提供支持“提高保障和改善民生水平，加强和创新社会治理”、“实施‘健康中国’战略”是党的十九大报告中提出的内容，其中强调，要加强基层医疗卫生服务体系和全科医生队伍建设。近年来，“小病不出乡，大病不出县”、“基层首诊，双向转诊，急慢分治，上下联动”等模式正逐步推进分级诊疗医疗模式改革，实现“健康中国”战略。
虽然方向已经明确，实施起来却困难重重。尽管基层硬件可以通过加大资金投入来改善现状，缺少优秀的全科医生这一问题却难以解决。由于全科医生培养难度大周期长，再加上基层条件普遍艰苦，很少有全科医生愿意长期留在基层发展，这就导致了优质医疗资源不足、分布不均，就医成本增加。此外，如果“基层首诊”正确率低，就会导致更多患者选择越级就诊，分级诊疗难以实现，医联体、远程诊疗和专家巡诊也无法从根本上解决缺乏优秀医生的问题。
2016年，Alphago的出现把“人工智能”的概念带到了大众面前，并掀起一阵热潮。既然人下不到基层，那么是否可以让人工智能下到基层？带着这样的思考，北京清睿智能科技有限公司（以下简称“清睿智能”）对其首席科学家张勤教授原创的用于核电站故障诊断的动态不确定因果图 （Dynamic Uncertain Causality Graph，以下简称“DUCG”）AI技术进行了改造，将其运用于临床诊断。
清睿智能成立于2016年，公司拥有DUCG 的全部知识产权，已获中国发明专利5项，美国发明专利1项，待授权美国发明专利2项；在德国纽伦堡国际发明展上获世界发明协会颁发金杯奖。
张勤教授是国际核能院（INEA）院士，中国科协荣誉委员，清华大学核研院、计算机系双聘教授。由他带领的核心技术团队目前有15人左右，主要由清华大学、北京航空航天大学以及国外知名高校的人工智能、软件开发人员组成。另外，清睿智能长期与著名三甲医院的30多位临床专家进行深度合作，构成了一个医工结合的科研团队。
清睿智能首席科学家张勤教授
（图片来源：清睿智能提供）
DUCG采用图形方式简洁表达各种情况下的不确定因果关系，将任何不确定因果关系用虚拟的随机因果作用事件来表达，从而将逻辑运算和概率统计相融合，推理中首先基于证据对知识库内容进行化简图和展开，去掉无关部分，保留当前问题有关部分内容，大幅降低问题规模和复杂度，再加上各种高效推理算法，建立起一套独特的AI理论模型，将知识表达、不确定性、逻辑运算和概率运算有机统一，使知识结构和参数表达相分离，有效解决了模型的可解释性和泛化能力。
该理论的创立缘起于解决核电站等大型复杂工业系统在线故障监测、预报、诊断、发展预测、决策支持和风险评估，历经30多年的发展，已发表高水平学术论文数十篇，其中 JCR 排名 Q1 区的 SCI 期刊论文 12 篇，迄今上百项应用和实验验证正确率为 100%。
科研团队在解决大型复杂工业系统故障诊断问题的同时，进一步将这一方法改造用于给人看病，并与北京朝阳医院王宁宇教授团队和浙江大学李兰娟院士团队合作，完成了眩晕和黄疸两个知识库的构建和测试，初步证明了这一方法在临床诊断领域的可行性和优越性。
在经过了长时间的知识技术积累后，清睿智能于2016年开始了商业化运作。
清睿智能的核心产品——DUCG智能临床辅助诊断决策平台，是基于DUCG技术的新一代智能医学辅助诊断系统。该平台目前主要面向基层医生开放，与基层医生的工作平台对接，以患者的主诉症状作为切入点，提示医生进行问诊，推荐检查项目，给出诊断结果和合理治疗建议，同时采用“图形+文字”的方式解释诊断结果，使基层医生不仅知其然，更知其所以然。也就是说，基层医生在使用DUCG智能辅助诊断系统的同时，也在向它学习知识。
清睿智能认为，人工智能短时间内无法代替医生看病，但可以赋能基层医生，让他们更快地成长为临床专家，从而让更多患者愿意前往基层医院进行诊断和治疗，也让高水平的医生有更多精力专注于疑难杂症的攻克。
DUCG智能临床辅助诊断决策平台
（图片来源：清睿智能提供）
DUCG智能辅助诊断平台不需要临床专家关于怎样从主诉症状入手进行检查，从而诊断疾病的知识，只需要表达每种疾病受哪些因素影响、可能产生什么结果（包括如果做某种检查可能会有什么结果）的知识，即只需要由因到果的正向知识，不需要由果到因的反向知识，而后者正是区别医生水平的重要标志。
迄今为止，临床学实际上是一门经验科学，需要日积月累的临床实践，才能使经验不足的医生成为临床专家。但DUCG智能辅助诊断系统将基于经验的临床诊断变成了基于正向知识的反向计算，使其成为了一门精密计算的科学问题，从而将原本由人类专家完成的工作交由计算机完成。
除了高度的可解释性，DUCG智能辅助诊断平台还拥有很强的泛化能力。目前深度学习模型使用的大多是来自三甲医院的病历数据，对于基层医院的医生和患者而言未必完全适用，因为诊断条件变了，许多大医院能做的检查和搜集的证据基层缺失，导致诊断正确率降低，因此其诊断模型会根据运用场景作出相应的调整——这正是新一代人工智能的重要特征。
目前，清睿智能与30多位签约临床专家深度合作，已经完成了43个基于主诉症状知识库的开发，覆盖了超过2000种疾病。其中，12个知识库已经完成了第三方病例验证，诊断准确率在95%以上，已经投入试点应用。
疫情期间免费向公众开放使用
今年1月初，湖北武汉出现了由新型冠状病毒感染导致的肺炎，并迅速向全国各地蔓延。由于疫情集中爆发的时期在春冬交际之时，正逢过敏季和流感高发期，有很多基层群众因为自身出现了发热、咳嗽或呼吸困难等症状倍感焦虑，一方面担心感染了新冠肺炎得不到及时的隔离和治疗，一方面又害怕去人流密集的三甲医院进行检查会出现交叉感染的情况，使自己的普通感冒变成新冠肺炎。
基于此，清睿智能迅速将新冠肺炎加入了咳嗽、发热和呼吸困难3个主诉症状的知识库，每个知识库覆盖数十种疾病，并于三月初免费向公众开放使用。山东省胶州市多个乡镇卫生院就率先试点应用DUCG智能辅助诊断平台防控疫情，大大减轻了三甲医院的门诊压力，降低了医院人群聚集造成的交叉感染的风险。
对于未来的发展计划，清睿智能的创始人张湛表示，当前短期内的目标是进一步打磨和完善产品并通过第三方验证，预计今年内完成全科知识库的开发和验证，并不断扩大产品的运用规模。目前，DUCG智能辅助诊断系统已经在山东胶州和重庆忠县数百家县级医院、乡镇卫生院和社区诊所展临床应用，未来将在全国更多基层医疗机构开展临床应用试点。
张湛在接收动脉网采访时提到：“我们认为知识和数据应该更好地融合在一起。只有沉下心来打磨产品，并在实际应用中不断地丰富完善，才能真正证明我们的产品和团队的能力，得到更多的机会和更广阔的市场。我们也欢迎更多的医学专家团队与我们达成合作，也欢迎更多投资使我们更快更好地完善产品、扩大市场。就长远的发展计划来看，我们希望清睿智能将来能够向世界展示分级诊疗和精准医疗成功的运行模式，成为中国原创走向世界的另一张名片。”
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