“数字质控员”破解罕见病诊断难题

cnofor

    ■本报见习记者 江庆龄
    上海交通大学人工智能学院教授张娅、副教授谢伟迪与该校医学院附属新华医院教授孙锟、余永国等人针对罕见病“确诊难、漏诊率高”的全球性难题，提出了全球首个智能体式罕见病循证推理诊断系统DeepRare。2月19日，相关研究成果发表于《自然》。
    同期，《自然》邀请西澳大利亚大学副教授蒂莫·拉斯曼撰写评论文章指出，DeepRare最重要的两点意义是打破人工智能（AI）临床诊断的“黑盒”，以完整可信的推理过程赢得了医学界的信任；构建了“实时知识检索+自我反思迭代”的AI通用技术，为需要复杂逻辑推理的领域提供了共通的“解题思路”。
    拒绝“直觉”
    据了解，全球已有超过3.5亿人受到罕见病影响，病种超过7000种，约80%为遗传性疾病。大多数患者在确诊前需经历5年以上的延迟、7次以上就诊、3次以上误诊，平均误诊率高达40%至50%，给患者和家庭带来沉重负担。
    关键原因在于罕见病症状异质性高、诊断路径长、知识分布稀疏，是典型的“小样本、大空间”问题，医生如同在浩如烟海的资料中大海捞针。面对碎片化信息与复杂交互线索，传统AI模型难以胜任，临床专家的经验更难被规模化复制。
    张娅介绍，DeepRare系统创新性地采用了“中枢-分身”架构，在三个维度实现了对传统医学AI的代际超越。
    全域链接，知识即服务。DeepRare打破了数据孤岛，实时链接并整合了海量医学文献知识库与真实临床病例数据。它超越了单纯的信息检索，实现了对医学知识的深度理解与内化，相当于为每一次诊断都调动了全球顶尖的医学知识储备。
    深度思考，拒绝“直觉”。不同于传统AI的“快思考”，DeepRare具备了类似人类医生的“慢思考”能力。它能主动提问以补充缺失信息，通过“假设-验证-自我反思”的迭代循环，对诊断线索进行反复推敲，从而修正潜在的逻辑漏洞。
    白盒推理，全程可溯。针对AI医疗最大的“信任危机”，DeepRare实现了全流程的循证推理。系统生成的每一个诊断结论都可溯源——附带一条清晰、完整的证据链条，让医生不仅知道“是什么”，更清楚“为什么”。
    张娅指出，基于这些特性，DeepRare展现了弹性的临床诊断能力，尤其在纯表型诊断方面。
    “在仅提供患者临床表型信息而不包含基因数据的情况下，DeepRare展现出卓越的‘表型解码’能力。”张娅表示，DeepRare的表型诊断首位准确率达57.18%，比此前该领域的国际最佳模型提升了23.79个百分点，改变了过去“不测基因就难确诊”的困境。在回顾性人机对比实验中，DeepRare在诊断召回率上超越了具有10年临床经验的罕见病专科医生，成为首个在该指标上优于医生的罕见病诊断方法。
    进一步引入基因测序数据后，DeepRare在复杂病例中的综合首位诊断准确率突破70.6%，显著优于目前国际通用的Exomiser工具（53.2%）。另外，DeepRare
    推理报告中的证据归因准确率达到 95.4%。
    改写患儿命运
    在张娅看来：“好的技术，不能只停留在纸面上。”
    时间回到2021年。上海交通大学医学院附属新华医院接诊了一名来自广西的患儿。发育迟缓、面部特征异常、生殖器发育异常、肺发育不良……这位20个月大的患儿，自出生起便问题重重。家人带着他四处求医，却始终查不出病因。
    直到2025年6月，DeepRare开启系统测试，新华医院的医生团队抱着试试看的心态，重新翻出这个悬而未解的病例。DeepRare系统启动推理引擎，分析症状、基因和病例，提示这个孩子可能得了普拉德-威利综合征（PWS）。
    PWS是一种罕见复杂遗传病，发病率约为三万分之一至万分之一，婴儿期表现为喂养困难、发育迟缓，长大后可能出现暴食、肥胖、智力障碍等。由于其致病机制超出常规检测范围，且患儿年幼、症状不典型，极易被漏诊。
    随着目标锁定，团队安排了针对该病的甲基化检测，终于明确了诊断。正是凭借DeepRare的精准提示，患儿得以在疾病早期接受干预治疗，赢得了扭转命运的机会。
    “在新华医院，DeepRare已完成院内部署并进入紧张的内测阶段，即将正式用于全院罕见病诊疗的质控流程。”孙锟表示，DeepRare像一个严谨的“数字质控员”，能够帮助医生在复杂的诊疗中查漏补缺，守住诊断的“安全底线”，确保每一位患者都能得到最周全的评估。
    启动“万人临床验证计划”
    目前，DeepRare已成功跑通“在线平台、院内质控、产业赋能”三位一体的转化路径。
    2025年7月26日，DeepRare罕见病在线诊断平台正式上线。项目团队透露，平台上线短短半年，DeepRare已吸引了超过1000名专业用户注册使用，覆盖全球600多家医疗及科研机构。
    在产业落地端，科研转化团队正与国内多家头部基因检测机构展开深度合作。“通过标准的应用程序编程接口接入DeepRare系统，第三方机构可自动化生成高精度的临床解读报告，成功跨越了从基因数据到临床解读的‘认知壁垒’，让精准医疗的成果普惠更多罕见病家庭。”张娅说。
    张娅透露，联合团队正在全面深化与全球顶尖医疗及科研机构的战略合作，并正式启动“万人临床验证计划”。团队计划在未来半年内，依托广泛的国际多中心合作网络，完成数万例疑难罕见病的真实世界临床验证。“我们不仅是在验证算法，更是在与全球同仁一道，编织一张跨越国界的智能诊断网，用AI为更多罕见病患者缩短确诊的漫漫长路。”

来源：中国科学报