（要闻）人工智能研究新成果：能“读懂”病历，或将能像医生一样“思考”

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新华社广州2月12日电(记者肖思思)人工智能不仅可以通过看图片来识别图像，还可以读取病历中的文字信息。北京时间12日0时14分，这一基于文本电子病历(emr)的nlp技术用于临床智能诊断的研究成果在著名医学研究期刊《自然医学》上在线发表，文章题为《利用人工智能评价和准确诊断儿科疾病》。

由广州妇儿医学中心的夏会民教授、美国加州大学圣地亚哥分校的张康教授等专家带领的医学数据智能应用团队，以及人工智能研究与转化研究所开发的“辅助诊断熊”人工智能诊断平台，通过自动学习来自56.7万名儿童患者的136万份高质量电子文本病历的诊断逻辑，已应用于多种常见儿科疾病的诊断，其准确率可与经验丰富的儿科医生媲美。

文章认为，这种人工智能辅助诊断系统将在许多方面应用于临床。首先，它可以用作分流程序。例如，当病人来到急诊科时，护士可以获得他的生命体征、基本病史和体检数据并将其输入模型，允许算法生成预测诊断，并帮助医生筛选首先治疗哪些病人；另一个潜在的应用是帮助医生诊断复杂或罕见的疾病。这样，医生可以使用人工智能生成的诊断来帮助扩大鉴别诊断，并考虑可能不会立即出现的诊断可能性。

业内专家认为，人工智能技术近年来发展迅速，但仍局限于相对标准化的静态图像数据。在这项最新的研究成果中，人工智能可以在图像识别的基础上进一步理解和分析复杂的病历文本数据(医生的知识和语言)，这意味着人工智能将能够像医生一样“思考”。

“这篇文章的启发意义在于，通过对文本病历的系统研究，人工智能也许能够诊断出更多的疾病。但是，我们必须清醒地认识到，我们还有许多基础工作要做。比如，高质量数据的整合是一个长期的过程，因为大数据的收集和分析需要包括算法工程师、临床医生和流行病学家在内的许多专家的合作。另外，人工智能在学习了大量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据来验证和比较。”夏会民说。