這兩天，家住山東膠州市的趙月芹時常咳嗽和呼吸不暢。懷著忐忑的心情，她來到小區(qū)所在的街道衛(wèi)生院。
得益于膠州市最近引進的動態(tài)不確定因果圖（DUCG）人工智能（AI）輔助診斷平臺，醫(yī)生經(jīng)過幾個環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)檢查，就對她的病情進行了確診，并初步排除了患者感染新冠肺炎的可能。
自新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，基層醫(yī)療機構(gòu)面臨著前所未有的防控壓力。如何快速提高當(dāng)?shù)嘏R床醫(yī)生的診斷能力和水平？作為DUCG平臺負(fù)責(zé)人，中國人工智能學(xué)會會士、清華大學(xué)教授張勤告訴《中國科學(xué)報》：“AI+醫(yī)療是不二選擇�！�
從核電站到醫(yī)療
“我們30年前研發(fā)DUCG系統(tǒng)的時候，是為了用于核電站智能故障診斷�！睆埱诟嬖V《中國科學(xué)報》。
然而，在核電站領(lǐng)域，很少有故障數(shù)據(jù)。因為核電站是高可靠系統(tǒng)，且絕不會反復(fù)出現(xiàn)系統(tǒng)級故障。因為一旦出故障，系統(tǒng)的硬件和軟件都會發(fā)生改變�！耙鉀Q這樣的問題，已有的人工智能理論都沒辦法用。怎么辦？只好自己創(chuàng)立一個理論。這個理論發(fā)展到現(xiàn)在，就是DUCG系統(tǒng)�！睆埱谡f。
中國工程院院士倪光南對DUCG系統(tǒng)有多年的接觸和了解。他告訴《中國科學(xué)報》，作為我國在人工智能領(lǐng)域的一項原創(chuàng)性成果，DUCG不是傳統(tǒng)的基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，而是概率圖模型（PGM）中的一個新的理論體系。其核心創(chuàng)新點在于引入了虛擬作用隨機事件變量，將父變量之間的狀態(tài)組合關(guān)系解耦，進而在處理不確定性中引入了邏輯運算，并通過全圖形表達和具體問題聚焦運算，使得結(jié)果具有可解釋性。
發(fā)展到現(xiàn)在，DUCG在核電系統(tǒng)、化工系統(tǒng)和航天系統(tǒng)中的上百項故障診斷測試中，正確率達100%。不過，張勤坦言，“要進入大規(guī)模實際應(yīng)用還有許多非技術(shù)問題。于是，我們將DUCG系統(tǒng)改造用于給人看病。因為人和工業(yè)系統(tǒng)基本類似，都是大型復(fù)雜系統(tǒng)，看病的基本原理是相通的�！�
破解“基層首診”難題
從核電站智能故障診斷到醫(yī)療，如此大的“跨界”難在哪里？對此，張勤告訴記者，“首先是跨界合作對象的找尋問題。”
他們剛開始進入醫(yī)療領(lǐng)域的時候，因為是原創(chuàng)性理論，又尚無名氣，因此很難找到合作對象。不過，經(jīng)過3年努力，現(xiàn)在他們已和30多位臨床專家和8家京外三級醫(yī)院展開合作，進行主訴知識庫開發(fā)、自測和第三方驗證。目前上線的11個知識庫已在山東膠州市所有鎮(zhèn)衛(wèi)生院、村衛(wèi)生室和重慶忠縣的兩個鄉(xiāng)及其所轄社區(qū)和村的醫(yī)療機構(gòu)開通醫(yī)療專網(wǎng)應(yīng)用，將疫情防控關(guān)口前移，為基層疫情初篩、排查等工作提供了有力保障。
最近，DUCG平臺又在公網(wǎng)上向全社會開放應(yīng)用，既可幫助臨床醫(yī)生診斷，也可幫助患者自查，有效解決當(dāng)前及以后各種疾病患者到大醫(yī)院看病不方便，以及容易交叉感染的問題。
張勤告訴《中國科學(xué)報》，新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，他們加班加點，在幾位臨床專家的協(xié)助下，已在11個主訴庫的咳嗽與咳痰庫中加入了新冠肺炎鑒別診斷，并重新進行了庫中所有疾病的病歷驗證，現(xiàn)已上線，可以幫助診斷是否患新冠肺炎。
膠州市新冠肺炎疫情防控指揮部辦公室物資保障組組長王坤告訴《中國科學(xué)報》，自DUCG平臺在該地區(qū)上線運行以來，“基層醫(yī)師如同獲得了三甲醫(yī)院專家的現(xiàn)場帶教，對提高臨床醫(yī)生業(yè)務(wù)能力和診療水平有很大幫助，有效破解了‘基層首診’高水平全科醫(yī)師缺乏的問題”。
“再過幾天，我們將在發(fā)熱和呼吸困難兩個庫中加入新冠肺炎疾病的診斷。未來一年，我們計劃完成所有主要主訴癥狀知識庫的構(gòu)建、自測和第三方驗證，完成全科診斷，以期更有效地賦能基層�！睆埱诟嬖V記者。(記者 計紅梅)
