讓機器人會思考要靠“譜”

讓機器人(AI)會思考，要靠“譜”。

這個“譜”被稱為知識圖譜，是將人類世界中產生的知識，構建在機器世界中，進而形成能夠支撐類腦推理的知識庫。

3月28日，集成了百萬醫(yī)學概念、千萬醫(yī)學關系、千萬醫(yī)學證據的中文醫(yī)療知識圖譜正式推出，該知識圖譜由平安醫(yī)療科技和中國醫(yī)學科學院醫(yī)學信息所共同構建。

“在眾多的學科中，醫(yī)學科學的知識圖譜建設相對來說是最困難的。”平安集團首席醫(yī)療科學家謝國彤解釋，舉個簡單的例子來說，同樣是發(fā)燒這個臨床表現卻能夠推斷出不同的病癥，而在醫(yī)學界同一個疾病也有可能對應不同的疾病名。

此外，醫(yī)生的診斷習慣不同，也會對相同的疾病給出不同的治療，卻也可能殊途同歸。海量的臨床案例中存在哪些可以提煉的知識，最終轉化為機器所能理解的“思維”，也是構建知識圖譜時要考慮的。

醫(yī)學科學是人類最艱深的科學，中文醫(yī)療知識圖譜的構建將醫(yī)學轉化為機器語言，通過核心醫(yī)學概念的全面覆蓋、醫(yī)療生態(tài)圈內全方位知識數據的聚合，最終將賦能智慧城市中智慧醫(yī)療一體化平臺。

優(yōu)勢互補 實現輔助決策智能化醫(yī)療

“醫(yī)療知識圖譜的構建，首先要將非結構化/半結構化(注：結構化數據為AI可直接利用的數據)的數據表示成知識圖譜的形式，其中包括將醫(yī)學文獻知識轉變?yōu)獒t(yī)療知識圖譜，也包括將海量病例中挖掘的經驗知識轉變?yōu)闄C器可以理解的表示形式。”謝國彤介紹，平安智慧醫(yī)療中文醫(yī)療知識圖譜包括五大知識庫，即藥品庫、疾病庫、處方庫、風險因子庫和醫(yī)療資源庫。“我們集納了海量的知識，并將知識之間建立關聯，構建最大的中文醫(yī)學知識圖譜，形成一個完整的知識體系。”

醫(yī)學大腦，要理解并運用知識，光靠海量的集納還遠遠不夠，還需要為AI大腦輸入“邏輯思維”。為此，科研人員以疾病、癥狀、用藥、問診等節(jié)點，建立起精準的關系結構，從而實現智能化的診療知識圖譜。中國醫(yī)學科學院醫(yī)學信息所創(chuàng)新研究中心主任李姣博士介紹，平安在健康醫(yī)療領域擁有大量醫(yī)學信息學技術落地的場景。本次合作充分發(fā)揮出了平安在醫(yī)療領域豐富的應用場景，以及信息所在醫(yī)學知識圖譜構建領域的技術專長，使得醫(yī)療知識圖譜在人工智能應用的可解釋性、可循證性、資源可信度上有效提升。

據介紹，醫(yī)學信息所一直以來都在做醫(yī)療領域的知識積淀，并且對醫(yī)學領域的理解更深刻，在醫(yī)療知識上層表達上更加精深。

厚積薄發(fā) AI輔助診斷準確率九成以上

圖譜數據量大、數據覆蓋面廣、數據質量高是知識圖譜能夠走入臨床的基礎。中文醫(yī)療知識圖譜目前基于海量就診數據、幾千萬的醫(yī)學文獻和權威臨床指南來構建。

基于中文醫(yī)療知識圖譜，目前已開發(fā)出覆蓋幾千種疾病輔助診斷模型和輔助治療模型(其中近百種疾病支持個性化用藥方案的推薦)。同時還給出不同角度的輔助診斷，包括基于疾病與癥狀關系輔助診斷;基于疾病與檢查檢驗關系推薦檢查檢驗;基于疾病與藥品關系及藥物相互作用推薦用藥;基于指南、文獻以及相似病例推薦醫(yī)療證據。

謝國彤介紹，在實踐檢驗中，全科常見疾病的診斷模型準確率達到95%。“平安智慧醫(yī)療中文醫(yī)療知識圖譜已經逐步推開應用，構建針對不同的醫(yī)療管理與臨床環(huán)節(jié)，覆蓋診前、診中、診后全流程端到端的解決方案。”

