《临床诊疗人工智能：可解释、可通用的临床决策支持系统》朱一帆

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《临床诊疗人工智能：可解释、可通用的临床决策支持系统》朱一帆【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

医疗人工智能的发展势不可当，临床决策支持系统(Clinical Decision Support System，CDSS)是其中一个重要内容。 在医学领域，临床决策更多地被称为临床思维，是医护人员对患者临床信息(症状、体征和异常检查结果)的分析、综合和判断的逻辑思维过程。 建设可解释的CDSS的前提是明确临床决策发生在哪里，做了什么决策，做出决策的逻辑模式是什么，应用了哪些知识内容，可解释性在哪里等。建设可通用的CDSS的前提在于发现临床各科室决策的统一逻辑模式。本书从临床思维的角度回答了这些问题，不涉及图像处理等其他形式的CDSS。 本书旨在尝试构建一个可解释、可通用的CDSS系统化理论，希望通过本书与医疗工程研发人员、临床决策算法研究人员共同研究和探讨，以达到共同进步、促进学科发展的目的。

作者简介：

朱一帆，医生，博士，德国海德堡大学博士、香港大学玛丽医院外科博士后，英国牛津大学丘吉尔医院客座医生，"逻辑型临床思维”理论原创者，高级人工智能工程师，中国人工智能学会会员，从事临床医学及生物医学工程交叉学科的研发。

