人工智能不是无所不能，需要生、养、育的过程。举个例子，它需要“喂食”大量的经过医学专家标注的高质量数据，需要专家不断指正它的错误，最后还需要医生对它的诊断结果进行决策把关。

据悉，广州市妇女儿童医疗中心基于信息化建设产生的优质医疗大数据，融合人工智能的前沿技术，于2015年启动了以重塑和复制优质医疗资源为终极目标的“咪姆熊”智能家族研发项目。

经过一年的训练，咪姆熊四大成员中的“发热熊”已经能够成功针对24种儿童常见发热相关疾病开展准确的辅助诊断，通过无缝嵌入电子病历系统成为门诊医生的贴心助手。今年4月，以“导诊熊”为代表的自动化分诊系统有望上线。

来源：国际在线

记者 陈惠婷