年12月5日下午，广州市妇女儿童医疗中心一间普通的会议室内，8名副高以上的高年资医生正襟危坐着翻看手头的病历。他们正在进行一场特殊的“人机大战”，挑战他们这些行业翘楚的，是一台只有一岁，却熟读了万份儿科发热病例的人工智能医生———咪姆熊医生。经过四个小时、过百份病历的PK，咪姆熊医生表现出了非常快速的诊断、识别能力。但准确率在一些病种上，还是略逊于经验老到的儿内科专家。广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心主任梁会营博士表示，这其实是由妇女儿童医疗中心联合科技企业开发的咪姆熊医生的一场公开课。“她(咪姆熊医生)一岁了，已经能够看32种和儿童发热相关的疾病，诊疗能力甚至高过中级职称的主治，略逊于副高职称的副主任医师。”

能诊断32种疾病

这个医院研发的人工智能医生“咪姆熊”，已经学习了近万份真人病历，能诊断32种疾病，其中有24种疾病诊断的准确率达到90%以上。

“咪姆熊”目前已分化成两个版本：简单易用的大众版和专业的医用版。大众版咪姆熊可通过手机和电脑向用户提供诊断服务，比如，家长可根据孩子出现异常的身体部位，点击咪姆熊身上相应的区域，并选择孩子的症状描述，咪姆熊就会给出初步判断，为家长提供就诊建议。

发热疾病在儿科门诊中占比近八成，“咪姆熊”专注儿科发热相关疾病诊断，通过深度学习大数据，可以自动把医生输入病历的主诉、简要病史转换成计算机看得懂的结构文本，立即根据人工智能算法输出推荐的诊断。

如今它可以诊断32种疾病，诊断能力达到市妇儿医疗中心医生平均水平。

研发人员强调，人工智能背后的“人”无可替代。“咪姆熊”要靠临床医生去训练，目标是成为医生的辅助，把医生从重复的劳动中解救出来，而不是代替医生。

如何上课学习

在梁会营等开发团队成员眼中，人工智能医生咪姆熊更像是掌握了摄魂大法、吸星大法的武林高手，能通过对现有优秀病历的研读、好的医生带教，来实现优质医疗资源的重塑和复制。梁会营表示，目前咪姆熊学习的一大特点是相对被动。医院内部网络上运行，开发团队给她什么东西学，她就学什么东西。“这样做主要是让咪医院内部的成功病历。这样也能保证她学习的每一条信息都正确，不至于将来影响其诊断。”

此外，由于目前的病历、病案往往处于一个个的信息孤岛中，医院之间并不联通，咪姆熊即便上了外网，也搜不到准确的好的信息。这就好比一个起步阶段的学生，不能让她沉迷网络。将来外部信息优化了，咪姆熊医生的诊断能力稳定、可靠了，开发团队也能让她通过关键词搜索去网上、云上主动学习。

美国IBM公司开发的肿瘤机器人WATSON，已经取得了美国的行医执照。咪姆熊目前在儿科领域的技能，集中于32种疾病。“让她去考中国的职业医师考试，她肯定是通不过的，但我们的咪姆熊医生和WATSON有着本质的区别。美国的人工智能是一个诊断后的治疗方案的提供者，能根据肿瘤的种类、分型给出不同的诊疗方案。而我们的咪姆熊，是直接给诊断。”

