诺丁汉智能医疗健康决策系统 项目团队成员 宁波诺丁汉大学供图

　　浙江在线3月29日讯（浙江在线记者 曾杨希 通讯员 苏钧天）很多人有这样的经历，身体有异常或体检报告有若干“+”，便在网上搜索病症，结果越查越糊涂。如今，这样的状况有望得到改善。

　　近日，由宁波诺丁汉大学白瑞斌教授主持的校企合作项目 “诺丁汉智能医疗健康决策系统”顺利结题，该课题中研发的系统与全球最大的一站式在线医疗健康服务平台“平安好医生”合作，选取其超过3亿条问诊及咨询数据，融合机器学习与演化计算等先进技术，在自动分诊、智能问答等方面取得突破性进展，使得在线分诊准确率从项目初期的75%左右提升到95%，成功达到医学高准确率的严苛要求，大幅度提升了分诊的效率和智能化水平。

　　记者了解到，项目研发过程中，首创了自动医学常识归纳系统、开发了人工智能问答系统、实现了自动病患导诊和在线辅助问诊。目前，该系统已覆盖2000种常见疾病，相当于一个24小时在线的全科家庭医生，为用户提供辅助诊断，康复指导及用药建议。

　　通过该系统，一些常见的疾病可实现全流程线上就医，包括问诊，开药，复诊。“线上的数据大多是口语化数据。比如，用户有‘手麻’的症状，可能他需要去神经内科，也可能是骨科。在系统上，我们通过算法直接给他定位到有经验的曾处理过手麻的医生。”该项目的博士生研究员李响说。

　　“更重要的是，在线上就医能带给用户更优的体验。在医院看病，排队要花两三个小时，问诊时间可能只有短短的几分钟。而在线上，省去了排队的时间，20分钟内就能完成初步诊疗。再比如，线下复诊可能要先挂一个专家号，把相关检查记录和既往病史给专家看。线上复诊的话，只需要上传诊疗新的检查记录，医生可调取既往诊疗信息，用户即可在云端与医生复诊。” 李响说。

　　该课题负责人白瑞斌是宁波诺丁汉大学计算机科学系系主任，2016年获得入选浙江省杰出青年基金，长期致力于智能计算、机器学习、运筹学等技术的有效融合，解决复杂智能决策优化问题。在他看来，长期以来，医疗最主要的场景在线下医院。将医疗场景由线下医院部分迁移到线上，可以缓解线下医疗机构压力，提升效率。他和他的团队所做的，就是通过深度学习、智能计算、运筹优化等技术方法，优化诊疗路径，将收集患者信息、问询疾病病症等信息结构化、自动化、智能化。

　　“长远来讲，我们希望通过技术的创新大幅提升线上、线下医疗诊断环节的自动化、智能化水平，降低医疗误诊率，提升医疗资源使用效率，精准匹配医患需求，同时让用户获得更好的体验。”白瑞斌说。

　　据了解，项目团队与平安好医生自2017年开始深度合作，帮助他们由完全人工到机器辅助，降低人工成本，提升综合效率。下阶段，团队将聚焦于高性能医学知识推理及智能诊断技术研究。