首 頁北京思普科軟件：兒患智能醫學專家系統
CHIMA 2020醫院新興技術創新應用典型案例推薦活動自啟動以來，獲得業內各方積極響應。CHIMA公眾號將陸續刊登參評案例，展示醫療信息技術科技創新應用成果，分享信息化建設先進經驗，促進同行間的學習交流和相互借鑒。歡迎關注。
醫院診斷的準確度是決定醫療質量和效率的最關鍵因素。診斷絕大多數情況下和臨床醫生思路及患者診斷流程相關，很多情況下作為一個普通醫生憑借固有思路很容易會導致診斷失誤。對于非三甲醫院的醫生而言醫生誤診主要是缺乏經驗引起的；而對于三甲醫院而言由于醫生每天都面臨大量患者（以北京兒童醫院呼吸科為例，高峰期每位醫生接待患者時間不超過1分鐘）。這種情況下，醫生做診斷時一般是通過“直覺”，這樣的思維模式在醫學診斷層面則可能出現低概率的錯誤從而造成醫生誤診和漏診。
兒患智能醫學專家系統在兒童專科疾病輔助診療領域具有重大創新性，它學習了北京兒童醫院最頂尖的醫學專家的診療思路，將全國具有巨大影響力的北京兒童醫院優勢學科能力，通過人工智能技術轉化為兒科領域的輔助診斷工具，實現了人工智能技術與醫療科學的完美融合，并填補了國內兒科智能醫療領域的空白，成為我國兒科智能輔助診療的先行者和推動者。該系統已在北京兒童醫院門診環節得到了應用，為兒科臨床醫生提供了有效的輔診服務，在極大的減輕了醫生的工作強度的同時，進而有效地避免了漏診、誤診情況的發生。
兒患智能醫學專家系統可同時覆蓋于三甲醫院門診環節及醫聯體分級診療環節的應用，主要服務對象患者及臨床醫生。
該系統在滿足北京兒童醫院門診環節需求的同時，也適用于醫聯體分級診療的建設，為基層醫院信息化發展和國家公共衛生體系完善奠定了基礎，真正將國家倡導的“醫療優質資源下沉”及“分級診療”政策落到實處。在未來，隨著人工智能、大數據云計算、5G技術等在醫療領域的廣泛運用，該項目整合兒科基層至國家級醫療專家資源，使患者在基層醫院就醫也能享受到三甲醫院專家級醫生的規范性診療，這在一定程度上解決了醫院醫療服務能力不足問題，同時也提高了醫生的服務水平和診斷疾病能力。
兒患智能醫學專家系統采用人工智能技術，通過搭建人工神經網絡模型，模擬臨床醫生的認知、思考、推理、學習，并能夠精算出臨床診療結果的智能系統。
智能診療是指根據患者基礎信息（如：年齡、性別）、主訴信息（如：胃痛、咳嗽）、癥狀信息（如：發熱3天，體溫最高40度）、病史信息（如：2年前重癥肺炎已治愈）、體格檢查（如：聽診是否聞及濕啰音）、醫技檢查（如：胸片、血常規、核磁）等信息作為輸入數據傳至“智能診斷模型”，通過自然語言處理、圖像識別、知識圖譜等技術區分鑒別診斷，根據輸入內容自動提供引導性實時提醒及循證，包括觀察患者典型癥狀表現、進一步檢查檢驗項目、指標高危值等。通過輸入信息的不斷豐富與完善，系統智能診斷疾病結果也會更加精確，并支持疾病輕重癥及亞型細分，以肺炎為例，進一步可區分病毒性肺炎、細菌性肺炎、支原體肺炎等細分疾病。通過提取臨床表現及輔助檢查檢驗結果等核心要素進一步篩選疾病場景，包括門診治療、住院治療、轉診治療，自動定制規范治療路徑，包括適當的治療措施、用藥、專家會診、診后評估、隨訪等。
系統操作簡單，體驗友好，支持手動、語音及OCR識別技術信息輸入，支持患者病歷、檢查、檢驗單等內容拍照上傳，系統即可自動識別并精準匹配，讓用戶體驗“隨手拍，隨心查，精準診療”。
系統支持多終端使用，包括電腦、手機、機器人、電視等。
兒患智能醫學專家系統在三甲醫院的使用場景如下：
患者家長在兒童醫院門診室通過掃碼下載“兒患智能醫學專家系統”小程序，使用者登錄系統后，在等候期間輸入主訴信息，提交后系統自動獲取檢驗檢查信息。AI根據信息自動給出診斷和治療建議并推送給醫生。本產品便可通過對患者病歷的解析，智能給出診斷結果及治療方案。診斷結果按概率大小順序列出，供醫生參考。智能診斷還支持對診斷疾病細分、疾病嚴重程度判斷、正確診療規范提醒等功能。
醫生接診后，根據AI的預判信息再進行聽診等進一步工作給出最終診斷后，系統自動完成歸檔。
