儿科智慧医疗运用了哪一些技术

智慧医疗使从业医生能够搜索、分析和引用大量科学证据来支持他们的诊断，同时还可以使医生、医疗研究人员、药物供应商、保险公司等整个医疗生态圈的每一个群体受益。面对平均检测时长两小时的脑电数据，不到8分钟，“AI新手”已将三份报告完整准确呈现在银幕上，而医师团队10分钟只来得及完成一份报告。

今天，中国数字健康医疗大会在海口召开，智慧医疗高峰论坛暨中国首届儿科AI应用大赛拉开帷幕，国家儿童医学中心、复旦大学附属儿科医院的医、护、技、药不同领域专业人士组成“人类战队”，今天发布的小布医生系列产品，在辅助诊断、智能导诊、影像识别、脑电分析及合理用药五个场景展开“大对决”，虽然“AI新手”答题迅速，且诊断准确率相当于专科医师，但面对临床的复杂情况仍不能独当一面。

中国卫生信息与健康医疗大数据学会儿科专委会主任委员、国家儿童医学中心、复旦大学附属医院党委书记徐虹教授表示，“此次人机大赛展示了人工智能在儿科临床医疗不同领域应用的成功案例，让我们看到人工智能这类新兴技术将有效辅助医疗工作、提升效率、降低医疗差错几率、减轻医务人员劳动负荷、助力医学教育等多方面的作用。今后也期待更多人工智能技术能够落地临床，从辅助诊疗、促进医疗安全、改变医疗行为等方面切入，‘双脑’携手开启儿科智慧医疗新时代。”

AI优势：1分钟识别一小时脑电报告

今天下午，中国首届儿科AI应用大赛现场，“小布脑电机器人”首次在公众面前亮相，既让观众体验到了临床脑电报告的困难和繁重，也让人工智能的威力初露头角。第一份脑电图数据包含了一次近两小时的检测，数据量巨大，机器人系统展现出明显的速度优势，当医师团队按照常规报告要求，仔细审阅检测的一分一秒时，“AI新手”已经完成了三份报告的解读，10分钟计时结束，医师团队仅完成第一份报告。记分员对两组报告进行展示，并对比既往金标准报告，确认了“小布脑电机器人”在报告结论和针对异常的细节描述方面都达到了临床报告的要求。

新生儿脑病是导致新生儿危重症患儿死亡的主要原因之一，脑电图检测是其早期识别的重要途径，新生儿视频脑电图检测具有检测周期长，信号特征丰富等特点，一定程度上导致了读图的复杂性，阻碍了相关检测和临床应用的标准化和推广。复旦儿科新生儿脑病项目组历时一年研发出“小布脑电机器人”，能对脑电信号进行全自动化的信号处理、特征提取、模型分析，为临床医生提供具有参考价值的报告结论和预测矫正胎龄。

儿科医院分子医学中心生物信息学团队的儿研所助理研究员董欣然博士是“小布脑电机器人”的主要开发人员之一，据她介绍，研发过程中，该系统得到了超过1800例临床脑电报告验证，分析一小时时长的原始脑电记录，时间仅需1分钟，针对严重异常的预测准确率达到95%，中度以上程度异常的预测准确率近90%，胎龄预测准确率92.7%。儿科医院副院长周文浩教授表示，“小布脑电机器人”是由儿科医院自主研发，具有完整知识产权的代表性成果。“作为人工智能在临床医疗应用的成功案例，儿科医院也将进一步推广产学研合作模式，支持开展更多应用导向的原创性智慧医疗项目。”

“双脑”携手开启儿科智慧医疗新时代

比赛现场，还上演了小布导诊护士AI、AI骨龄诊断系统以及安全用药AI的“人机大战”。儿科医院护理部主任顾莺坦言，小布导诊护士对患者的关怀将延伸至院前，通过手机智能分诊，结合当天医院号源情况，无缝衔接挂号导诊和院内导航，实现就医全流程的智能照护，有效提升患者就医体验。

在儿科医院放射科主任乔中伟看来，过去，年轻医生阅读骨龄片，需要翻阅专业图谱进行对照，比较繁琐耗时，有了AI骨龄诊断系统以后，可以实现快速准确的阅片，给出骨龄结果，医生在阅片时还可以对比三种标准的图谱，临床参考价值非常大。

据儿科医院药剂科主任李智平介绍，我国儿科首个儿科临床合理用药智能决策软件系统，通过专业人员完善儿科药物治疗数据库建设后，利用信息化AI智能技术手段，0.08秒及时给出临床诊断后的针对个体患儿生理病理特点实验室检测等，对药物选择、剂量规格、给药疗程智能判断决策智能化管理系统，是儿科医院全院安全合理用药的智慧大脑与中枢神经系统。

医疗信息化发展至今，如何充分发挥医疗大数据的优势，切实解决临床问题，成为儿科医院新的研究和发展热点。中国卫生信息与健康医疗大数据学会儿科专委会副主任委员、儿科医院副院长张晓波坦言，儿科医院依托上海市卫健委的智慧医疗项目，支持院内团队研发、联合厂商落地了一批人工智能技术在临床医疗方面的应用场景。今后还将进一步探讨，如何让新型人工智能技术与医院现有信息系统充分对接，真正服务临床，改善医疗效率，减轻医生工作负担，提高检验检查效率。

人工智能PK最强医脑

复旦大学生命科学学院青年副研究员、遗传学博士王一将理论知识与实践结合，基于儿科医院的真实诊疗数据，经过机器学习算法迭代和数据训练，研发针对儿科领域的小布医生，能够实现智能导诊、智慧审方、智判骨龄、智识脑电和智助诊断等AI应用，提高患者就医体验、优化诊断流程、保障合理用药、提升医院工作效率。

在AI辅助诊疗比赛场景中，来自儿科医院的两位医生与小布机器人医生展开“人机大战”。小布机器人医生答题速度几乎秒杀，对每个病历给出5个诊断，还计算每个诊断的可能性，而两位医生则仔细审题，逐个作答。其实，消化科副主任医师黄剑峰已与小布机器人医生“共事”两个月有余，黄医生给出了相当高的评价：机器人的优势在于，他不会疲劳、思考全面、不会遗漏，在日常诊疗中辅助医生的诊疗，在出现某些有特殊症状体征时能提醒医生，在基层医院还可帮助医生诊断疑难病罕见病，“小布让医生更方便，医疗更安全。”

据王一博士介绍，经样本集训后小布医生的预测精度达85%，目前在儿科医院呼吸、消化科进行试运行，可以在1s内给医生相应疾病诊断提示，主要诊断被医生采纳率已经接近80%，和医生诊断的符合率也已达到97.5%。在徐虹教授的设想中，未来小布医生还将不断学习，扩展到其他专科领域应用，赋能基层社区、边远地区、全科医生甚至成为疑难罕见病专家，与儿科医护人员携手共同呵护孩子们的健康。

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