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大数医达斩获“2019全国医疗人工智能技术创新大奖”

时间:2019-11-25 13:42 来源:未知 编辑:文芳 点击:
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   2019年11月23日,由国家卫生健康委员会医院管理研究所指导,《中国数字医学》杂志社主办的“2019中国数字医学高峰论坛——人工智能与未来医学”活动在京召开,开幕当日揭晓“2019全国医疗人工智能创新奖”。北京大数医达科技有限公司“全科AI医生助手”临床辅助决策系统凭借领先的人工智能技术荣获“2019全国医疗人工智能技术创新奖”,公司AI首席架构师林玥煜受邀发表了题为:“AI辅助决策模型前沿技术解密”的演讲,首次披露了大数医达的核心技术路径。

  

 

  大数医达荣获“2019全国医疗人工智能技术创新奖”

  据悉,“2019全国医疗人工智能创新奖”评选活动于2019年7月1日正式启动,历经数月的激烈角逐评审,由北京大数医达科技有限公司申报的大数AI医生助手临床智能辅助诊断,中国第一款使用深度机器学习的中文AI临床诊断辅助决策系统成功入选“2019全国医疗人工智能技术创新奖”并最终夺魁!

  

 

  大数医达首席架构师林玥煜受邀发表获奖感言,首次公开披露AI辅助决策模型的核心技术路径。

  “动静结合”才能更好的看病

  林总现场讲到:“我们在建模路径的选择上,就另辟蹊径。国内大部分公司的AI辅助决策模型使用的是医典、教科书、临床指南等静态知识库。这些静态知识库很经典,也很全面,但是更新周期较长。”

  “然而医生诊疗是动态的,仅凭学习医典是不够的。就像医学院毕业的学生,即便是医学博士毕业,也不能直接给患者看病,还需要通过老师带教和大量的临床实践。

  “院内电子病历展示着真实、完整的患者诊疗数据,且一直处在更新状态中,是非常好的学习材料。”

  “静态会读书”,“动态能看病”,“动静结合”才能更好的看病!

  大数医达沿着“电子病历+医学典籍”路径开始,从电子病历数据中挖掘医生临床经验,训练模型,使用医典知识库纠偏,设置不同数据权重,让模型符合医学共识。

  

 

  中文医学NLP创新实战,完成病历结构化

  NLP(Natural Language Processing)技术作为人工智能的一个子领域,是实现病历结构化的核心手段。

  通过先进的神经网络翻译技术,以序列到序列的模型,将文本转化成结构化实体。

  医学领域中的语言、实体、关系复杂,具有特殊性。大数医达采用无监督中文医学文本与预训练模型,最大程度减少对标注语料的需求,提高结构化模型精度。

  此外,大数医达自建标注-自动标注-人工更正平台,通过人工&机器迭代训练,来提升数据标注和模型训练的效率。

  

 

  全球最大的中文医学知识图谱

  为解决数据之间的复杂关系及数据质量问题,大数医达采用图模型对病历数据建模,有效融合有序和无序医疗数据特征;并通过在图模型中,对不同疾病,不同数据项,根据经典医学典籍中的描述,设置不同的权重,让模型输出更加符合经典医学典籍的结论。

  使用生成式模型(Graph Auto Encoder),能够有效地模拟医生问诊的过程,从而更好的辅助医生的临床诊疗决策。

  “Deep Graph Neural Network,即深度图神经⽹网络是目前Deep mind和Google Brain投入大量⼈力研究和应用的方向,大数医达已经应用到了AI模型上。目前已经建成全球最大中文医学知识图谱,涵盖180,000 医学实体(包括症状/体征/化验/检查指标疾病/药品/手术等)。

  创新不止匠心传承

  大数医达AI首席架构师林玥煜在最后讲道:“大数医达选的是一条少有人走的路,痛并快乐着。4年来,这款AI辅助决策模型就像我们的婴儿一样,从孕育到成长。现如今,模型仍在不断地迭代,我们的创新也将永不停歇。”

  大数医达将怀着对AI技术的严谨态度,对医生的敬畏之心,对未来医疗的美好憧憬,开辟一条符合中国国情的医疗人工智能之路,将千百年的医学瑰宝,永续传承!

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