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醫(yī)院SIP對講系統(tǒng) 關(guān)于醫(yī)療大腦、知識圖譜與智能診斷,這是最全的解讀 | 硬創(chuàng)公開課

2023-10-18 11:30

張超:醫(yī)療大腦是個比較籠統(tǒng)的稱呼,簡單來說是一種知識庫,加上基于此的邏輯推理和計算。它可以泛指醫(yī)療從業(yè)人員的智慧總和。具體點說,它具備診斷、治療的能力,可以獨立提供用藥輔助、分診導診、健康咨詢等服務(wù),也可以高質(zhì)量的輔助醫(yī)療從業(yè)人員完成某項工作。

對我們的醫(yī)療大腦來講,患者醫(yī)療健康行為需要的能力、所有醫(yī)生行醫(yī)過程中的知識輔助能力我們都會著力去構(gòu)建打造。

雷鋒網(wǎng):相比百度的醫(yī)療大腦和IBM ,康夫子的特別和區(qū)別是什么?

IBM 目前重點在腫瘤領(lǐng)域針對醫(yī)生提供輔助決策功能。區(qū)別是,我們:

1. 現(xiàn)階段重點是針對常見的3000種病進行建模;

2. 在服務(wù)對象方面,除了輔助醫(yī)生,患者輔助教育也是我們重要的服務(wù)對象;

3. 在醫(yī)生層面,我們的醫(yī)療大腦又分為基層全科醫(yī)生和大醫(yī)院專科醫(yī)生。

我們和的場景和方法不太一樣,它大的框架是問答、搜索的框架,同時融入了多種( 如 知識圖譜)。我們整個醫(yī)療決策系統(tǒng)是基于知識圖譜做推理。技術(shù)上講,對腫瘤這樣的疑難雜癥,診斷用的維度非常高,但常見病的維度沒那么高。這兩個方面帶來的挑戰(zhàn)不一樣,我們是從常見病入手,把服務(wù)的范圍也會擴大。

我們的醫(yī)療大腦和百度醫(yī)療大腦在某些方面有著相同之處,都致力于輔助網(wǎng)民提供醫(yī)療信息服務(wù)。差別是:

1. 在數(shù)據(jù)維度,百度醫(yī)療大腦數(shù)據(jù)來自百度醫(yī)生APP上醫(yī)患之間交流數(shù)據(jù);我們的醫(yī)療大腦定位在醫(yī)療級產(chǎn)品,知識圖譜構(gòu)建數(shù)據(jù)來自權(quán)威的醫(yī)療文獻和電子病歷數(shù)據(jù)。

2. 在做事的路徑上,也存在著很多不同,我們作為一家初創(chuàng)型公司,會選擇更適合其發(fā)展的路徑。

雷鋒網(wǎng):目前國內(nèi)做智能診斷的現(xiàn)狀是怎么樣的?

從時間上分,有傳統(tǒng)派和新興派。傳統(tǒng)派是指類似決策樹專家系統(tǒng)醫(yī)療智能問答,知識庫依靠專家構(gòu)建,診斷邏輯也基于專家書寫的等等。新興派是指利用AI技術(shù),利用計算機從海量文獻數(shù)據(jù)中構(gòu)建知識圖譜,并根據(jù)歷史經(jīng)驗自動學習診斷邏輯。

從類型上分,有基于文本從癥狀、化驗入手做智能診斷的,也有基于圖像從CT圖片入手做智能診斷的。

傳統(tǒng)派的診斷系統(tǒng),受限于知識庫的規(guī)模和復(fù)雜的醫(yī)學邏輯表示,疾病的覆蓋率和診斷的準確率都不夠高。新興派在這塊整體上要好于傳統(tǒng)派,但由于研發(fā)時間短,目前仍無法達到可用狀態(tài)。

整體上智能診斷還處于初期,目前沒有可以實現(xiàn)大規(guī)模商用。

雷鋒網(wǎng):智能診斷最重要的技術(shù)挑戰(zhàn)又是哪些?非技術(shù)上的挑戰(zhàn)呢?

技術(shù)上,我們現(xiàn)階段認為智能診斷的底層核心是知識圖譜,診斷的過程是基于知識圖譜實現(xiàn)的推理過程。知識圖譜的規(guī)模從根本上決定了智能診斷的瓶頸。另外就是應(yīng)用上的挑戰(zhàn),智能診斷不管服務(wù)誰,在應(yīng)用場景上有很大的差別,要有針對性地提升效果。

在非技術(shù)上,重點要讓老百姓及醫(yī)療機構(gòu)認可或理解這套診斷邏輯。

雷鋒網(wǎng):做好智能診斷的標準主要是哪些?應(yīng)該包括哪些主要內(nèi)容?

籠統(tǒng)地說,好的標準要靠效果說話,也就是說:

診斷的準確率要高;

整體過程可解釋、可干預(yù),可以讓醫(yī)生等專業(yè)人士隨時干預(yù);

可以輸入多種類型數(shù)據(jù)(除了癥狀,還有用藥史、化驗檢查、誘因、遺傳史、個人史等等);

另外不同服務(wù)對象的診斷系統(tǒng)標準也是不一樣的,比如,如果智能診斷是用來服務(wù)醫(yī)生,除了核心診斷能力,還需能結(jié)合醫(yī)生所在醫(yī)院科室的醫(yī)療習慣。

如果智能診斷用來服務(wù)患者:

1. 需要做患者語言理解,因為患者描述的語言和醫(yī)學語言有著較大的差異;

2. 要像醫(yī)生那樣思考,同患者交互,獲取對診斷有益的數(shù)據(jù)。

雷鋒網(wǎng):對你們來說,做智能診斷,數(shù)據(jù)來源和獲取方式有哪些?

對康夫子來講,數(shù)據(jù)主要來自如下三大方面:

權(quán)威的醫(yī)學文獻,如:醫(yī)學數(shù)據(jù)、診療指南、以及相關(guān)論文;

病歷數(shù)據(jù);

互聯(lián)網(wǎng)獲取科普資訊、醫(yī)患問答數(shù)據(jù)等。

前兩部分數(shù)據(jù)用來構(gòu)建知識圖譜,訓練診斷邏輯?;ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要用來做患者語言理解,患者可能會有一些不標準的描述,比如“感覺身體被掏空”,這些詞在醫(yī)學上沒有對應(yīng)的匹配,需要計算去理解。

雷鋒網(wǎng):有的醫(yī)學文獻,經(jīng)驗證是與事實存在偏倚的,有的甚至是錯誤的,這個問題怎么看?

錯誤是肯定有的,但我們在整個過程中要想辦法降低并消除這種錯誤。大概有如下思路:

1. 相信更新知識,相信更權(quán)威的知識;

2. 因為知識是通過知識圖譜表現(xiàn)出來的,所以,可以針對知識圖譜進行一些推理計算,及早發(fā)現(xiàn)某些矛盾,進而安排人工審核校對;

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