一年阅读万份病历

“咪姆熊”成长为医生得力助手的背后离不开辛勤的学习过程：

满月要学习语义理解、同义近义词辨析；

百天就阅读了多万份病例，30余份治疗指南、共识，余万片文献；掌握了15种发热疾病的诊断；

周岁后还要学习更专业化和精密的知识……

据介绍，如今“咪姆熊”已经读了万份病历，辅助诊断范围包含了32种儿科发热相关疾病，这些常见疾病覆盖门诊总量的四成，医院医生平均水平相当！其中：

24种疾病的准确率达到9成以上，泌尿道感染、急性腮腺炎、水痘、发热性惊厥、急性喉炎、结膜炎等准确率达%！

余下的八种算法准确率不高的，为急性上呼吸道感染、急性咽炎、急性鼻咽炎等临床症状非常相似的疾病。近期计划新增41种呼吸科疾病，几乎覆盖呼吸门诊所有的病种。

如何诊断

“咪姆熊”的诊断过程大致是这样的：

在该院的内部系统中，医生在输入患者主诉、简要病史后，点击“辅诊”按钮；

此时系统内的“咪姆熊”一键式自动提取患者的主诉、简要病史、体格检查、实验室检测和影像学检查等门诊病历信息，在后台把医生输入的文本自动转换成电脑能看懂的结构性文本；

根据文本整理出一系列问答：“有无发热？有无鼻塞？有无咳嗽？大便有无异常？……”并根据算法得出一系列患者可能的疾病，整个过程就是一眨眼的工夫。

假如认为需要补充信息，它还会提示医生进行”追问“，并根据回答调整诊断结果。

当列表中出现有可能导致急性症状、危及生命的疾病，如急性喉炎，即使概率较小，也会标红显示，提示医生注意。

虽然AI的工作量很大，但速度还是很快的。出诊的专家在输入后只要点击一下请咪姆熊诊断，小家伙立即就能在电脑界面上形成一系列的结论。73%的概率是急性支气管炎、13%的概率是急性上呼吸道感染、4%的概率是急性鼻咽炎、3%的概率是急性扁桃体炎。结论如果和出诊专家的判断一致，专家可以点取同意结果，这时咪姆熊医生的界面便会有一个洋洋自得的表情在闪烁；而如果专家反对咪姆熊的判断，界面会立即有一个心碎的表情闪烁，而且咪姆熊也会立即重点学习这一病案，去自己的资料库中调取错误的原因，丰富自己的知识库。

最为难得的一点是，这台小AI是能够根据孩子的病情去发现一些高危因素的。比如一个小朋友的症状，主诉怀疑有极小概率是急性咽炎，咪姆熊医生也能演算出概率，同时用标红的字体提醒医生需及时排查急性咽炎，否则这一疾病可能因不及时治疗而引起窒息并危及生命。通过自己的不断学习，以及高年资专家的不断带教，咪姆熊医生目前的诊疗能力是在32种发热相关性疾病中，有24种已经能够做到90%左右的准确率。当然，由于咪姆熊的资料库中，是百万计的既有病例。发生的新病例是根据疾病的要点、相同点，去资料库中找出相同的病历做参考。与其说咪姆熊是诊断出了患儿的疾病，不如说她是“算”出了患儿的病种。

和副主任医师PK不逊色

梁会营博士把“咪姆熊”智能家族研发形容为“医疗大数据和人工智能的邂逅”。但他强调，研发“咪姆熊”并非为了取代医生，而只是为临床提供辅助。

尽管在日前和8名副主任医师级别以上的专家进行的PK中，“咪姆熊”获得了94%的准确率，但研发人员对它目前的诊断能力评价仍较为谨慎，因为这种PK只提供格式化的信息，脱离了可以“望闻问切”的实际诊疗环境，“对人类医生是不公平的”。

只有待日后开发出语音交互功能，人类医生和“咪姆熊”同时当面问诊患者，才可以算得上是真正公平的“人机大战”。

更多“熊医生”会加入“咪姆熊”家族

除了发展语音交互功能以外，研发人员还将开发“发热熊”的大众版，根据设想，家长可以在电脑、手机上看见一只“咪姆熊”公仔，点击不同区域对应相应症状，如额头对应发烧，四肢对应肌肉酸，让“咪姆熊”计算出孩子可能的疾病。

据悉，未来“咪姆熊”还会开发大众版，并将加入“营养熊”、“影像熊”等成员。“影像熊”会专注于妇科、儿科常用的B超检查，辅助阅读产前检查、骨龄检查等的B超片，而“营养熊”会根据患儿症状、指征提供营养方案，目前都处于数据整理、准备阶段。

人工智能和大数据







































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