本系統主要應用人工智能技術，包括：自然語言處理、知識圖譜、圖像識別技術以及公司自主研發的空間向量精準診斷模型、兒科醫療大數據庫和數據解讀訓練模型等。
系統依托北京兒童醫院既往5-10年的電子病歷數據，搭建基于多組學科融合的AI模型，通過模型對噪音數據進行篩選、清理，形成初步疾病診療數據集以及診斷模型。基于初步診斷模型并將臨床專家大腦內經驗轉化及融合，真正適用于臨床醫生。
本系統的空間向量精準診斷模型突破傳統AI只基于“病歷數據”訓練的診斷技術，突破傳統AI“黑盒子”算法，空間向量精準診斷模型支持將專家經驗轉化為算法參數，同時支持診斷算法“白盒”化，空間向量精準診斷模型具有精準、靈活、可調試性。
公司經十幾年專注醫療項目積累，搭建標準化疾病譜、疾病細分類庫、標準化醫療用語詞庫、醫療用語語義分析庫、醫療知識關聯融合庫、多因素判斷邏輯庫、引導提醒庫等數據解讀訓練模型。將“數據”轉化為可解讀及應用的“信息”和“知識”，本系統在醫療數據深入解讀能力方面處于國內領先水平。
（1）結合國內兒科頂尖醫療技術團隊經驗方面
本項目依托北京兒童醫院頂尖醫學專家開發，系統研發過程中與院內多位專家密切溝通、學習、配合，在疾病認知，疾病診斷、疾病處置等方面學習到大量精準、規范、前沿知識，并將其轉化融合至系統應用。本系統通過兒童醫院專家的校對、測試等環節確保其兒科診療能力達到三甲醫院醫生水平。
（2）應用創新方面
兒患智能醫學專家系統填補了兒患AI應用的空白，尤其是在兒童呼吸科疑難雜癥的輔助診療方面，目前尚屬首例。
2020年9月《兒患智能醫學專家系統》參加了中國科技產業促進會科學技術獎評選，經專家組多輪評審，最終榮獲科技創新一等獎。
該系統的醫聯體版本自2018年至今，陸續在順義空港醫院、方莊社區衛生服務中心、保定兒童醫院及醫聯體單位、河北省兒童醫院國際部、石家莊市辛集第一人民醫院、保定市曲陽恒州醫院、井陘縣孫莊鄉衛生院、云南省昆明甘美醫院兒科、保山市施甸縣婦幼保健院以及昭通市大關縣上橋回族彝族苗族鄉中心衛生院等幾十個衛生醫療機構安裝后，經過一年的臨床實踐與應用，系統在兒科疾病診斷上起到了很好的輔助作用，診斷準確率超過一般年輕醫生。據多個院醫生反饋，因兒童往往不會表達疾病癥狀，診斷流程費時費力、效率較低，但使用了《兒患智能醫學專家》后，能有效地縮短診斷時間，優化服務流程，在1000余例患兒診斷上，應用效果良好。這在一定程度上解決了醫院醫療服務能力不足問題，同時也提高了醫生的服務水平和診斷疾病能力，為兒科臨床醫生提供了有效的輔診服務，進而有效地避免了漏診、誤診，同時也為基層醫院信息化發展奠定了基礎。在這次新冠肺炎疫情防控工作中，通過該系統減少了到三甲醫院就醫可能遇到的新冠病毒的傳染，保證了部分兒童患者得到了高水平的規范診治。
以保定兒童醫院及醫聯體單位為例，利用該系統進行輔診的醫聯體機構患者已有532名，申請檢驗項目611個，依托系統向上級轉診患者7名；開卡患者63名。
系統三甲醫院版本已余2020年8月份在北京兒童醫院門診上線。當前包括：呼吸、消化、神經、感染等28種疾病。系統在兒科疾病診斷上起到了很好的輔助作用，診斷準確率超過一般年輕醫生。使用了《兒患智能醫學專家》后，能有效地縮短診斷時間，優化服務流程，在患兒診斷上，應用效果良好。這在一定程度上解決了醫院醫療服務能力不足問題，同時也提高了醫生的服務水平和診斷疾病能力，為兒科臨床醫生提供了有效的輔診服務，進而有效地避免了漏診、誤診，同時也為基層醫院信息化發展奠定了基礎。
隨著系統病種的不斷豐富，未來將兒患智能醫學專家系統打造成兒科全病種、跨學科、多場景應用的人工智能輔助診療系統。依托福棠兒童醫學發展研究中心，在其3000余家基層醫療機構的兒科分級診療網絡體系中大力推廣，使患者在基層醫院就醫也能享受到三甲醫院專家級醫生的規范性診療。真正將國家倡導的“醫療優質資源下沉”及“分級診療”政策落到實處。
申報單位：
北京思普科軟件股份有限公司
參選方向：
醫學人工智能創新應用
