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“提高保障和改善民生水平，加強和創新社會治理”、“實施‘健康中國’戰略”是黨的十九大報告中提出的內容，其中強調，要加強基層醫療衛生服務體系和全科醫生隊伍建設。近年來，“小病不出鄉，大病不出縣”、“基層首診，雙向轉診，急慢分治，上下聯動”等模式正逐步推進分級診療醫療模式改革，實現“健康中國”戰略。

雖然方向已經明確，實施起來卻困難重重。盡管基層硬件可以通過加大資金投入來改善現狀，缺少優秀的全科醫生這一問題卻難以解決。由于全科醫生培養難度大周期長，再加上基層條件普遍艱苦，很少有全科醫生愿意長期留在基層發展，這就導致了優質醫療資源不足、分布不均，就醫成本增加。此外，如果“基層首診”正確率低，就會導致更多患者選擇越級就診，分級診療難以實現，醫聯體、遠程診療和專家巡診也無法從根本上解決缺乏優秀醫生的問題。

2016年，Alphago的出現把“人工智能”的概念帶到了大眾面前，并掀起一陣熱潮。既然人下不到基層，那么是否可以讓人工智能下到基層？帶著這樣的思考，北京清睿智能科技有限公司（以下簡稱“清睿智能”）對其首席科學家張勤教授原創的用于核電站故障診斷的動態不確定因果圖 （Dynamic Uncertain Causality Graph，以下簡稱“DUCG”）AI技術進行了改造，將其運用于臨床診斷。

從給工業系統看病轉向給人“看病”

清睿智能成立于2016年，公司擁有DUCG 的全部知識產權，已獲中國發明專利5項，美國發明專利1項，待授權美國發明專利2項；在德國紐倫堡國際發明展上獲世界發明協會頒發金杯獎。

張勤教授是國際核能院（INEA）院士，中國科協榮譽委員，清華大學核研院、計算機系雙聘教授。由他帶領的核心技術團隊目前有15人左右，主要由清華大學、北京航空航天大學以及國外知名高校的人工智能、軟件開發人員組成。另外，清睿智能長期與著名三甲醫院的30多位臨床專家進行深度合作，構成了一個醫工結合的科研團隊。

清睿智能首席科學家張勤教授

（圖片來源：清睿智能提供）

DUCG采用圖形方式簡潔表達各種情況下的不確定因果關系，將任何不確定因果關系用虛擬的隨機因果作用事件來表達，從而將邏輯運算和概率統計相融合，推理中首先基于證據對知識庫內容進行化簡圖和展開，去掉無關部分，保留當前問題有關部分內容，大幅降低問題規模和復雜度，再加上各種高效推理算法，建立起一套獨特的AI理論模型，將知識表達、不確定性、邏輯運算和概率運算有機統一，使知識結構和參數表達相分離，有效解決了模型的可解釋性和泛化能力。

該理論的創立緣起于解決核電站等大型復雜工業系統在線故障監測、預報、診斷、發展預測、決策支持和風險評估，歷經30多年的發展，已發表高水平學術論文數十篇，其中 JCR 排名 Q1 區的 SCI 期刊論文 12 篇，迄今上百項應用和實驗驗證正確率為 100％。

科研團隊在解決大型復雜工業系統故障診斷問題的同時，進一步將這一方法改造用于給人看病，并與北京朝陽醫院王寧宇教授團隊和浙江大學李蘭娟院士團隊合作，完成了眩暈和黃疸兩個知識庫的構建和測試，初步證明了這一方法在臨床診斷領域的可行性和優越性。