智能诊疗助手：小熊医生来啦！

广州某幼儿园一个3岁的小朋友喉咙疼痛，咳嗽流鼻涕，突然发热，手上有疱疹。园内保健医生判断可能是普通的上呼吸道感染，还可能是手足口病等传染性疾病，因关系到全班小朋友的健康，他们决定马上送患儿到儿童医院就诊。

ʕ •ᴥ•ʔ “神奇”的小熊医生

在儿童医院分诊台，分诊护士在“咪姆熊”儿科疾病智能诊疗助手的系统中输入孩子的症状：发热，手部疱疹，咽喉疼痛，咳嗽，“诊疗助手”提示初步的诊断为“手足口病”，建议去感染科门诊就诊。

这一过程看似神奇，其实它是针对感冒（上呼吸道感染）、咽峡炎、手足口病、肺炎等儿童常见疾病，以真实的海量临床电子病历数据为基础，融合临床指南、专家共识和医学文献，利用文本分析和深度学习技术建立的多维度诊疗模型，通过人工智能提供出初步诊断。

“咪姆熊”能够深度融入医生工作流程，智能辅助追问，智能排序疑似诊断，智能推荐相似病例，同时通过反馈自动修正算法进一步增强诊断能力。

小熊医生的诞生经历了广妇儿“妈妈”近十年的辛苦孕育。

ʕ •ᴥ•ʔ 故事从规范诊疗说起

儿童作为特殊的患者群体，其疾病的诊断和治疗要求医务人员有较高的专业技术水准和丰富的临床经验。然而，因为诊治经验不足极易造成漏诊、误诊，以及治疗过程不正确、不规范，屡屡给患儿带来不必要的躯体和精神的损害。

为保证医疗质量，规范各级医生，特别是低年资、缺乏足够临床经验的医师的诊疗行为，确保同一常见病种治疗的持续性、同质性，降低易漏诊疾病的误诊率，广妇儿领导委派医务部负责，组织各专科主任、科室骨干制定本专科常见病种诊疗规范。

第一版的诊疗常规完成于2012年6月，以业内普遍认同的诊疗常规为基础，以常见疾病为纲，各疾病按基本概念、临床表现、检查、诊断常规及治疗常规这一流程展开阐述。

在内容上吸收了国内外儿科学前沿的资讯，引用权威的方案和指南，结合中心各专科长期临床诊疗过程中不断积累的经验和研究成果，实现了“权威、准确、实用”的功能。下发临床各专科使用后，发现其操作性、指导性不强，形式上偏重于理论教学，却不适合临床一线实际使用。

2012年8月，医务部利用院内网发帖形式，广泛征求一线医生实际需求，将意见征集并组织专家讨论后形成修改意见稿，同意增加以下内容：

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各病种诊疗常规的内容设置上重点结合了临床实际工作中最易忽略的关键环节的控制要求，增加：门急诊/住院标准诊断流程图、分级诊治指引、入院标准、特殊危重指征、会诊标准、出院标准、谈话要点等部分；

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根据儿童患者起病急、症状不典型等特点，增加以儿科常见症状、体征为切入点的常见症状的诊疗常规，如腹泻、发热、呕吐、黄疸等共计10个症状；

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在整体设计上，将JCI评审标准中对于医疗服务的要求纳入诊疗常规的制定，增加：儿科检验危机值报告及处理、PICU收治与转出指征、儿科急诊分级诊治指引、营养和疼痛评估工具4部分。

ʕ •ᴥ•ʔ 让数据帮助医生

结合HIMSS评审智能化、闭环化的要求，广妇儿制定了医、护、患三者联动临床路径管理信息系统，对规范的疾病诊疗指南及治疗流程进行信息化固态，真正实现准确、规范、方便的诊疗流程。

以病种为单位，制定从门诊到住院的整体临床路径管理，在临床路径管理信息系统中，增加许多智能提醒与控制功能，以确保对入组临床路径的患者能够按照标准执行，保障医疗安全。

而临床决策支持系统是用来协助诊断或者临床治疗的临床决策信息系统。应用涵盖广泛，从疾病诊断支持到疾病发生可能性建模，或者替代诊治方案的效能分析。

所使用的数据不仅包括个体病患的数据，还包括医疗风险指标数据，以及数据库中已经存储的、可行诊疗方案的效能数据。

随着对病人安全、医疗错误预防的日益关注，临床决策支持系统和计算机辅助医嘱录入，已经被作为促进患者安全的信息系统支持方面的关键功能。

HIMSS标准要求所有临床决策支持都应该是系统在获得特定触发条件后主动发出提示，而不是由使用者主动去检索求助。

ʕ •ᴥ•ʔ “咪姆熊”人工智能登场

之前，日本东京大学医学研究院的科学家利用IBM公司研发的“沃森”人工智能系统，仅用不到10分钟时间就判断出一名60岁女性患有罕见的白血病，并提出了治疗方案，此事再次点燃了人们对人工智能技术应用于医疗健康领域的热情。

根据JCI精细化管理的要求以及HIMSS评审中要求通过信息技术推动医疗变革、促进医疗流程的优化，最终提高医疗安全与医疗质量的理念，广妇儿研发了咪姆熊儿科疾病智能诊疗助手。

HIMSS评审要求各类医疗信息互联互通、数据整合、区域共享，因此我们使用了结构化电子病历系统，实现表格式病历模板，构建标准化、规范化的数据元、数据集和文档，存储于临床数据中心（CDR），以便数据分析与挖掘。

对于以前的历史病历，我们运用后结构化的语义分析技术，构建数据仓库，进行数据分析与挖掘。咪姆熊儿科疾病智能诊疗助手就是在此基础上设计的（见图6）。

咪姆熊儿科疾病智能诊疗助手（见图7）是大数据+认知计算的解决方案，以患者电子病历档案为基础，结合循证医学的特点，建立基于知识库的疾病诊断模型。

它理解自然语言，通过对大量患者高质量电子病历的深度机器学习、训练，能够实时根据患者不同阶段病历情况。通过分词、语义分析技术等对病历进行分词及语义化处理，实时给出不同阶段的临床辅助诊断，以及该阶段与其相似的病人的临床辅助决策信息。

所以“咪姆熊”能够在第一时间，结合患者实际情况给出医生辅诊意见，极大地提高医生诊疗效率及诊断准确率！

本文编整自尚医新书《国际标准 中国实践》~

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