已用1.6億份病例訓練人工智能,大數醫達要把機器培養成中級醫生

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樓主 2019-04-15 18:48:39
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同一個治療方案的療效,因人而異,存在很大的不確定性。而且治療過程不可逆,永遠回不到昨天。這些特點,給訓練模型造成了很大技術障礙。



文 | 劉涌



從醫院信息系統,到電子病歷系統,到跨系統的集成平臺,到基于人工智能技術的臨床診療輔助決策系統,新技術正在循序漸進地改變傳統醫療。從實現信息的互聯互通,到提高醫院的運營效率,直至提高臨床診療水平,每一步都更接近問題的核心,而每一步的難度也都更高。?

當下最艱難的一步,是把人工智能,尤其是深度學習前沿技術,應用于醫療行業,實現臨床診療輔助決策系統。如果能夠成功地邁出這一步,就能夠增加優質醫療資源的供給。醫療供給側的改善,不僅社會效益深遠,而且商業潛力巨大。


大數醫達?CTO鄧侃博士這樣介紹他們的技術原理:用深度學習算法,能夠把病歷轉換成輸入和輸出一對向量。輸入向量包含患者的性別年齡等基本信息、身高體重脈搏血壓等生命體征、以及癥狀、化驗指標、和影像檢查標志物等等。輸入向量的維度非常高,高達幾千維,實際上輸入向量描述的是患者的病情。而輸出向量包含診斷結果,也就是所患疾病,和治療方案。


“想象一下,如果有一個宇宙空間,它的維度與病歷的輸入向量的維度相等,也是幾千維。把病歷投射到這個宇宙空間里去,那么一份病歷就是宇宙中的一顆星星。我們現在處理了 1.6 億份三甲醫院的病歷,那么在這個宇宙空間里,就有 1.6 億顆星星?!编囐┱f,“ 這些星星不是均勻分布在宇宙空間里,而是聚集成一團一團的星云。每一團星云的中心是某一種疾病。大的星云對應著常見病,因為常見病的病歷數量多。小的星云對應著罕見病。有些星云之間,相距甚遠,因為星云對應的疾病,毫無關聯,例如骨科病的星云,與呼吸科的星云。也有一些星云之間有重疊區域,這說明這些星云對應的疾病,往往是并發癥、合并癥、或誘發癥,例如肺部疾病和心血管疾病?!?

大數醫達簡介


所謂診斷,就是給定宇宙空間的一個坐標,希望預測輸出向量中的診斷結果,也就是疾病。怎么預測呢?先尋找這個坐標周圍有哪些星星,也就是相似病歷,然后統計分析相似病歷中,人類醫生曾經做過的診斷結果。簡而言之,大量優質的病歷數據,是實現臨床診療輔助決策系統的必要資源。


像大數醫達這類醫療大數據及人工智能企業,不需要把病歷數據占為己有。他們在醫院內網幫助醫院搭建私有云,在私有云里先匯總醫院內網中存放的所有病歷數據,然后再用深度學習算法,訓練從輸入向量預測輸出向量的數學模型。他們從醫院獲得的,不是原始病歷數據,而是不涉及病人隱私的數學模型的參數。


中國人口全球第一,每年診療人次接近 80 億。另外,各地三甲醫院實現電子病歷已經十年多。這給國內醫療大數據及人工智能企業,儲備了全球最大的病歷數據資源。大數醫達在不到一年的時間內,與各地十多家三甲醫院進行合作,已經處理了 1.6 億份電子病歷,而且每天都在不斷處理新增病歷。


獲取了海量的優質的病歷數據以后,就可以訓練模型,實現臨床診療輔助決策系統了。訓練模型的技術難度非常大。


病歷數據來自真實世界,數據不完整的現象普遍存在,譬如門診病歷中,常常缺失癥狀描述。數據的質量也存在很多偏差,譬如門診的診斷結果,往往不夠精準。另外,醫學存在信息不透明的問題,譬如不少疾病的病理,至今仍在探索。同一個治療方案的療效,因人而異,存在很大的不確定性。而且治療過程不可逆,永遠回不到昨天。這些特點,給訓練模型造成了很大技術障礙。


據鄧侃博士介紹,大數醫達是這么規劃他們的開發路徑的:先對醫院每個科室的病歷做統計,看看哪些常見病能夠覆蓋超過80%的診療人次。他們發現,呼吸科 19 個常見病,覆蓋了80%以上診療人次。心內科 22 個常見病,消化科 20 個常見病,等等。


大數醫達首先對這些常見病逐個訓練模型。訓練模型,不僅依賴于病歷數據,而且要參考醫學文獻。每個科室約 20 個常見病,需要 3 周左右的訓練時間。大數醫達總共要處理 14 個科室。不僅技術難度高,而且工作量巨大。鄧侃博士說:“我們的目標是,希望能夠讓機器的水平達到中級醫生的水平。為常見病的診斷和治療,提供中規中矩的標準化的專業建議”。


談到大數醫達的產品的服務對象,鄧侃博士表示,他們現在已經開始與藥店合作,提供藥品導購服務。下個月即將為健康險公司,提供核保防欺詐服務。等到14個科室的常見病的數學模型,被訓練到一定程度后,他們將為基層醫院的醫生,提供輔助診療服務。同時為老百姓,提供智能自診服務,提供操作簡單但是高精度可信賴的第二診療意見。


目前大數醫達擁有10多人的團隊,目前主要專注于產品研發。此前,大數醫達已經完成了一輪天使融資,目前正在進行pre-A輪融資,用于擴充團隊。





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