中国的Yitu Healthcare在研究项目中实现了高达97%的高达97%,以利用自然语言处理(NLP),人工智能(AI)分支来帮助计算机做出书面和口语。
这使得Yitu的AI功能在阅读电子健康记录和生成患者诊断时符合医生的能力。该公司的研究是与广州妇女和儿童医疗中心和其他研究机构进行的,最近在自然医学中发表了同行评审医学期刊。
研究人员使用超过186万个门诊观察的1016万个门诊观察到18个月的数据点,由临床相关信息和先前医学知识集成的数据模型支持基于NLP的诊断系统。
主要诊断包括儿科的常见疾病的55个诊断码,涵盖了广泛的病理学。诊断系统实现了稳健的常见条件以及潜在的危及生命的常见情况。
除了记录诊断急性哮喘的精度率97%,研究人员还要求精确诊断细菌性脑膜炎(93%),水痘(93%),流感(94%)和玫瑰果(93%)。
Yitu Technology的医疗保健总裁Ni Hao表示,突破证明AI技术可以帮助医生处理大量数据,以及诊断不确定和复杂的医疗情况。“儿科疾病对医生来说可能是棘手的。他补充说,AI Assistant将深刻地改善诊断过程和提高效率。
在临床环境中,可以在分类过程中使用该系统以诊断基于患者的病史和生命体征的医疗条件,以及体力检查。Yitu表示,除了帮助医生避免误解和偏见的诊断,该系统还将缓解中国经验丰富的儿科医生的短缺。
在过去几年中,AI在医学中的使用已经增长。2017年,澳大利亚的icon集团开始攻击IBM的Watson for Mocology,以识别由医学期刊和教科书的研究论文和医疗信息支持的癌症治疗方案和药物。
该工具还在七种癌症中排名基于循证的治疗方案,与同行评审的研究和临床指南相关联。通过机器学习功能,基于以前与其用户的互动,它会随着时间的推移而持续学习。
2016年,谷歌开始与大学学院伦敦医院开始使用ITSDeePMINDRESEARCH操作的AI功能加速治疗头部和颈部癌症。
AI启动的Berg也是在ACT上进入该法,其中包含一个药物发现平台,将患者数据与临床和人口统计信息结合在一起,为医生提供关于治疗计划的建议。
版权及免责声明:凡本网所属版权作品,转载时须获得授权并注明来源“科技金融网”,违者本网将保留追究其相关法律责任的权力。凡转载文章,不代表本网观点和立场,如有侵权,请联系我们删除。