肺炎28号数据_儿科医生和 AI 比赛看病，结果……
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人工智能医生来了吗？作者
，蒋熊飞
来源，医学儿科频道
两天前，顶级期刊《自然》发表了中国团队关于其自然医学的一篇文章，其主要单位之一是广州中国妇幼中心
本研究报告了一项重大成就——研究团队通过培训使人工智能具有图像和文本(以及中文)诊断能力。原标题
自然:利用人工智能评估和准确诊断儿科疾病
这一成就意味着人工智能模拟人类医生诊断的时候到了
儿科医生和人工智能人机大战
话不说更多，第一个结果它是否易于使用，或者它将是与人类医生的竞争？
本研究中，人工智能和五组儿科医生分别对哮喘、脑炎、胃肠疾病、急性咽喉炎、肺炎、鼻窦炎、下呼吸道疾病、口腔疾病、神经精神疾病、呼吸道疾病、全身性或全身性疾病等项目进行了诊断对比。结果如下——在表
中，第一垂直行为的人工智能得分，组1和组2是初级医生的得分，组3、组4和组5是高级医生的得分从表中可以看出，人工智能分数已经超过了初级儿科医生的分数，更接近于高级儿科医生的分数。这是怎么做到的？
名研究人员从1，362，559份儿科病历中总共收集了1亿多项数据，并对人工智能进行了培训，以学习临床特征数据，包括患者投诉、症状、个人病史、体检、实验室检测结果、成像检测结果、药物信息和其他数据
同时，研究人员利用图形医学的自然语言处理技术(NLP)建立了一个病历智能分析系统，该系统可以对病历文本信息进行深度挖掘和分析，并将非结构化文本中的病历数据转换成标准化、标准化和结构化的数据，使人工智能能够准确、完整地“读取”病历
整个人工智能儿科疾病诊断工作的框架流程图如下-
基于130多万份电子病历(EHR)和学科基础知识(指南和共识)。通过在自然语言处理模式下的深入学习，最终获得识别疾病的能力。现在能给孩子看病吗？目前，人工智能具有以下功能:
1。患者或家长的口头文本可通过人机交互获得，包括主要投诉、症状、病史、用药史和其他信息，做出粗略诊断并给出可能的疾病范围；
2。通过医生的面对面询问或互联网远程询问，获得详细的疾病状况和鉴别诊断特征，并相应地重新计算模型以给出具体和准确的诊断。
3。人工智能模型可以进一步确认诊断结果，如果有实验室测试或图像测试数据
，但这并不意味着它现在可以在临床上独立治疗人。《
》的通讯作者、广州妇幼保健中心主任夏会民教授谨慎地说:“我们还有很多基础工作要做。例如，高质量数据的集成是一个长期的过程，因为大数据的收集和分析需要许多专家的合作，包括算法工程师、临床医生、流行病学家等。此外，在学习了大量数据之后，人工智能仍然需要更大范围的数据来验证和比较其诊断结果的准确性“
，不过，夏教授对人工智能在儿科医学中的应用也非常乐观，尤其是在没有中国儿科医生的情况下。他希望“在不久的将来，这项技术将形成大规模的示范和推广，为初级儿科医生和年轻儿科医生提供辅助诊断和治疗服务，为孩子的父母提供智能的自我诊断服务和权威的第二诊断和治疗意见，避免误诊和漏诊带来的医疗风险。"“
文章第一作者
夏会民，教授，主任医师，硕士生导师
| 1985年毕业于武汉同济医科大学，1990年获得硕士学位，并获得医学硕士学位。他先后去温哥华BC儿童医院、马德里拉巴斯儿童医院、维多利亚墨尔本皇家儿童医院、洛杉矶加州大学北桥学院、日本福冈市儿童医院和美国国家儿童医疗中心学习和学习。现任广州市妇幼保健中心主任、美国儿科学会会员、中华医学会小儿外科分会副主任、中华医学会小儿外科分会新生儿科主任、广东省小儿外科学会理事、广东省医师协会副会长。从事儿科外科临床工作近30年，主要研究方向是先天性膈疝、先天性食管闭锁等先天性结构异常的发病机制、产前诊断、产前产时干预以及短期和长期随访的临床实验室研究。