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百度大数据实验室主任范伟:百度医疗大脑用技术助力分级诊疗

2016-11-25 艾媒网 阅读 17228

摘要: 百度大数据实验室主任范伟出席了2016广东互联网大会人工智能&大数据应用领袖峰会,并发表了精彩演讲。他认为,同时随着数据的增加,人工智能经验会变得越来越多,无论是从病人角度来讲,还是从医生角度来讲,一个机器人都能够带来很多价值。

  艾媒网讯2016年11月25日-26日,由广州市人民政府、广东省互联网信息办公室、广东省通信管理局、中国互联网协会指导发起,广东省互联网协会主办,广东互联网大会组委会、艾媒咨询集团承办的“2016广东互联网大会暨全球移动互联网CEO峰会”在广州琶洲保利世贸博览馆5&6号馆隆重开幕。

  本次大会以“共创•飞粤——互联网助推新经济”为主题,来自全国各地的政府代表、行业协会、互联网企业领军人物、专家学者等,共同探讨新经济常态下互联网的发展与未来。本届大会规模空前,会场占地面积两万平方米,规划了近200个特装及标准展位;参与报道的主流媒体超过200家;大会期间接待知名演讲嘉宾200位、海内外移动互联网CEO约1000名、互联网相关行业人士8万人次,是华南地区规模最大、规格最高的互联网盛会。

  会上,百度大数据实验室主任范伟出席了人工智能&大数据应用领袖峰会,并发表了《百度医疗大脑用技术助力分级诊疗》的精彩演讲。他认为,同时随着数据的增加,人工智能经验会变得越来越多,无论是从病人角度来讲,还是从医生角度来讲,一个机器人都能够带来很多价值。

   以下是范伟的演讲实录:

  大家好,我主要讲一下用人工智能怎么样解决一个问题,就是解决我国看病难的问题,因为看病难在座同仁都有体验,在中国医生的数目是美国的1/4,中国的医生数目里面只有10%的医生是有硕士以上的学位,美国的医生基本上都是博士毕业的。中国不缺IT人才,怎么样用人工智能做出一个机器人,能够帮助医生,帮助一般的病人提高这种体验。

  目前在国内有一些非常有意思的现象,三甲医院会非常非常忙,一般的三甲医院医生一天看病人数一般是100-200左右,我在去年7月份以前,我去上海一家非常有名的医院之前,我当时猜测三甲医院的医生一天的看病人数大概在60-70,后来我去上海一间医院,他们的医生跟我讲,他们门诊医生一天看病人的数目在120-200左右,所以基本上一个病人,每个医生要看3-5分钟,这过程当中包括问诊,包括写诊断书,同时要把病人开的处方写出来,而在美国,病人跟医生的交互时间至少是15分钟,经常是半个小时,由于中国三甲医院医生过分忙,病人得不到非常足够的重视,能够把病人的问题发现出来。同时在地区的一些小医院,一些二级、三级医院,病人相对数目比较少,就是医生也不像三甲医院的医生这么忙。下面我们有一个问题,我们怎么样用人工智能能够解决这个问题,就是我们能不能用人工智能做出一个机器人,让它的效果跟用户的体验能够像一个三甲医院的医生一样。

  我们有一个机器人叫做百度大脑,它从开始,用户输入一个问题描述,比如说我头痛、发烧、独肚子痛、很恶心,我怎么了,它首先是识别用户的问题里面,哪些是主要的主述,那些是重述,病人主要看哪个症状,它会问关于这个症状的相关具体信息,比如发烧的温度,发烧的时长,如果是有综合的症状,包括会问这个病人的症状发生先后顺序,比如说是拉肚子在前还是发烧在前,身上有疹子,疹子是在发烧之前发生的还是发烧之后发生的,这个对于医学诊断是非常非常重要的。

  同时这个机器会问用户根本没有想到的一些重要信息,一般病人只会感觉到发烧、拉肚子这种比较明显、直接的症状,但是可能会忽略身体上的一些问题,比如他会问这个病人的家庭个人病史,还会问一些生活习惯,最终会给出一些诊断。

  目前我们这个机器人已经在百度医疗产品里面集中进去,作为医生的助手,用户可以跟机器人对话,机器人会像医生一样有非常详细的信息,然后把这些信息作为一个机构化的数据,发给医生,医生可以看到,大脑给的诊断,病人暂时看不到,医生可以去确认大脑的诊断,或者可以去问更多的问题,也可以大脑诊断哪些地方需要做一些修改。这个在我们展台上面有演示,大家可以去体验一下。

