人工智能技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了自然語言處理與知識(shí)圖譜技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。近日，國際計(jì)算語言學(xué)學(xué)會(huì)(ACL)旗下的頂級(jí)國際學(xué)術(shù)會(huì)議NAACL 2021正式舉行，百度奪得MEDIQA 2021醫(yī)學(xué)放射報(bào)告摘要國際評(píng)測(cè)冠軍。

　　MEDIQA 2021評(píng)測(cè)以生物醫(yī)學(xué)文本摘要(Radiology Report Summarization)為主題，由NAACL的BioNLP研討會(huì)組織開展。在醫(yī)學(xué)語言理解和知識(shí)圖譜領(lǐng)域深耕已久的百度以主指標(biāo)ROUGE-2超出第二名近3個(gè)百分點(diǎn)的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)奪冠，同時(shí)包攬全部9項(xiàng)測(cè)試指標(biāo)的第一名。據(jù)了解，本次評(píng)測(cè)吸引了來自IBM研究院、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)、阿里巴巴、騰訊等全球知名企業(yè)和機(jī)構(gòu)參與。在眾多實(shí)力選手中脫穎而出，再次彰顯百度不俗的AI技術(shù)實(shí)力。

百度斬獲MEDIQA 2021評(píng)測(cè)醫(yī)學(xué)放射報(bào)告摘要冠軍

(評(píng)測(cè)排行榜鏈接：https://www.aicrowd.com/challenges/mediqa-2021/problems/mediqa-2021-radiology-report-summarization-rrs/leaderboards?challenge_round_id=742)

　　聚焦醫(yī)學(xué)放射報(bào)告等摘要任務(wù)，MEDIQA助力醫(yī)療智能化水平提升

　　MEDIQA(Medical NLP & QA)是近年來國際生物醫(yī)學(xué)語言處理(BioNLP)研討會(huì)設(shè)立的技術(shù)評(píng)測(cè)。BioNLP研討會(huì)是生物醫(yī)學(xué)自然語言處理領(lǐng)域最權(quán)威的國際研討會(huì)之一，從2002年至今已成功舉辦20屆，受到全球廣泛關(guān)注。今年以生物醫(yī)學(xué)文本摘要為主題的MEDIQA 2021評(píng)測(cè)，下設(shè)醫(yī)學(xué)問題摘要、答案摘要和醫(yī)學(xué)放射報(bào)告摘要三種任務(wù)。

(官方報(bào)告地址：https://www.aclweb.org/anthology/2021.bionlp-1.8.pdf)

　　其中，醫(yī)學(xué)放射報(bào)告是指臨床放射性檢查后形成的影像報(bào)告，通常包括患者和檢查的基本信息、影像表現(xiàn)和診斷印象這三部分。診斷印象可以為后續(xù)的醫(yī)療決策提供重要依據(jù)，是放射報(bào)告中最為關(guān)鍵的部分。在傳統(tǒng)的診療流程里，診斷印象由放射科醫(yī)生根據(jù)讀片后的影像表現(xiàn)人工總結(jié)形成，耗時(shí)耗力。而放射報(bào)告的自動(dòng)摘要?jiǎng)t是根據(jù)影像表現(xiàn)并結(jié)合患者的基本信息，自動(dòng)生成診斷印象，可以極大地解放人力，提升醫(yī)療智能化水平。

　　除了任務(wù)形式的新穎性之外，本屆MEDIQA放射報(bào)告摘要任務(wù)還有一大特點(diǎn)：測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，在患者分布、行文風(fēng)格等方面都存在巨大的差異。這無疑對(duì)參評(píng)系統(tǒng)的遷移和泛化能力提出了進(jìn)一步挑戰(zhàn)。

　　提升AI模型文本摘要能力，推動(dòng)解決基層醫(yī)療難題

　　自然語言處理及知識(shí)圖譜作為從醫(yī)學(xué)報(bào)告等文本中摘取有用信息的關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界深入研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。為了提升模型的文本摘要能力，同時(shí)提升其遷移和泛化能力，百度團(tuán)隊(duì)在參賽系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上進(jìn)行了多種創(chuàng)新。

　　從系統(tǒng)架構(gòu)上來看，百度采用編碼器-解碼器框架，通過“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”范式，實(shí)現(xiàn)生成式文本摘要。在預(yù)訓(xùn)練階段，以文本摘要生成為預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)，最大化模型的文本摘要能力。在微調(diào)之后，進(jìn)一步利用不同源數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行領(lǐng)域適配，提升其對(duì)新數(shù)據(jù)的遷移和泛化能力。此外，百度借助模型集成、文本規(guī)范化等技術(shù)，進(jìn)一步提升摘要生成的質(zhì)量。

　　最終，百度以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)超越其他參賽機(jī)構(gòu)獲得冠軍，充分證明了其在生物醫(yī)學(xué)語言理解及知識(shí)圖譜領(lǐng)域深厚的技術(shù)積累和領(lǐng)先的技術(shù)實(shí)力，更進(jìn)一步體現(xiàn)了AI在臨床醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用價(jià)值。

百度參評(píng)系統(tǒng)整體架構(gòu)圖

　　醫(yī)療資源不均、醫(yī)生供需缺口大、臨床工作壓力持續(xù)增加已經(jīng)成為當(dāng)前我國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)面臨的突出問題，利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)臨床輔助具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

　　百度以循證AI為理念，推出AI醫(yī)療品牌——靈醫(yī)智惠。靈醫(yī)智惠依托百度自然語言處理與知識(shí)圖譜技術(shù)的深厚積累，構(gòu)建了涵蓋醫(yī)學(xué)自然語言理解、醫(yī)學(xué)知識(shí)體系、醫(yī)學(xué)認(rèn)知計(jì)算三大核心技術(shù)在內(nèi)的循證醫(yī)學(xué)認(rèn)知引擎，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建醫(yī)療AI中臺(tái)、醫(yī)療知識(shí)中臺(tái)和醫(yī)療數(shù)據(jù)中臺(tái)，面向醫(yī)療場(chǎng)景提供臨床輔助決策、眼底篩查、智慧病案、智能審方、慢病管理、醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)等AI醫(yī)療解決方案。

　　目前，靈醫(yī)智惠在AI醫(yī)療領(lǐng)域的產(chǎn)品和解決方案已觸達(dá)29個(gè)省市自治區(qū)、300多家醫(yī)院、1500多家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，服務(wù)數(shù)萬名醫(yī)生，惠及千萬患者。未來，百度還將持續(xù)推動(dòng)自然語言處理及知識(shí)圖譜等技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，用科技的力量提升基層醫(yī)療水平，為更多人提供更高效、更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。

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