Методы, основанные на технологии искусственного интеллекта, стали мощным инструментом для преобразования диагностики и медицинской помощи в здравоохранении. Хотя системы на базе машинного обучения уже продемонстрировали хорошие результаты в диагностической работе на основе изображений, анализ разнообразных и объемных данных электронной медицинской документации все еще остается сложной задачей.
Исследователи Медицинского центра для женщин и детей в городе Гуанчжоу (Китай) использовали разработанный ими алгоритм на основе искусственного интеллекта для чтения 1.36 миллиона детских историй болезни, и смогли диагностировать болезни так же точно, как и врачи, как показало исследование эффективности работы программной системы. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Medicine.
Китайские ученые смогли доказать, что алгоритм на основе машинного обучения может обрабатывать электронные медицинские карты аналогично тому, как это делают врачи, и обнаруживать ассоциации, которые не выявляются статистическими методами. Алгоритмическая модель использует автоматизированную систему обработки естественного языка с использованием методов глубокого изучения для извлечения клинически значимой информации из электронных медицинских записей.
У маленьких пациентов после обработки симптомов, историй болезни и других клинических данных, полученных из этой массивной выборки, были обнаружены распространенные детские болезни. При тестировании система показала высокую точность диагностики различных заболеваний и сопоставима по результативности с показателями педиатров в диагностике распространенных детских заболеваний.
Цель этого проекта заключается в создании системы для помощи в диагностике сложных или редких заболеваний путем предоставления большего количества диагностических прогнозов, а также в оказании содействия в сортировке пациентов.