  在美国,一般你去看医生,你首先一般不会见的是医生,在见医生之前,你跟医生见面15分钟之前,你一般会见他的医生助手,他会了解很多问题,跟你进行对话,这些输在电子病历之前,医生在病人进来之后就已经知道了他的大概情况,病人进来之后,他会再进一步进行诊断,这样会提高病人的体验,也会使医生看病看更深入。

  目前在国内,在大城市,当人身体不适的情况下会做些什么?在中国的大城市,70%左右的人处于身体的亚健康状态,因为三甲医院过忙,同时一般的病人不太愿意去小医院,真正去看病的人数只占了不到5%,但是网民当中89%当身体不适的情况下,首先上网查信息,通过网络作为一个入口能够解决非常多的问题,能够起到比较好的用户体验。

  但是在网络里面查以来有很多问题,大家现在用目前现场所有的搜索引擎,包括百度、谷歌,有兴趣的朋友可以试一下,一般你输入一个问题之后,它只是会去匹配关键的症状信息,但是它会把跟疾病相关的性状信息都省略多,而给你看到非常多的结果。

  而且你看到前几个的搜索结果之后,你看了几页,你发现了好像跟你需要的不一样,然后你再做重新的修改,加入一些新的限制词,做去反馈一下,看到结果。

  一般情况下,你要搜索,可能2-4个小时,如果你很走运,你可能会找到一些材料是你需要的,很多情况下是根本没有,有那个时间,你还不如去医院看一下。

  下面看一下我们怎么用人工智能去做这个。在过去的几年当中,无论是在医院还是网络,还有不同的来源,医疗大数据飞速增大,基本上每年以3倍的速度在增长,问题是我们怎么用这些数据把三甲医院医生的能力变成一个工具,能够帮到我们每一个普通的老百姓,也能够帮助医生去做更好的诊断。

  人工智能,实际上干了很多年了,这几年突然间又热了起来,主要原因是我们能够在过去的几十年当中,我们处理数据的能力一直是非常有限的,现在随着深入学习和发展,我们能够利用的大数据的能力,有了非常大的提高,让我们能够在大数据里面发现出更多的知识,帮助我们做更好的判断、模型。

  医疗做的这种机器人来讲,可以在两大方面能够帮助一般的老百姓和医生,从一般的老百姓来讲,我们希望当你身体不适的时候,在任何时间,任何地点,你都可以跟它去对话,然后如果是关于疾病的问题,它可以跟你解答,从症状到疾病,如果是想对药物的理解,它可以对药物的一些副作用,包括什么样的病人能够吃什么样的药,比如说发烧这件事情,市面上来讲可能有非常多的退烧药,但是学医的都知道,有些退烧药代谢之后,两种途径,一种是走肾,一种是走肝,如果是有肾病的病人来讲,当发烧之后不要吃代谢之后走肾的人,一般的病人可能并不知道,而且你买了这个药,它可能写得非常非常小的地方,你不见得会去看了,可能看了也不太懂。然后是这种治疗方案,不同病之间的关系,还有药的副作用来讲,这些问题来讲,对于我们每个人都非常相关的。

  对于医生来讲,诊断之后有一些罕见病的提醒,比如说我们前段刚去一个医院做测试,很有意思,有一种病,在大多数情况下,有一种是慢性病,一般不会造成病人的生病危险,是需要一种调养的病。但是有一种症状很像的病,叫做胸膜炎,这种病必须要去医院久治,有一些医生如果从医的经验不是很久,他可能会忽略这方面的病。像这些信息来讲,作为一个机器人来讲,他有非常多的优势,首先机器人不会疲劳,只要有电就可以,同时随着数据的增加,经验会变得越来越多,无论是从病人角度来讲,还是从医生角度来讲,一个机器人也能够提高很高的价值。

