（记者王潇雨 特约记者王慧 通讯员易灵敏）人工智能诊断系统不仅能“看图”，而且能“识字”了。广州市妇女儿童医疗中心夏慧敏教授团队、依图医疗、康睿智能科技、广东省再生医学重点实验室组成的科研团队开发出一套针对儿科疾病的人工智能诊断系统。该系统学习56.7万名患儿的136万份高质量电子文本病历中的诊断逻辑后，可以读懂病历，推荐诊断，对常见儿科疾病诊断准确率达88.5%。相关论文2月12日在线刊登在国际医学科研期刊《自然·医学》上。
夏慧敏表示，近年来，人工智能诊断工具的应用局限于相对标准化的静态图像数据读取上。该团队研发的系统能通过自动学习病历文本数据中的诊断逻辑，进一步读懂、分析复杂的病例。由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的团队，手动给电子病历上的6000多张图表进行注释，并持续对模型进行检验和迭代，同时利用自然语言处理技术建立的病历智能分析系统，将非结构化文本形式的病历数据变成结构化数据，以便人工智能系统可以准确完整地读懂病历，包括患者主诉、症状、个人史、体格检查、实验室检验结果、影像学检查结果、用药信息等多方面的数据。
研究人员随机抽出1.2万份患儿病历，并把20位“参赛”儿科医生按年资和临床经验高低分成5组。结果表明，人工智能系统诊断的准确率为88.5%，高于两个初级医生组（84.1%和83.9%）。
研究团队还开发了一套诊断结果智能推荐系统。系统首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统区分，然后在每一类下面做细分。由人工智能做出的初级诊断，精确度接近检查医师做出的初级诊断。
