用AI医生破解“看病难”

　　理想很丰满，现实进度如何？DUCG知识库目前开发到什么程度了？

　　目前，DUCG知识库已完成第三方病历测试的有关节痛、呼吸困难等13个知识库；基本完成开发和内部测试的有胸痛、水肿等17个知识库；正在开发的有不明原因发热、妇科等8个知识库。已经接近覆盖所有临床主诉。

　　AI诊断的便捷度如何？

　　“我们正在开展青岛胶州市和重庆忠县的临床应用试点。不管是镇医院的大夫，还是村卫生室的村医，有电脑或iPAD就可以通过云上DUCG系统开展诊断，并可一键生成符合规范的电子病历。”张勤说。

　　AI诊断的正确率如何？

　　重庆6家三甲医院对DUCG系统的关节痛、腹痛、咳嗽咳痰、发热伴皮疹、呼吸困难、鼻出血6个主诉知识库的第三方测试结果显示：除了22个罕见病没有找到病历外，其余疾病的AI诊断正确率达100%，即AI诊断结果与三甲医院医生诊断结果一致。“我们的测试方法特别强调对罕见病诊断的正确率，因为基层诊断错误主要发生在罕见病。”张勤说。

　　AI医生何时能进化成全科医生并投入基层医院？

　　“所有主诉知识库构建完成后，即可实现全科诊断。我们计划再用一年覆盖基层医院除普通外科外，可能遇到的所有主诉的临床诊断。”张勤表示。

　　AI读片：要比人眼更锐利

　　“去拍个片吧。”这是患者在医院经常听到的话。现在，超声、核磁、CT……各种医学成像已经成为医学诊断的必备参考数据，AI读片也随着人工智能技术的普及开始走向临床应用。AI读片准不准？这种技术正在给“看病难”问题带来哪些改变？

　　AI读片可以提高疾病的早期发现率。

　　有些致盲、致畸、致死疾病在发病早期已经出现轻微症状，很难被肉眼发现，但却有可能被AI敏锐识别。这些疾病越早被发现，越早干预治疗，预后就越好。

　　“任正非曾表示，华为P30的代表是数学，拍照时图像不是照出来的，而是数学算出来的。我期待AI读片也能做到这样。”浙江大学数学科学学院、浙大一院双聘教授孔德兴说，《新英格兰医学杂志》发表的一篇论文显示，癌症病人从发病到死亡约为25年：其中，基因发展异常是前5年；基因表达到组织表达出现问题大约是从第5年到第20年，此阶段病灶很小；而等到出现医生可以直接诊断的5毫米以上的肿瘤病灶，往往病人所剩时间仅有1至3年了。

　　“医生很难直接判读小于5毫米的病灶，但数学方法可以辅助，算出超分辨率的医学图像。我们希望把前沿数学理论与现代物理规律和医学尤其是临床医学深层次交叉，所以提出了数理医学这一新概念，并取得一系列具有临床应用价值的研究成果。”孔德兴介绍，他的团队利用自主研发的基于超声影像的创新性分析技术，开发出国际上首款超声辅助智能诊断系统，可以对甲状腺结节、乳腺结节、肝肿块等开展准确识别——对乳腺的识别准确率为：良性92%，恶性93%；分割准确率93%；超声乳腺钼靶的钙化准确率达到97%。