“AI＋医疗”应用落地 解决病历信息结构化问题

随着医疗信息化的发展，数据、算力及算法等条件日益成熟，应用AI实现医疗智慧化已具备充分条件。近日，2020全国知识图谱与语义计算大会(以下简称“CCKS”)成功召开，会上公布了CCKS 2020技术评测结果，百度在“面向中文电子病历的医疗事件抽取”任务中脱颖而出，获得唯一的技术创新奖。据介绍，冠军技术已运用到百度智能云智慧医疗品牌“灵医智惠”中，用以构建医学知识图谱，赋能“AI+医疗”，相关产品已走向全国各地，对提升医生工作效率、提高医院信息化管理、助推医疗智慧化意义重大。

CCKS由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，是知识图谱、语义技术、链接数据等领域的核心会议。其中，CCKS技术评测旨在促进国内知识图谱领域的技术发展，以及学术成果与产业需求的融合和对接，而“技术创新奖”的设立，专门用于鼓励创新性技术的使用。

“面向中文电子病历的医疗事件抽取”技术评测任务，聚焦于“AI+医疗”落地过程中病历信息结构化的问题。百度基于预训练语言模型，通过领域适配、任务适配、任务精调三个阶段实现小样本条件下的医疗事件精准抽取，以绝对的领先优势，获得评测第一名，并荣获该任务唯一的技术创新奖。

当前，利用AI技术实现临床辅助可以极大减轻医护人员的工作压力，帮助医生提升诊断的准确率，具有很高的现实价值。但医疗行业是非常典型的知识密集型行业，临床医学语言及知识的专业性、医学人员临床思维习惯、AI辅助结果证据可视化等，都被视为“AI+医疗”落地的门槛。

百度获奖的技术，可用于病历结构化，尤其是专病深度结构化，实现可定制的病历信息抽取，辅助专病科研数据库建立，提高数据利用效率，显著降低医护人工成本。医学知识图谱作为医学知识体系的核心，是智慧医疗最复杂、最困难的部分，也是医疗行业实现智能化转型的最大门槛之一。在百度领先的AI技术驱动和与众多合作伙伴的共同努力下，人工智能正在逐渐实现对医学知识的理解;同时，百度智慧医疗也在提供大量的辅助工具与解决方案，帮助医疗行业尤其是基层医疗解决资源供需不平衡的顽疾，让广大老百姓享受AI带来的健康生活。

在CCKS 2020工业界论坛上，百度知识图谱杰出架构师陆超发表《知识赋能智慧医疗》主题报告，整体介绍了百度在医学知识图谱构建及智慧医疗应用方面的进展。

实际上，自2018年成立之日起，百度智慧医疗便坚持扎根基层，运用AI技术打造“更懂基层”的AI医疗解决方案。目前，百度智慧医疗相关产品已在27个省市自治区、300家医院、1500家基层医疗机构上线，服务数万名医生，人次达到2500万。应用这些产品后，医院超过90%的不合理用药被智能拦截，基层区域误漏诊率降低25%，医疗服务质量整体得到提升。（一鸣）

来源：itbear