2、人工智能在医疗诊断中的多案例推理应用

人工智能在医疗诊断中的多案例推理应用

1. 医疗诊断现状与挑战

医疗诊断是通过调查从各种来源获取的信息，来确定患者疾病或状况原因的过程。这些信息来源包括身体检查、患者访谈、实验室测试、患者病历以及现有的医学知识。获得正确的诊断是确定患者最佳治疗方案的关键步骤，但这是一个复杂且耗时的过程，容易出现各种错误。据世界卫生组织统计，2015 年每 20 名患者中就有 1 名被误诊，这在关乎人们生命的医疗领域是一个令人担忧的问题。

目前，自然语言处理（NLP）在许多领域和行业都有应用，在医学领域的部署尤为重要。随着在线医疗记录的使用增加，大量临床信息以结构化的方式存储，但仍有很多临床信息以非结构化的纯文本形式存在，这些文本通过听写、打字、语音识别和书写等方式获得。虽然这些非结构化文本包含有价值的信息，但在被组织和结构化之前，决策支持系统无法自动分析和使用其中的关键数据。因此，在医学领域，NLP 的应用可以将输入到患者记录中的自由文本信息转化为决策支持系统可解释的潜在有用数据。

2. 症状检查引擎的构建

为了解决医疗诊断中的问题，我们构建了一个基于文本的症状检查引擎。该引擎接收患者问题的文本描述，并尝试找到症状描述和/或标记案例来识别疾病。特别关注通过将文本描述拆分为片段，并为每个片段找到症状描述和/或标记案例来诊断多种疾病，具体要求如下：
- 如果多个来源与一个片段匹配，它们必须一致才能确认单个疾病的诊断。
- 当为多个片段识别出多个来源时，这些来源之间的关系必须与患者描述拆分的片段之间的关系一致。

症状检查引擎的输入是电子健康记录（EHR）。EHR 是医疗管理的原始资源，是临床经验的最佳总结和知识积累的宝贵来源。基于 EHR