诊断准不准？便捷度如何？AI医生能破解“看病难”吗( 二 )_河北滦州市人民医院的医生在“医共体”

而张勤坚信，如果自己团队研发的DUCG系统能尽快完善并应用于临床，将大大改善中国的看病难问题。而这个目标，距离实现已不太遥远。

AI诊断：向顶尖大夫看齐

对于看病难的“痛点” ，张勤表示， 2018年，全国有医疗机构99.7万个，其中三甲医院仅1442个， 94.6％都是基层医疗机构；而就诊总人次83.1亿，其中基层就诊人次44.1亿，仅占53％。基层医疗机构占绝大多数，却只承担了一半的就诊量，这就难怪三甲医院人满为患了。

看病难、看病贵，很大程度上是由于没有实现真正的分级诊疗。

“我国分级诊疗要求实现‘90％大病不出县’ ，为什么做不到？主要问题是‘基层首诊’正确率低，基层医生水平不高。 ”张勤认为，解决方案在“智慧医疗”上， “我们要做一种全科疾病诊断智能系统，它在任何场景都能正确诊断，且有可解释性，还能动态生成个体优化临床检查路径，实现精准诊断。 ”

张勤以前做核电站的安全运维系统，核电站的故障诊断和医疗诊断有何相似之处？都是给一个复杂系统看病，都要求“几乎100％的诊断正确率” 。理论是相通的，不同的是知识库。张勤团队将原本用于核电站故障诊断的原创系统DUCG拿来做医疗临床诊断，首先要与专家级医生合作构建知识库。

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