张勤院士：医疗诊断领域应用AI技术要可信、可靠、可解释

北京2025年4月1日 /美通社/ -- "当前AI诊病模型很多，但缺乏统一的监管标准。"国际核能院院士、中国科协原副主席张勤日前在《中国医疗设备》杂志社主办的2025CMDC第十五届中国医疗行业数据大会暨前沿医疗科技创新大会表示，AI技术在医疗领域的应用应遵循"可审核，可监督，可追溯，可信赖"的原则，这是在《全球人工智能治理倡议》中提出的要求。

"DUCG智能医疗云平台（下称，DUCG）完全符合上述要求，是我国原创的新一代人工智能技术，可赋能基层全科医生显著提升‘基层首诊'正确率，为完善‘分级诊疗'制度提供有力支持。"张勤在会上介绍。

国家卫生健康委发布的数据显示，截至2023年末，全国基层医疗卫生机构的诊疗量占比已达到51.8%。但基层医疗资源相对匮乏、医生诊断能力参差不齐、诊断准确率低等问题仍困扰着医疗事业的发展。

据介绍， DUCG具备推荐检测功能，能够根据患者的主诉症状，智能推荐需要进行的各种问诊和医学检查，上下级医疗机构联动，引导基层医生精准获取诊病信息、精准诊断和治疗。医生通过使用该系统可以体验到国内一流专家全科会诊指导的效果，了解三甲医院专家在诊断过程中的思维方式以及关注的细节。

"DUCG是基于因果关系（人类专家对现实世界的理解）的新一代人工智能理论体系。"张勤指出，在临床诊断领域，DUCG是临床专家的知识和经验的显式表达和应用，完全符合"可审核，可监督，可追溯，可信赖"的要求，"其诊断的正确性不依赖数据多少和应用场景，诊断模型的构建、参数的物理意义、计算方法、推理过程、诊断结果、模型更新及其效果均可解释、可溯源纠错，无幻觉、高端GPU、高能耗等问题。"

据介绍，动态不确定因果图DUCG由张勤原创提出，DUCG智能医疗云平台由其带领的团队开发，是清华大学"可信辅助智能医疗诊断关键技术及系统"重点研究项目的成果，已在医疗卫生领域实际应用。目前该系统已覆盖80个主诉症状、1500多种疾病，并通过了第三方三甲医院测试，准确率95%以上，其中每种病准确率80%以上，已在山东青岛、济南、北京海淀、重庆忠县等地基层医疗机构落地应用，累计诊病210多万例、仅发生过 17例错误，统计显示可提高基层医生的诊病能力（病种）数倍。

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