AI能读懂病历，当AI与BT融合将擦出怎样的火花？

“人工智能不仅能够“看图”识别影像，还能“识字”即读懂病历中的文本信息”

据新华社2月12日报道，这项有关自然语言处理（NLP）技术基于文本型电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果，在线刊登于知名医学科研期刊《自然医学》上，文章题为《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》。

根据文章，这个人工智能辅助诊断系统将可以通过多种方式应用到临床中。它是怎样工作的呢？

这个人工智能诊断平台，通过自动学习来自56.7万名儿童患者的136万份高质量电子文本病历中的诊断逻辑，应用于诊断多种儿科常见疾病，准确度与经验丰富的儿科医师相当。

当患者来到急诊科，可由护士获取其生命体征、基本病史和体格检查数据输入到模型中，允许算法生成预测诊断，帮助医师筛选优先诊治哪些患者；另一个潜在应用是帮助医师诊断复杂或罕见疾病。通过这种方式，医师可以使用AI生成的诊断来帮助拓宽鉴别诊断并思考可能不会立即显现的诊断可能性。

此前，人工智能在医疗领域的主要应用在于能识别影像，而这项最新研究的亮点在于能更进一步读懂、分析复杂的病历文本数据（医生的知识和语言），意味着人工智能或将能像医生一样“思考”。系统通过学习获得的文本病历越多，人工智能或将可以诊断更多疾病。

人工智能在二十一世纪的开端，就对人类秀出自己的肌肉。在人工智能元年伊始，AI就在围棋、驾驶、法律、交通、音乐、医疗等领域相继发力，成为了主导社会变革的科技力量。

近年来，人工智能在影像读片、疾病诊疗以及远程医疗等方面都有长足进步，在健康医疗领域前景广阔。融汇仁和集团在建设创新型健康医疗全产业链服务平台的过程中，十分重视与人工智能的融合发展。要推动建立生命健康医疗新模式，就离不开AI与BT的全面融合。

未来生活中，大约有70%的数据直接或间接地与生命相关，生命数据主要来源于三个方面。

第一个是医疗电子病历，即出生以后所有的诊疗记录；第二个是可穿戴设备和智能家居等日常设备对人体生命数据（包括血糖、心电、运动量、摄入物质）的采集，以及针对数据建立的健康预测模型；第三个是通过高端生物检测，包括基因检测、蛋白检测、代谢检测等建立的组学大数据。

数据量之大是人类医生所无法处理的，因此发展生命科学不可能由单个技术的进步来完成，融汇仁和集团在生命健康医疗全产业链平台的独特核心竞争力，就是基于生命科学多位一体的多种技术的融合科技。

生命科学与人工智能以及生命大数据、移动互联网等科技的融合发展，伴随生命健康医疗在理念、理论、方法、目标与体系方面都会发生深刻变革，必将引发新一轮生命健康医疗革命，人类社会的整个健康医疗产业体系、项目业态与消费模式都将会重构与重建。