3亿条大数据支撑 宁诺教授破解医疗分诊难题

  很多人有这样的经历,身体有异常或体检报告有若干“+”,便在网上搜索病症,结果越查越糊涂。如今,这样的状况有望得到改善。

  近日,由宁波诺丁汉大学白瑞斌教授主持的校企合作项目 “诺丁汉智能医疗健康决策系统”顺利结题,该课题中研发的系统与全球最大的一站式在线医疗健康服务平台“平安好医生”合作,选取其超过3亿条问诊及咨询数据,融合机器学习与演化计算等先进技术,在自动分诊、智能问答等方面取得突破性进展,使得在线分诊准确率从项目初期的75%左右提升到95%,成功达到医学高准确率的严苛要求,大幅度提升了分诊的效率和智能化水平。

  记者了解到,项目研发过程中,首创了自动医学常识归纳系统、开发了人工智能问答系统、实现了自动病患导诊和在线辅助问诊。目前,该系统已覆盖2000种常见疾病,相当于一个24小时在线的全科家庭医生,为用户提供辅助诊断,康复指导及用药建议。

  通过该系统,一些常见的疾病可实现全流程线上就医,包括问诊,开药,复诊。“线上的数据大多是口语化数据。比如,用户有‘手麻’的症状,可能他需要去神经内科,也可能是骨科。在系统上,我们通过算法直接给他定位到有经验的曾处理过手麻的医生。”该项目的博士生研究员李响说。

  “更重要的是,在线上就医能带给用户更优的体验。在医院看病,排队要花两三个小时,问诊时间可能只有短短的几分钟。而在线上,省去了排队的时间,20分钟内就能完成初步诊疗。再比如,线下复诊可能要先挂一个专家号,把相关检查记录和既往病史给专家看。线上复诊的话,只需要上传诊疗新的检查记录,医生可调取既往诊疗信息,用户即可在云端与医生复诊。” 李响说。

  该课题负责人白瑞斌是宁波诺丁汉大学计算机科学系系主任,2016年获得入选浙江省杰出青年基金,长期致力于智能计算、机器学习、运筹学等技术的有效融合,解决复杂智能决策优化问题。在他看来,长期以来,医疗最主要的场景在线下医院。将医疗场景由线下医院部分迁移到线上,可以缓解线下医疗机构压力,提升效率。他和他的团队所做的,就是通过深度学习、智能计算、运筹优化等技术方法,优化诊疗路径,将收集患者信息、问询疾病病症等信息结构化、自动化、智能化。

  “长远来讲,我们希望通过技术的创新大幅提升线上、线下医疗诊断环节的自动化、智能化水平,降低医疗误诊率,提升医疗资源使用效率,精准匹配医患需求,同时让用户获得更好的体验。”白瑞斌说。

  据了解,项目团队与平安好医生自2017年开始深度合作,帮助他们由完全人工到机器辅助,降低人工成本,提升综合效率。下阶段,团队将聚焦于高性能医学知识推理及智能诊断技术研究。

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