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近年來，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和政策、疫情等大環(huán)境的推動下，在線問診需求正高速增長，自然語言處理（NLP）技術(shù)在該領(lǐng)域的研究成果和應(yīng)用落地也越來越多。雖然，智能問診已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)診斷，但很多時候系統(tǒng)給出的診斷結(jié)果與現(xiàn)實情況大相徑庭。舉例來說，當我們能準確地給出“體溫38.5度、有點發(fā)熱、四肢無力”等癥狀時，系統(tǒng)會比較容易根據(jù)提供的信息進行詢問，給出如感冒、病毒感染等相對精準基礎(chǔ)診斷；但如果給出諸如“疲勞”,甚至“累”“沒勁”“胸痛”等含糊不清的主訴，智能診斷系統(tǒng)可能就無能為力了。

這是因為，目前計算機在文本理解的精度和深度上和人類仍然有很大的差距，特別是在醫(yī)學領(lǐng)域，不僅要求計算機學會龐大的專業(yè)術(shù)語，形成知識圖譜；更要能讀懂沒有專業(yè)知識的患者對于癥狀的模糊主訴，并將其與專業(yè)術(shù)語做關(guān)聯(lián)。

在此過程中，研究人員除了要給算法“投喂”龐大的專業(yè)語料和日常知識，提升算法能力，加強AI對真實世界的理解，還需要用更好的策略，選擇合適的模型，優(yōu)化醫(yī)療NLP領(lǐng)域目前面臨的問題，而這也是第二十屆中國計算語言學大會（下稱）智能醫(yī)療對話診療評測——“智能化醫(yī)療診斷賽道”要解決的主要難點。

在此賽道中，騰訊天衍實驗室團隊提交的方案憑借較高的疾病預(yù)測準確率和癥狀召回率，成功獲得該賽道第一名，下面我們來看看這套方案是如何進行算法思考和模型選擇的。

任務(wù)難點：讓算法迅速讀懂“患者”

“智能化醫(yī)療診斷”賽道的任務(wù)是：需要選手開發(fā)一個模擬實際問診過程的可交互程序，用程序與擁有超過2000組醫(yī)患對話樣本的病人模擬器“過招”：首先，要與主辦方提供的模型交手，判斷出“患者”的初始癥狀；然后ai預(yù)問診，還要根據(jù)這些信息，輸出能夠進一步獲取有效信息的問題，對“患者”?進行接下來的癥狀詢問；最終，在不超過11次的交互過程中，識別出“患者”的疾病和癥狀。比賽結(jié)果也是以診斷準確率和癥狀召回率來確定。

其中的難點是，2000組的對話樣本，每個都包含著大量數(shù)據(jù)信息：疾病類別、病人自訴文本、直接信息（病人自訴中明確提及的實體信息、癥狀），甚至隱藏信息（需要結(jié)合整段醫(yī)患對話得到實體及標簽，判斷患者是否已經(jīng)有該癥狀）。并且，與現(xiàn)實世界病人一樣，機器“患者”不會一次性把癥狀表述清楚，比如出現(xiàn)一種癥狀多種描述等主訴表達。

選手開發(fā)的算法和對應(yīng)算法選擇的模型，不僅要能“讀懂”被“模糊描述”的癥狀，并迅速將癥狀分類；還要根據(jù)當前詢問到的病人信息，準確判斷出“患者”還可能具備什么癥狀，以便在有限的問診交互環(huán)節(jié)中ai預(yù)問診，增加“患者”有效信息輸出，從而最大可能提升疾病診斷準確率以及癥狀召回率。

因此，該任務(wù)不僅考驗算法能力，更同時考驗算法和模型的搭配策略，以提升程序問診的準確性和效率。

方案對策：更高效的算法+更合適的模型?提升推理速度

為了讓AI更加理解“患者”信息，騰訊天衍實驗室利用搜索、問答、預(yù)訓練、分類等多項NLP、機器學習技術(shù)，進行程序開發(fā)，整體方案分為癥狀問詢、疾病預(yù)測兩大版塊，每個版塊都采用相同模型預(yù)測方案，同時，每個版塊細分為三個部分：基于檢索查詢歷史病例、基于自然語言的癥狀/疾病預(yù)測、基于癥狀的癥狀/疾病預(yù)測（如圖所示）。這三個部分在同一個交互周期內(nèi)會同時運行，并通過加權(quán)算法進行“校準”，來得到需要繼續(xù)問詢的癥狀或者輸出診斷的疾病。

癥狀問詢預(yù)測框架圖

基于檢索查詢歷史病例部分，利用了精準搜索、模糊搜索，以及貝葉斯推理等技術(shù)，用來查找算法數(shù)據(jù)庫中的相似病例，這樣做的好處是，不僅能將主訴癥狀的模糊表述和精準表述相結(jié)合，以拓寬對于主訴癥狀和疾病的檢索范圍，還能更高效地對癥狀進行預(yù)測。

基于自然語言的疾病預(yù)測，是將癥狀列表轉(zhuǎn)化為自然語言后，利用預(yù)訓練語言模型預(yù)測查詢癥狀概率分布。值得注意的是，此部分選手們采用的模型是天衍實驗室自有的大規(guī)模醫(yī)療預(yù)訓練語言模型，它是基于大規(guī)模的醫(yī)療在線文本由繼續(xù)訓練得到的，不僅能更好適配醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的語言學習，還在多項醫(yī)療標準數(shù)據(jù)集上取得了SOTA。相比通用預(yù)訓練模型來說，更能勝任醫(yī)療相關(guān)的任務(wù)執(zhí)行。