知識全面豐富、邏輯明確符實，機器才能真正理解并運用，最終做出智能的決策。在中文醫(yī)療知識圖譜的基礎上，平安醫(yī)療科技還賦予該醫(yī)療圖譜深度學習能力，持續(xù)積累有效的治療案例和數據，并智能分析，讓AI不斷累積經驗，持續(xù)學習，類似“老醫(yī)師”式的成長模式。

據介紹，目前，基于平安智慧醫(yī)療中文醫(yī)療知識圖譜的人工智能輔助診療系統已經在近百家醫(yī)療機構落地使用，覆蓋了黑龍江、甘肅、湖南、河北等17個省份、60多個城市。雙方還將持續(xù)升級醫(yī)療知識圖譜并擴大基于知識圖譜的應用，助力智慧醫(yī)療服務持續(xù)健康發(fā)展。

落地應用 看眼睛查房顫均能勝任

在臨床上，為避免用藥或治療不當，醫(yī)學界很早就希望能夠出現醫(yī)療決策的支持系統。加州大學舊金山分校醫(yī)學院院長羅伯特·瓦赫特在《數字醫(yī)療》的書中講述了醫(yī)療信息化的發(fā)展歷程，最開始由于技術所限，缺乏機器的深度學習功能，海量數據采集、處理無法集納且無法實時更新等問題，AI助力醫(yī)療非常困難。

得益于人工智能技術的發(fā)展，數字醫(yī)療有望實現。“放到具體的醫(yī)療場景下，人機交互體驗即是指讓系統按照醫(yī)生的臨床思維過程，在醫(yī)生需要的時候提示需要的信息。”謝國彤表示，基于中文醫(yī)療知識圖譜，平安醫(yī)療科技的智能輔助診斷系統會根據病人的描述來預測可能的疾病，并給出一些確診疾病相關的檢查，用藥環(huán)節(jié)，系統會在此前醫(yī)生確診的基礎上，自動給出可用藥物、劑量、劑型、頻次。此外，醫(yī)生還可以運用機器對一天看過的病歷進行匯總、復盤，找出可能存在診斷問題的病歷，進一步減少醫(yī)生的出錯率。

以中文醫(yī)療知識圖譜為基礎的AI系統已經落地應用，解決不同學科中醫(yī)療服務的“痛點”。

3月19日，工信部、衛(wèi)健委兩部委組團調研“北京同仁醫(yī)院平安智能眼科項目”。項目開發(fā)了智能質控模塊、常見眼科疾病智能篩查及輔助診斷模塊，深度融合國產品牌眼科成像設備，以平安智慧醫(yī)療中文醫(yī)療知識圖譜為基石，提升系統的智能化水平，建立統一的權威成像參數和讀片標準，構建多模態(tài)多病種眼科影像云平臺，降低眼科誤診、漏診率，提高眼病整體治療水平。

北京同仁醫(yī)院眼科中心主任王寧利教授表示，視力損害中的80%以上是可防可控的慢性疾病，眼科疾病的診斷人才卻相對短缺。AI助力眼科疾病防控，用國產多光譜眼底相機、OCT做中國自己的眼科醫(yī)學AI，使專家下沉變成智慧下沉，為眼科分級診療落地提供支持。該項目整合的系統可基于眼底彩照和OCT成像篩查和診斷糖尿病視網膜病變、老年黃斑變性等眼科多個病種。

除了針對海量篩查的“痛點”，針對慢性病的長期綜合管理，AI也開始發(fā)力。一場有意思的“社區(qū)房顫AI管理模式PK傳統管理模式”的比賽活動此前在上海舉辦，比賽項目包括房顫患者的病情評估、患者個體化用藥等。結果顯示，配備了AI輔助系統的社區(qū)全科醫(yī)生團隊平均得分86.2，而沒有使用AI輔助系統的團隊平均得分51.5。AI能夠助力社區(qū)醫(yī)生對房顫患者進行快速準確地病情評估并制定合理的管理決策。

對于房顫患者而言，不僅需要管理房顫疾病本身，如抗凝治療、導管消融等，更重要的是建立以患者為中心的房顫綜合管理，來進一步減少房顫并發(fā)癥的發(fā)生、發(fā)展。中山醫(yī)院全科主任潘志剛表示，智能管理的效果體現在社區(qū)醫(yī)生也有能力管理房顫了，因此房顫患者的整體管理率，規(guī)范管理率提高了。(張佳星)

關鍵詞： 機器人 思考