人工智能赋能基层，让诊疗变得更“智慧”

“国家的分级诊疗搞了很多年了，‘基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动’，但是基层首诊很难做好，主要的问题在于基层没有好的医生，全科医生培养不出来，培养了也留不住。所以我们就想，能不能用智慧医疗的方法解决基层医生水平不高的问题。”全国政协常委、国际核能院院士、中国科协原党组副书记、副主席、“百名院士百亿基金”轮值主席张勤说。

11月27日,海峡两岸暨港澳青年企业家创新创业发展论坛在青岛举行。在下午的“生物医药与精准医疗大健康发展”分论坛上，张勤做了名为“DUCG智能医疗诊断云平台建设”的主题报告，列举了智慧医疗赋能分级诊疗的典型案例。

基层首诊能力不足

我国卫生健康事业发展统计公报显示，2018年，全国医疗机构近百万个，其中，基层医疗机构约占94.6%；就诊总人次83.1亿次，基层仅占53%。这说明，中国基层医疗水平严重不足，导致很大一部分患者涌入各大医院，造成“看病难”。“基层首诊，双向转诊、急慢分诊，上下联动”的分级诊疗制度在第一步，就受到了阻碍。

针对基层医生能力不足的问题，智慧医疗或许提供了一条可行的解决路径。

张勤表示，对于基层的医生来说，最需要的系统应该包含以下几个方面，一是要能够在任何场景下都能用，需要下沉到到基层乡镇、到县甚至到村，并且保持高准确率。实践证明，有一些系统在可迁徙方面存在很大的问题，在一些地方可以有90%以上的准确率，到了基层只有20%-30%。

二是诊断的结果要有可解释性，如果是黑箱模型的话，不可解释，凭什么医生要相信你的诊断，因为最后人工智能系统只是一个辅助系统，最终负法律责任的还是医生。

三是数据，也就是患者的信息很重要，因为这些信息不是已经都搜集好了放在一起，再让人工智能系统去诊断，而是你要告诉患者该做什么检查，对每个患者都生成动态的研究。并且在基层往往要做全科。

因此，基层医生需要在任何应用场景都能正确诊断，并具有可解释性，可动态生成个体优化临床检查路径的全科疾病诊断智能系统。针对这一点，张勤及其团队原创了动态不确定因果图，英文缩写叫做DUCG。此前，DUCG被用于工业系统的过程诊断，比如化工系统、航天系统等，目前已经做了300项试验，正确率达到了百分之百。现在，他们将DUCG引入医疗行业，辅助医生进行患者诊断。

在论坛现场，张勤亲自演示了DUCG的用法。将患者的病例、基本信息导入之后，通过勾选患者的各种体征，系统会自动生成一个诊断结果，里面包括可能患有哪些疾病、这种疾病的概率，以及系统这样诊断的原因等。同时，系统还会推荐患者下一步进行哪些检测。按照张勤的演示，当患者做了几项检测并将结果导入之后，系统最终显示该患者患某病的概率为百分之百，并提示了相应的治疗方案。“所有的数据都得到了精确的解释。”张勤说。

把“经验”变成“精准”

也就是说，DUCG不需要临床专家关于怎样进行检查的知识，只需要每个病可能产生什么结果的知识。即只需要从因到果的正向知识，不需要由果到因的反向知识。

“我们这个系统实际上颠覆了临床医学，临床医学是基于经验的，医学专业的学生需要在学校学习八年，自己锻炼20-30年，加上他的勤奋和悟性，才有可能成为一个专家级的临床医生。而我们是把疾病进行正向表达，你看到什么样的症状、体征、进行什么样的检查，得到哪些异常结果，正向把这些知识库建起来、合成，再把不确定性、参数、文字解释放进去，医学就成了一个很正向的事情。我们这套算法就把凭经验的诊断过程变成可计算、并且可以自动生成的最佳临床实践。”张勤说。

而这个系统除了赋能基层诊疗、全科诊疗外，另外一个重要的意义也呼之欲出，那就是让患者避免不必要的检测，从而把诊疗费用降到最低，减少医疗资源浪费。

“这个系统在推荐患者做检测的时候考虑了病的危险度，考虑了是做抗体还是做拍片，哪个检测的效率最高，要考虑这个病的情况，还要考虑哪个检查花钱最少，综合起来实施就可以达到个体最优。”张勤说，“在这个患者真实的病例中，一共做了24个指标的检查，而我们这个系统加上查体做了5个检查，诊断结果是一样的，没有什么区别，很准确。这就把医药回扣、不该做的检查都堵住了。”他说。

据张勤介绍，目前，DUCG已构建多个知识库，包括关节痛、呼吸困难、呕血、鼻塞、鞍区疾病等，还有8个知识库正在开发，当所有知识库构建完成后，可实现全科诊断。

在实践方面，关于西医，DUCG与北京协和医院、北大医院、北京宣武医院等三甲医院约30位西医临床专家深度合作，计划用一年覆盖基层医院可能遇到的所有主诉的临床诊断。关于中医，DUCG与湖南中医药大学与北京西苑中医院合作，构建中医疾病诊断知识库，初步构建了“病机19条”和“六经辨证”知识库。

同时，DUCG正在开展与四川遂宁市中心医院、内蒙古呼和浩特市人民医院等的合作，对已建知识库进行第三方测试验证，并正在开展青岛胶州市和重庆忠县的临床应用试点，也与多地达成合作意向。