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多项世界大赛冠军,平安的这支智慧医疗队伍凭什么这么牛

在世界级的评比比赛中,你经常可以看到一支队伍,他们低调,但他们是所有比赛的常客。该团队统一命名为平安智慧医疗。

从2019年春季到夏季,平安智慧医疗创造了多项世界第一的成就:

在国际权威医学影像会议ISBI(IEEEInternational Symposium on Biomedical Imaging)组织的肺癌病理学分割(ACDC)、内窥镜图像质量控制(EAD)和病理性近视检测(Palm)三项比赛中,他们获得了三项大奖。世界冠军和六个单打;

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《华尔街日报》报道平安在ISBI赢得三次冠军

在世界顶级非盟首脑会议上发表了两篇论文[0x9a8b]和[0x9a8b];

在美国肾脏病学会的顶级期刊[0x9a8b]上,发表了[0x9a8b];

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在由国际计算语言学协会(ACL)组织的2019年智能医学问答比赛Mediqa中,它获得了世界第一(医学问题包含RQE),世界第二(医学文本语义推理NLI,医学问题和d答案排序qa);

在国际医疗信息学大会(ICHI),医学信息学领域的顶级国际会议上,数据分析缺失数据估算挑战(DACMI)是世界上第一个;

在由世界顶级自然语言处理会议EMNLP举办的COIN 2019文本理解竞赛中,两个世界冠军的比赛总分和对多项选择文本的理解(准确率90.6%)和完形填空文本理解(准确率83.7%)任务的所有个人冠军。

超过10年的平均行业经验

根据这些数据,中国有超过3亿种慢性病和潜在的慢性病。平安智能医疗解决的问题远远超过3亿人。在他们的“理想国家”,他们想要建立一个可移动的堡垒,可以帮助医生消除“所有致病菌”,而静电可以帮助医生抵御“潜在细菌”的入侵。健康是这个单位唯一的防御对象,各种疾病都是他们的“敌人”。

这是由谢国珍博士(现为平安集团首席医学家)领导的团队。算法和人工智能方面的一批资深专家是主要成员之一,平均行业经验超过10年。

“知识+数据”两轮驱动

谢国藩的策略是从预诊断,住院,诊断后和整个治疗过程开始,建立一个可以攻击和防御的AI墙。平安智慧医疗智能助理医疗负责人胡刚博士和平安智慧医疗高级智能情报专家孙兴智博士带领团队负责创建涉及前,后的AI模型。以及后诊断。

在诊断之前,AI机器人用于引导患者到正确的部门。在诊断中,AI模型应该帮助医生降低误诊率和漏诊率,并协助医生评估需要转诊治疗的重症患者。诊断后,AI模型继续。建议医生进行药物治疗。诊断结束后,机器人通过跟进与患者互动,协助医生定期进行随访,医生可以节省更多资源,并将其留给需要关注的重症患者。

胡刚和孙兴志都是算法领域的顶尖专家,但当算法遇到医疗时,似乎已经陷入流沙。 “我们不断地训练和调整数据。该模型在数据测试集上具有良好的性能,但推广它并不理想。”

“医学是一门知识密集型学科,涉及很多常识和知识,而人工智能往往基于数据训练模型。模型仅源于数据,推荐的结果甚至可能违反医学知识。”

除了算法,另一个核心武器知识

“医学知识实际上是一个包含权威但广泛的信息的框架,如临床指南和专家共识。医学数据,涵盖了大量特定的医疗案例,不仅可以补充和改善知识,数据的作用你也可以挖掘更多这些隐含的关系。“

传统的模型训练从数据开始,胡刚和孙兴志探索了一种利用知识指导数据建模的方法。通过数据,特征,优化目标函数和模型融合来修改知识,以制作最终模型。它与医学知识具有高度一致性,更重要的是,它可以根据患者的具体情况提供更准确的建议。

一般来说,整合知识和数据模型的过程可能类似于面团:胡刚负责建立知识库,即制作面粉;孙兴志负责为面团加水和数据。不断增加知识和数据,面粉加入更多的水,水加入面粉。在这个过程中,知识和数据不断整合和补充,最后“粉碎”质量模型。

“但这还不够。”

平安智慧医疗救助决策系统荣获“人机竞赛”

第二步是解决“为什么”问题。输出是你必须是张三,而不是李思?

利用知识工具,在结果的基础上,该模型可以提供知识证据,如专家共识和国家标准化治疗这些疾病的指导方针;同时,该模型还可以提供有关数据的证据,如类似案例,不同哪种方法处理方法较好。这些证据共同推荐给医生,医生做出“最正确”的选择。

但这仍然不够。

模型完成后,如何验证适用性?这是最艰苦的比赛。首先,与过去进行比较。例如,与新加坡的医疗机构合作,“我们需要回顾性地验证他们六年的数据。”了解当前模型对以前的数据的表现。然后,与未来进行比较。

“我们将模型放入医院进行试验,然后寻找一些不使用该模型的对照组,并进行前瞻性验证。观察一下,观察两组之间的诊断和治疗是否有任何差异。“

基于这些稍微冗长的步骤,胡刚和孙兴志终于在一年多后到达了树荫。回顾过去,他们没有走过网络世界的冰冷数据,而是一群对战争充满热情的人。

诊断方面,已覆盖1500种疾病,60种常见疾病的诊断准确率为95%。

在治疗方面,它支持2000种治疗计划和针对60种疾病的个性化治疗建议。

仅在甘肃省就已经覆盖了1000个基于医院的基本系统应用。

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