罕见病确诊难、漏诊率高是全球医疗领域的共同痛点。记者19日获悉,中国专家团队研发的全球首个可溯源智能体式罕见病诊断系统DeepRare破解罕见病诊断世界性难题。
北京时间2月19日,上海交通大学医学院附属新华医院(下称:新华医院)孙锟教授、余永国教授领衔团队与上海交通大学人工智能学院张娅教授、谢伟迪副教授领衔团队的联合研究成果在国际知名学术期刊《自然》(Nature)上在线刊发。
该期刊特别邀请了澳大利亚西澳大学儿童健康研究中心专家蒂莫·拉斯曼(Timo Lassmann)撰写并配发了题为《AI成功诊断罕见病》的“新闻与观点”专文评论。评论强调,在面临重大医疗决策时,相比于给出“黑盒”答案,像DeepRare这样能够展示其推演过程的系统,才能经得起人类专家的审查并赢得信任,最终证明其更具实用价值。
据了解,传统医疗AI常因推理过程不可追溯陷入“信任危机”,如同医生只给诊断结果却不说明诊疗依据。此次中国专家团队为DeepRare打造了全球首创的“中枢-分身”可溯源Agentic AI架构,从知识储备、诊断思维和推理过程三个维度实现对传统医疗AI的代际超越,让AI诊断拥有了“清晰的诊疗思路”。
在知识储备上,DeepRare打破医学数据孤岛,如同连接了全球所有顶尖医学图书馆和临床案例库,实时整合海量医学文献知识库与真实临床病例数据,不再是简单的信息检索,而是对医学知识的深度理解与内化,为每一次诊断调动全球顶尖医学储备。
在诊断思维上,它跳出传统AI的“模式匹配快思考”,拥有了人类医生的“慢思考”能力,能主动提问补充患者信息,通过“假设-验证-自我反思”的迭代循环推敲诊断线索,修正逻辑漏洞,就如同资深医生反复研判病情的专业过程。
在推理过程上,它实现全流程白盒推理,每一个诊断结论都附带完整证据链条,让医生既能知道诊断结果,更清楚诊断依据,彻底破解AI医疗的“信任难题”。
孙锟教授告诉记者,罕见病诊疗长期面临“不测基因就难确诊”的行业困境,尤其在缺乏基因检测条件的基层医院,罕见病筛查更是难上加难。DeepRare实现了罕见病表型筛查性能的跨越式提升。研究显示,在仅提供患者临床表型信息、无基因数据的情况下,DeepRare展现出超强的“表型解码”能力,表型诊断首位准确率达57.18%,较此前国际最佳模型提升23.79个百分点。这为基层医院打造了一把罕见病快速筛查的“金钥匙”,让基层无需依赖复杂基因检测,也能开展高效的罕见病初筛。当引入基因测序数据后,DeepRare的诊断效能进一步升级,在复杂病例中的综合首位诊断准确率突破70.6%,明显优于国际通用的Exomiser工具(53.2%)。
据了解,DeepRare的应用落地已先行一步,DeepRare罕见病在线诊断平台已于2025年7月26日正式上线,凭借精准的诊断能力和便捷的使用体验,迅速获得全球医疗科研领域的认可。平台上线短短半年,已吸引超1000名专业用户注册,覆盖全球600多家医疗及科研机构,从国内的三甲医院到欧美国家的知名实验室,DeepRare正成为全球医生诊疗罕见病的“智能听诊器”。
孙锟教授透露,DeepRare已在新华医院完成院内部署并进入内测阶段,它不仅是简单的辅助诊断工具,还会化身严谨的“数字质控员”,即将正式应用于全院罕见病诊疗的质控流程。在复杂的罕见病诊疗过程中,它将帮助医生查漏补缺,及时发现诊疗中的潜在疏漏,守住诊断的“安全底线”,确保每一位罕见病患者都能得到周全、精准的诊疗评估。
为了让更多罕见病患者受益,新华医院与上海交大联合团队正积极筹备发起“全球AI罕见病诊疗联盟”,并同步启动“万人临床验证计划”。联合团队计划在未来半年内,依托全球联盟网络,完成20000例疑难罕见病的真实世界验证。这一计划,不单是对DeepRare算法性能的进一步验证与优化,更是用人工智能技术编织一张覆盖全球的罕见病智能诊断网,让各国医疗机构能共享先进的诊断技术,让身处世界各地的罕见病患者都能被精准识别、有效诊疗。
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