近日,百度研发的医疗预训练语言模型ERNIE-Health,以超越人类医学专家水平的成绩登顶中文医疗信息处理权威榜单CBLUE冠军,让机器“读懂”医疗又往前迈出了重要一步。

自然语言处理作为人工智能的一个重要子方向,已在各行各业中得到广泛应用。在与我们每个人都息息相关的医疗领域,一些应用正逐渐从科幻变为现实。

设想这样一种场景,医生希望从病历库中筛选出满足特定临床条件的患者来开展科研工作。但病历的详情是一段段非结构化的自然语言文本,无法直接使用计算机处理,而依靠人工筛选费时又费力。再加上每个医生的用语并不相同,如何让机器“读懂”不同病历背后的结构化、标准化医学术语,就需要自然语言处理和知识图谱技术大展身手了。

CBLUE作为国内首个面向中文医疗文本处理的多任务榜单,涵盖了医学信息抽取、医学术语归一化、医学文本分类、医学句子关系判定和医学问答共5大类任务、8个子任务。自2021年4月发布至今,已吸引近300支队伍参与打榜,逐渐成为检验AI系统中文医疗信息处理能力的“金标准”。

中文医疗信息处理CBLUE榜单排名

百度ERNIE-Health,以8个任务均分77.808的佳绩超越人类医学专家均分77.1的水平,登顶中文医疗信息处理权威榜单CBLUE冠军,验证了ERNIE在医疗行业应用的重要价值。

作为新纪录诞生背后的关键技术,百度医疗预训练语言模型ERNIE-Health 功不可没。

ERNIE-Health 依托百度文心ERNIE先进的知识增强预训练语言模型打造,通过医疗知识增强技术进一步学习海量的医疗数据,精准地掌握了专业的医学知识。据悉,ERNIE-Health 共学习了 60 多万的医疗专业术语和 4000多万的医疗专业问答数据,大幅提升了对医疗专业知识的理解和建模能力。ERNIE-Health 模型也将在随后正式对外界公开发布,进一步推动 AI 医疗技术的发展和创新。

ERNIE-Health

医疗关乎国计民生,诸如自然语言处理及知识图谱等AI技术的发展,在解决当前我国医疗卫生事业面临的问题具有重要的现实意义。

百度以循证AI为理念,推出了AI医疗品牌——灵医智惠,目前在AI医疗领域的产品和解决方案已触达29个省市自治区、400多家医院、1600多家基层医疗机构,服务数万名医生,惠及千万患者。未来,百度将持续推动自然语言处理及知识图谱等技术在生物医学领域的技术创新,用科技的力量提升基层医疗水平,为更多人提供更高效、更优质的医疗服务。