人工智能診斷系統不僅能“看圖”，而且能“識字”了。廣州市婦女兒童醫療中心夏慧敏教授團隊、依圖醫療、康睿智能科技、廣東省再生醫學重點實驗室組成的科研團隊開發出一套針對兒科疾病的人工智能診斷系統。該系統學習56.7萬名患兒的136萬份高質量電子文本病歷中的診斷邏輯后，可以讀懂病歷，推薦診斷，對常見兒科疾病診斷準確率達88.5%。相關論文2月12日在線刊登在國際醫學科研期刊《自然·醫學》上。
夏慧敏表示，近年來，人工智能診斷工具的應用局限于相對標準化的靜態圖像數據讀取上。該團隊研發的系統能通過自動學習病歷文本數據中的診斷邏輯，進一步讀懂、分析復雜的病例。由30余位高級兒科醫師和10余位信息學研究人員組成的團隊，手動給電子病歷上的6000多張圖表進行注釋，并持續對模型進行檢驗和迭代，同時利用自然語言處理技術建立的病歷智能分析系統，將非結構化文本形式的病歷數據變成結構化數據，以便人工智能系統可以準確完整地讀懂病歷，包括患者主訴、癥狀、個人史、體格檢查、實驗室檢驗結果、影像學檢查結果、用藥信息等多方面的數據。
研究人員隨機抽出1.2萬份患兒病歷，并把20位“參賽”兒科醫生按年資和臨床經驗高低分成5組。結果表明，人工智能系統診斷的準確率為88.5%，高于兩個初級醫生組（84.1%和83.9%）。
研究團隊還開發了一套診斷結果智能推薦系統。系統首先會按呼吸系統疾病、胃腸道疾病、全身性疾病等幾大系統區分，然后在每一類下面做細分。由人工智能做出的初級診斷，精確度接近檢查醫師做出的初級診斷。