會“看圖”能“識字”
深度學習醫學知識
機器會看病，在於機器深度學習“病歷”、醫學知識，有了病種庫後，建立診斷模型。
與以往人工智能系統不一樣的是，該系統不僅會靜態看圖，還會“識字”，學習的數據量之大前所未有。依圖與廣州市婦兒中心進行合作，收集了該中心在2016年1月至2017年7月間的56.7498萬個門診病人的136.2559萬次問診電子病歷，抽取到覆蓋初始診斷包括兒科55種病例學中常見疾病的1.016億個數據點。
其次，突破病歷文本語言和計算機語言之間的障礙。這是研究人工智能病歷學習中突破的最大難點。
為此，研究團隊利用依圖醫療的自然語言處理（NLP）技術建立一套病歷智能分析系統，將病歷變得標準化。並由30餘位高級兒科醫師和10餘位信息學研究人員組成的專家團隊，手動給電子病歷上的6183張圖表進行注釋、持續檢驗和迭代，保證了診斷的準確性。
依圖醫療總裁倪浩說：“此次成果的核心技術部分，實際上是通過深度學習技術與醫學知識圖譜，對電子病歷數據進行解構，從而構建了高質量的智能病種庫，並在此基礎上建立各種診斷模型。”
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