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世界权威医学杂志《自然医学》今天发表了加州大学圣地亚哥分校张康教授的文章，根据他大量的数据研究，常见的儿童疾病和危险情况可以通过人工智能系统（AI）诊断，它与经验丰富的儿科医生一样准确。
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张康教授同时也是广州市妇儿医疗中心的眼科教授。
张康教授用AI读取了来自广州医疗转诊中心的130多万份儿科病历，将结果与医生的初步诊断进行了比较，发现AI不仅在诊断常见疾病方面表现良好，而且在细菌性脑膜炎等危险情况下表现更好。
例如，胃肠疾病的准确率达到85％、细菌性脑膜炎达到93％， 这对于识别急需治疗的患者非常有用。
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除此之外，张康教授还发现，AI处理了大量的数据之后，发现了此前从未发现过的疾病关联，这意味着某两种病或许有关系，但此前一直没有发现，而AI将这些关联都列出来了。
“这对于医疗资源相对欠缺的边远地区，效果是最为明显的，他们不再需要到大医院去确诊，只需要到AI面前把自己的症状告诉AI，如果病情严重的，AI还可以直接把病历转到相关的医生那里。”张康教授说。
AI的诊疗方式和医生差不多，它也会问患者：是否发烧？是否咳嗽？等等，然后开始为病人诊断。
AI可以迅速确定哪些病人需要立即做手术，哪些病人是轻微患者。需要立即做手术的病历会被立刻送到医生那里。通过，这样的预测，可以让医生把最宝贵的时间专注于病情严重的患者。而轻微患者则可以参考常规的随访护理。
张康是眼科教授，早在去年2月，他就在《细胞》（Cell）发表过封面文章，利用AI诊断致盲性视网膜疾病，在30秒内就能决定患者是否需要治疗，准确率高达95%以上。
张康等人不仅试图将眼科医生从庞杂的看片工作中解放，他们还将目标定锁定在全身各系统可以进行图像检测的其他多种疾病。在此番发表的论文中，研究人员就通过将这套AI系统切换到诊断儿童肺炎中来探索其适用性。
结果证明，AI工具不光能鉴别肺炎和正常胸部X线平片，还能区分肺炎的病原体为细菌还是病毒，准确率可达90%以上。“未来我们将继续增加这个系统对于能够诊断的视网膜疾病，同时还将加入包括肿瘤等的其他系统的疾病。”张康表示。
如今，仅仅过了一年，张康教授再度发表重磅论文，将AI引入儿科的诊断，不仅解放了儿科医生，还给医疗资源欠缺的边远地区带来希望。
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