  下面介绍一下我们百度大脑这个机器人是怎样做的。有两方面的数据来源:第一、医书。第二、网上大数据,还有电子病历。医学是一个非常严谨的科学,因为有这么多年的积累,我们主要的推理模型是基于医书的,包括医学院的教科生和人民卫生出版社,非常有经验的医生,给医生写的非常专业的书,比如说叫做诊断学,以它作为诊断的基础。大数据主要是用于丰富机器人了解用户的用途和用户的语言描述,比如发烧这个症状,在普通话,在日常当中有非常多的说法,比如说头烫烫的,身上热热的,感觉烧烧的,脸觉得烧得红红的等等,方式非常多。但是作为推理来讲,需要把它变成一个专有的名词,所以我们利用医书作为最根本的推理来源。但是利用网上的大数据去丰富机器人的意图。

  作为机器人来讲,我们做了有23种不同的问题,包括最关键的问题是从症状到疾病的诊断,诊断之后可以看到相关疾病的信息,还有常见并的一些提醒,像这些信息来讲,对于医生,包括罕见病的提醒,帮助医生节省跟病人的交互,因为医生跟病人的问诊是一个相对比较机械的过程,同时从用户的角度来讲,这个机器人可以帮助用户去获得最合适的医疗资源,比如说去医院,医生,如果是疾病就得到一些尽快的服务。

  这个是我们设想的,我们有了人工智能做出的一个医疗机器人之后,我们怎么样能够解决看病难的问题,看病难在我国是非常明显的,在美国中部,在英国,包括香港,看病也不是一件容易的事情。首先,一般的用户当中,有一个机器人,你可以跟它对话,它跟你对话之后,了解你的需求是什么,然后知道你估计是哪一个病,如果是一些小病就直接去药店买药就好了,如果是罕见病,可以提醒,但是概率很低,你可以在自己相对时间比较宽松的时候去医院做检查,如果是敏感的信息来讲,比如说我们可以去提供电话,然后可以咨询。现在美国大多数的医院和诊所都是有24小时的服务,他一般你这个电话不要打,除非是有紧急情况,如果我们中国有这个电话之后,我们发现病人的确有一些问题需要人干预,你可以在任何时候使用这样的服务。

  除此之外,比如说现在在我国有非常多这样的问题,体检。目前我们看到基本上都是几种菜单,你们去选一个,体检在美国是一个非常非常个性化的事情,根据你的年龄,你的病史,医生会问你很多很多的问题,然后跟你做出一个菜单,然后帮你做相应的化验,因为是在任何的领域里面,特别是医学里面,做这种预防总是比治病便宜很多,但是我们看病很难,你别指望医生跟你对话半个小时,帮你做出一个菜单,这些都可以交给机器人做。现在国内的人口老龄化的问题,我妈妈80多岁一个人在北京,我能不能做一个机器人,它可以通过云的方式进行对话,去了解妈妈的问题,给妈妈一些帮助。

  我很快介绍一下我们主要的技术方式。这个是大家都得到过的症状,就是拉肚子。证明一个小的症状,实际上相关的病很多,它里面会根据你拉肚子的一些性状、信息,有一些非感染型的,还有感染性的,包括一些时间、拉肚子的相关信息,还有一些罕见病,像麦焦病(谐音)是一种遗传病,像拉肚子这种信息来讲,一般来说非常麻烦了,现在全部的疾病有11000多种病,拉肚子这件事看起来都非常眼花缭乱了,现在我们就有这种非常好的方式能够做到,机器人会进一步的问非常多的问题,我最后会有一个演示。

  病人一般的问题会问的花样很多,我们大概分析了一下,基本上是有五大类问题,二三小类问题,为了保证机器人的回答是符合人的常情,首先要了解用户的意图是什么,否则会变得机器人看起来不是医疗助手,可能是有点脑残。这种方式,我们是用了一个复合的神经网络,我们记录了在这个问题的一些信息,拼接起来,目前我们这种精度是97%、98%左右。

  我最后有一个演示,大家可以体验一下,这个大脑如果做问诊是什么样子的,它是说我最近老是胸闷,首先问你是男是女,然后它问喘气的信息,然后问一些用户自己没有说的症状,用户说我还有胸闷、胸痛,然后它会问你胸痛的持续时间,还问你有没有头晕、缺氧等等,这些用户都没有讲,都是机器人来问的,然后它问最近是不是有睡眠质量不好,然后它会问一些病史,比如说病人有没有冠心病、高血压等等,前面能够看到结构化的信息,如果作为医生来讲,我们会把这些信息让医生来看,医生可以确认这个信息是不是足够的,还要不要继续去问,还有相应的卡片。

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