1分钟识别1小时脑电报告,这个“医生”不简单!复旦儿科“双脑”携手开启智慧医疗新时代

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  面对平均检测时长两小时的脑电数据,不到八分钟,人工智能(AI)小布医生已将三份报告完整准确呈现在银幕上,而医师团队花费十分钟只来得及完成一份报告。

  今天,在中国数字健康医疗大会上,中国首届儿科AI应用大赛拉开帷幕。来自国家儿童医学中心、复旦大学附属儿科医院医、护、技、药不同领域的资深专家组成“人类战队”,与当日发布的AI小布医生系列产品展开对决。

  双方在辅助诊断、智能导诊、影像识别、脑电分析及合理用药等五个场景进行切磋,从现场战况来看,小布医生答题迅速,诊断准确率相当于专科医师,不过面对临床的复杂情况仍不能独当一面。

  1分钟识别1小时脑电报告

  医疗信息化发展至今,如何充分发挥医疗大数据的优势,切实解决临床问题,成为复旦大学附属儿科医院新的研究和发展热点。

  比赛现场,“小布脑电机器人”的出现让观众体验到了临床脑电报告的困难和繁重,也让AI的威力初露头角。

  一份包含了近两小时检测数据的脑电图报告,当医师团队还在逐分逐秒仔细审阅检测时,小布医生仅用时不到3分钟便完成解读。记分员对两组报告进行展示,并对比既往金标准报告,确认了“小布”在报告结论和针对异常的细节描述方面都达到了临床报告要求。

  

  新生儿脑病是导致新生儿危重症患儿死亡的主要原因之一,脑电图检测是其早期识别的重要途径。新生儿视频脑电图检测具有检测周期长,信号特征丰富等特点,一定程度上导致了读图的复杂性,阻碍了相关检测和临床应用的标准化和推广。

  历时一年,复旦大学附属儿科医院新生儿脑病项目组研发出“小布脑电机器人”,能对脑电信号进行全自动化的信号处理、特征提取、模型分析,为临床医生提供具有参考价值的报告结论和预测矫正胎龄。

  据主要研发人员、复旦大学附属儿科医院分子医学中心生物信息学团队的儿研所助理研究员董欣然介绍,研发过程中,该系统得到了超过1800例临床脑电报告验证,分析时长1小时的原始脑电记录,仅需1分钟,针对严重异常的预测准确率达到95%,中度以上程度异常的预测准确率近90%,胎龄预测准确率92.7%。

  人机携手,开启儿科智慧医疗新时代

  复旦大学附属儿科医院每天接待患者逾八千人次,临床任务繁重。

  在院方大力推动下,一批基于儿科医院的真实诊疗数据、经过机器学习算法迭代和数据训练的AI小布医生系列产品应运而生,能够实现智能导诊、智慧审方、智判骨龄、智识脑电和智助诊断等领域的AI应用,提高患者就医体验、优化诊断流程、保障合理用药。

  据复旦大学生命科学学院青年副研究员、遗传学博士王一介绍,经样本集训后小布医生的预测精度达85%,目前在医院呼吸、消化科进行试运行,可以在1秒内给医生相应疾病诊断提示,主要诊断被医生采纳率已经接近80%,和医生诊断的符合率也已达到97.5%。

  

  已与“小布”医生共事两月有余,复旦大学附属儿科医院呼吸科副主任医师黄剑峰认为,AI的优势在于不会疲劳、思考全面、不会遗漏。“不仅能在日程诊疗中辅助医生,也可到基层医疗机构帮助医生诊断疑难杂症。”

  小布导诊护士还将对患者的关怀延伸到了院前。复旦大学附属儿科医院护理部主任顾莺介绍,通过手机智能分诊,结合当天医院号源情况,患者可无缝衔接挂号导诊和院内导航,实现就医全流程的智能照护。

  AI已经来到人类的工作当中。复旦大学附属儿科医院党委书记徐虹教授表示,今后还将进一步探讨,如何让新型人工智能技术与医院现有信息系统充分对接,服务临床,减轻医生工作负担。“我们希望,不断学习的小布医生能扩展到其他专科领域应用,赋能基层社区、边远地区、全科医生甚至成为疑难罕见病专家。人机携手,共同开启儿科智慧医疗新时代”。

  作者:李晨琰
编辑:李晨琰
责任编辑:唐闻佳

  *文汇独家稿件,转载请注明出处。|摄:李天平

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