目  录：

目 录

第1章 人工智能的概念及发展 001

参考文献 012

第2章 机器学习 015

2.1 机器学习的技术原理 016

2.2 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系 018

2.3 机器学习存在的问题 020

参考文献 023

第3章 医疗人工智能的缘起和发展 025

3.1 历史脉络 026

3.2 存在的问题 028

参考文献 032

第4章 CDSS必须解决的问题 033

4.1 CDSS种类 035

4.2 目前CDSS的应用效果 036

4.3 CDSS必须解决的问题Ⅰ：专业问题 037

4.4 CDSS必须解决的问题Ⅱ：可解释的算法问题 038

4.5 CDSS必须解决的问题Ⅲ：开发者的自我角色定位 041

4.6 CDSS必须解决的问题Ⅳ：临床推理的理论建设问题 043

4.7 CDSS必须解决的问题Ⅴ：CDSS的确定性和因果性 045

4.7.1 临床诊疗是对确定性的追求 045

4.7.2 医学伦理要求临床诊疗具有确定性 046

4.7.3 对人工智能技术的监管要求确定性 047

参考文献 049

第5章 医学哲学的历史回顾 051

5.1 西医学发展史简述 053

5.1.1 对人体结构的研究 053

5.1.2 对人体功能的研究 056

5.2 西医学发展史的启示 058

参考文献 060

第6章 CDSS与临床思维理论 063

6.1 CDSS与临床思维的关系 064

6.2 可解释、可通用的CDSS应该有的样子 065

6.2.1 临床诊疗必须回答的问题 065

6.2.2 CDSS的任务 065

6.2.3 CDSS的可解释性和可通用性 065

6.3 临床思维理论现状 066

参考文献 071

第7章 逻辑型临床思维理论 075

7.1 医学研究的内容 076

7.2 人体客观因果逻辑规律 078

7.3 人体客观因果逻辑规律与医学知识 079

7.4 基础医学知识与临床医学知识 082

7.5 逻辑型临床思维推理模式 083

7.6 应用逻辑性临床思维理论分析病例 085

7.7 临床常见症状分析举例 089

7.8 临床常见体征分析举例 095

7.9 对必须回答的问题的回答 100

7.10 可解释、可通用的CDSS的理论基础 101

参考文献 103

第8章 逻辑型临床思维理论对临床信息化的提示 105

8.1 临床数据库 106

8.2 可解释的临床诊疗人工智能对临床数据库的要求 107

8.3 逻辑型临床思维理论对建设临床数据库的提示 108

8.4 结构化临床数据库的应用 109

参考文献 112

第9章 中医诊疗的人工智能 113

9.1 国家促进中医发展的政策 114

9.2 中医药的简要发展史 114

9.3 中医的流派简介 116

9.4 中医的主要诊疗方式 117

9.5 中医的临床思维 118

9.6 目前中医智能诊断的软件系统介绍 121

9.7 中医人工智能发展方向讨论 127

参考文献 128

后记 129

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人工智能 医疗AI

摘要：本文以《临床诊疗人工智能：可解释、可通用的临床决策支持系统》朱一帆为核心研究对象，系统梳理了该成果在临床医学与人工智能交叉领域中的理论价值与实践意义。文章从研究背景与时代需求、系统架构与技术逻辑、可解释性与通用性优势、以及对未来临床诊疗模式的深远影响四个方面展开论述，深入分析该系统如何回应现实医疗痛点，如何在复杂临床环境中实现可信、可扩展的智能决策支持。通过多层次、多角度的阐释，展现朱一帆在推动临床诊疗人工智能规范化、科学化和落地化方面的探索与创新。全文旨在为理解现代医疗人工智能的发展方向提供一个清晰、系统且具有前瞻性的参考框架。

一、研究背景与时代需求

随着医学知识的爆炸式增长，临床医生在诊疗过程中面临的信息负荷不断加重。大量指南、文献和病例数据难以在有限时间内被充分整合，这为人工智能介入临床决策提供了现实土壤。《临床诊疗人工智能：可解释、可通用的临床决策支持系统》正是在这一背景下提出。

朱一帆敏锐地意识到，传统的临床决策支持系统多依赖规则库或单一模型，难以适应复杂多变的真实诊疗场景。尤其在多病共存、个体差异显著的情况下，系统往往缺乏灵活性与可信度，制约了其在临床中的广泛应用。

从更宏观的层面看，医疗资源分布不均、基层医生经验不足等问题长期存在。可通用、可解释的人工智能系统，被寄予厚望以弥合不同医疗机构之间的能力差距，这也是该研究立足的重要时代需求。

二、系统架构与技术逻辑

在系统设计层面，朱一帆提出的临床决策支持系统并非简单叠加算法，而是构建了一套面向临床流程的整体架构。系统以临床问题为中心，将数据采集、知识建模、推理决策和结果反馈有机结合。

该系统强调多源数据融合，不仅包含结构化的检验指标，还涵盖病历文本、影像描述等非结构化信息。通过自然语言处理和知识图谱技术，系统能够更接近医生真实的思维路径。

在技术逻辑上，系统避免“黑箱式”深度模型的单独使用，而是通过规则推理与统计学习的协同，实现性能与可解释性的平衡。这种设计思路为临床场景下的安全使用奠定了基础。

三、可解释性与通用性优势

可解释性是朱一帆研究中的核心关键词之一。在临床领域，医生不仅需要“答案”，更需要“理由”。该系统通过显性规则、推理路径展示和证据来源标注，使决策过程对使用者透明可追溯。

这种可解释设计有助于医生理解系统建议的逻辑，从而进行二次判断，而非被动接受结果。这不仅提升了医生对人工智能的信任度，也符合医学决策中审慎负责的基本原则。

在通用性方面，系统并未局限于单一疾病或科室，而是通过模块化设计支持多场景扩展。不同医疗机构可根据自身需求进行定制，使系统具备较强的推广潜力和生命力。

四、对未来临床模式影响

《临床诊疗人工智能：可解释、可通用的临床决策支持系统》所描绘的，并不仅是一个技术工具，而是一种新的临床协作模式。人工智能在其中扮演的是“智能助手”而非“替代者”的角色。

在实际应用中，该系统有望帮助医生快速筛选诊疗方案、提示潜在风险，从而提升整体诊疗效率。这对于高强度工作的临床一线，具有现实而直接的价值。

从长远看，该研究为建立标准化、智能化的临床决策体系提供了范式。它推动医学从经验驱动向数据与知识协同驱动转变，对未来医疗体系的演进具有深远影响。

总结：

总体而言，朱一帆的《临床诊疗人工智能：可解释、可通用的临床决策支持系统》紧扣临床实际需求，在技术创新与医学规范之间寻求平衡。其研究不仅回应了人工智能在医疗领域“能否用、敢不敢用”的关键问题，也为后续相关研究提供了清晰思路。

通过对可解释性与通用性的系统性探索，该成果展示了临床人工智能走向成熟应用的可能路径。它既体现了对医学本质的尊重，也彰显了人工智能赋能医疗的现实价值。

本文由nayona.cn整理

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