基层防疫人工智能显身手

这两天，家住山东省胶州市九龙街道营房村的赵月芹感到咳嗽和呼吸不畅。怀着忐忑的心情，她来到九龙街道营海卫生院。

得益于胶州市最近引进的DUCG（动态不确定因果图）人工智能辅助诊断平台（以下简称DUCG平台），医生经过几个环节的基础检查，就对她的病情进行了确诊，初步排除了患者感染新冠肺炎的可能。

在新冠肺炎疫情防控的关键期，胶州市在国内率先试点应用DUCG平台防控疫情，极大减轻了大医院门诊压力，降低了医院人群集聚造成的交叉感染风险。目前，该检测平台已在胶州18个乡镇卫生院、500多个村级卫生室全面推广，通过采集患者主诉、风险因素（例如接触史）、症状、体征等信息进行智能诊断，进而推荐进行有针对性的专业检查和再诊断。2月1日-14日，已筛查排除147个病例。

作为DUCG平台开发者，全国政协常委、国际核能院院士、中国人工智能学会会士、清华大学双聘教授张勤委托人民政协报记者广而告之，DUCG平台已在公网上向全社会开放免费试用，在11个主诉症状知识库中，咳嗽与咳痰主诉库可诊断包括新冠肺炎和普通肺炎在内的几十个疾病，所有库专业测试正确率95%以上。既可帮助临床医生诊断，也可帮助患者自查，有效解决当前及以后各种疾病患者到大医院看病不方便，

以及容易交叉感染的问题。

“核技术”出手诊断新冠肺炎

“近期一定不要用手机登录，必须使用电脑或Pad登陆。”张勤强调。

为什么不能用手机？原来“小平台”背后有个“大身材”。专业版的DUCG有很多功能，例如图形解释诊断结果功能，手机屏幕放不下。DUCG诊断系统是从核电站故障诊断理论发展而来的，专业性很强。目前简化后的手机版正在开发，尚未面世。

张勤常委的另外一个身份是国际核能院院士。在美国留学时，两个导师（都是美国工程院院士）要求他在核电站发生故障且有虚假信号的情况下，利用人工智能技术实时在线准确地诊断故障在哪里，而不仅依赖人来判断。因为人很难在复杂的工况下及时做出正确的判断，特别是在有虚假信号、知识不完备且信号动态变化、事故危害大的情况下。美国三哩岛核事故就是例证。

“但我调研后发现，已有人工智能理论主要是基于大数据机器学习的。而在核电站领域，很少有故障数据，因为一旦发生事故，硬件和软件包括操作员思维都会改变，不会再出现以前出过的事故了。传统的基于规则的专家系统难以应对不确定性和问题的巨大规模。所以我只能创立一套新理论，用于在存在虚假信号的情况下诊断核电站故障，且能诊断从来没有发生过的故障。这就是DUCG理论体系的由来。”张勤说。

从30多年前发展到现在，DUCG平台在国内医疗领域也开展了应用研究。张勤常委团队与浙江大学医学院李兰娟院士团队合作，通过建立黄疸待查相关疾病的知识库，联合开发了黄疸DUCG平台，帮助基层医院提升有关黄疸待查问题的诊断水平。

与现有大数据模型不同的是，DUCG平台依赖的是专业知识，而非病例数据。在来势汹汹的新冠肺炎疫情前，即使面对零数据，依然能够很快做到“该出手时就出手”，就近及早将疫情控制在源头。

与大数据互补让三甲专家“下乡”

张勤告诉记者，新冠肺炎疫情暴发以来，他和团队加班加点，在几位临床专家的协助下，已在11个主诉库的咳嗽与咳痰库中加入了新冠肺炎鉴别诊断，并重新进行了库中所有疾病的病历验证，现已上线，可以帮助诊断是患新冠肺炎，还是其他疾病。

目前，除了胶州外，重庆忠县的两个乡及其所辖社区和村的医疗机构也已开通DUCG平台医疗专网应用，将疫情防控关口前移，为基层疫情初筛、排查等工作提供了有力保障。

“DUCG不同于大数据机器学习黑箱模型，其知识库、推理过程和诊断结果具有强可解释性，即不仅告诉你是什么病，而且告诉你为什么是这些病。同时，两者又可以互补，因为DUCG不做医学影像识别，也不做肠鸣音、心音等声音识别，但这些可由大数据AI来完成，首先由DUCG系统推荐检测，检测结果经大数据AI判断后作为DUCG系统的输入证据，并由DUCG系统完成综合诊断。”张勤强调。

自DUCG平台在胶州上线运行以来，“基层医师如同获得了三甲医院专家的现场带教，对提高临床医生业务能力和诊疗水平有很大帮助，有效破解了‘基层首诊’高水平全科医师缺乏的问题。”胶州市新冠肺炎疫情防控指挥部办公室物资保障组组长王坤说。

张勤告诉记者，未来DUCG平台的前景很广阔，可以包括ToG（卫健委、医保等）、ToB（医院、诊所等）和ToC（患者）三种模式。对政府来说，可以解决医疗公平和优质医疗资源可及性问题，规范医疗，节省医保费用；对基层医疗机构来说，可以提高技术水平，降低人力成本，吸引更多病人来医院就诊治疗，增加效益，同时还可以在使用DUCG的过程中自动教学，提高基层医生的知识水平；对患者来说，省去了到三甲医院看病的烦恼，既可以自己看病（做仪器检查、化验和拍片检查等除外，但这些可以到专门的检测机构去做，不一定是医院），还可以在医院看完病后自己将病历记载的信息输入DUCG系统进行第三方验证，改变现在医患双方信息不对称的局面，使主动对自己的生命健康负责成为可能。

“不久，我们将在发热和呼吸困难两个库中加入新冠肺炎疾病的鉴别诊断。未来一年，计划完成所有数十个主要主诉症状知识库的构建、自测和第三方验证，既能诊断常见病，又能诊断罕见病，包括诊断新冠肺炎，覆盖全科诊断，以期更有效地赋能基层。”张勤表示，“实战”中的经验更宝贵，希望能总结DUCG平台在这次防控疫情中的优势，为筑牢我国健康服务体系作出贡献。