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机器人通过执业医师考试 短短6个月炼成医学学霸

东方头条12-17 10:08

新安晚报 安徽网 大皖客户端讯 不久前，国家医学考试中心发布“2017 年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线，科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”机器人取得了456 分的成绩，大幅超过360 分的临床执业医师合格线，这是人工智能在全球范围内首次通过医考。这背后，就有大数据的功劳。日前，新安晚报、安徽网、大皖客户端记者采访了科大讯飞医疗总经理陶晓东，听他讲述如何利用大数据和人工智能技术，让机器人在全球范围内首次通过执业医师考试的。

由科大讯飞和清华大学联合研发的机器人“智医助理”以超出分数线96 分的优异成绩，成为全球第一个通过国家执业医师资格考试的机器人。

机器人面临着巨量的医学知识

这次临床执业医师合格线是360 分，“智医助理”机器人考了456 分，在全国53万名考生中属于较高水平。而在安徽今年两万多名考生中，这个成绩名列前100名。临床执业医师考试资料这个成绩出来后，很多人不由诧异了：机器是怎么将人类需要花几年时间掌握的医学知识，在短短几个月就记在脑海，并且融会贯通，通过考试的呢？

对此，陶晓东告诉记者，国家执业医师资格考试是1999 年开始的行业准入考试，通过该考试是获得医师资格证的必要条件。国家执业医师资格考试分为两级四类，共有24 个类别。临床执业医师考试是报考人数最多、难度最大的考试，分为实践技能和综合笔试。综合笔试一共有600 道客观题，考生在2 天内分4 个单元完成，每个单元150 题，考试内容涵盖基础医学、医学人文、临床医学、预防医学综合四大类，涉及11 个基础综合课程和13 个专业综合与实践综合课程，约2700 个知识点。从2013 年以来，考试大纲强调对医师临床思辨能力的考核，因此，近年来综合笔试中“病例型”考题的占比达到了50%以上。

大数据让机器拥有庞大知识库

“面对如此高专业性的考试，我们在多个技术研究上进行了攻关，首先就是如何将海量的医学知识在计算机中表示出来。”陶晓东告诉记者，传统上基于搜索的方案和构建结构化知识库的方案，面对纷繁复杂的医学知识都明显能力不足。“于是，我们尝试了很多方法，但是都有欠缺。”陶晓东说，近几年来发展迅速的知识图谱技术，也不足以满足描述医学知识的需要。而以三元组为基础的半结构化知识图谱，优点是比较符合人的直观、容易理解，“但是知识图谱在描述能力上存在不足，其构建需要专家耗费大量的时间，扩展更新维护都非常困难，所以并不适合执业医师考试这样的大规模复杂任务。”

最后，研究团队提出了一整套“语义张量”方法，针对医考需求，利用“多语义深度学习”方法，通过学习人民卫生出版社五年制医学本科的全部教材、临床指南和经典病例等资料，获得医学领域张量化的概念表示和关系表示，“这让机器拥有了庞大的医学知识库。”

“消化运用”海量数据是关键

有了海量的医学数据后，人工智能机器人绝不是与市面上常见的题库搜索类似，通过搜索数据库来答题，“我们的关键技术是自然语言理解、知识表示和知识推理运用，其复杂度甚至远高于围棋的黑白规则、点位规则和吃子规则。”

而这就需要机器人在医学大数据进入“体内”后，学会将其融会贯通。陶晓东告诉记者，如何运用大数据带来的医学知识去分析和解决问题，对研发人员来说，确实是一个挑战，“这是能否做对考题的关键。”

为此，研发团队提出了包括“关键点语义推理”“上下文语义推理”“证据链语义推理”在内的多尺度融合推理算法，让机器具备了词汇、句子、段落间的多层次推理能力。陶晓东告诉记者，答题时，“智医助理”通过自主思考，首先对题干和选项进行全面分析，然后在拥有的医学大数据库中，为每个选项寻找成为正确答案的可能证据，衡量评估题干、选项和证据三者之间的相关性和可信度，最终对各个选项进行综合决策，得出考题的答案，“这就让机器人具备了高效的知识表示能力和深入运用知识进行推理的能力。”