2月19日，国际顶级期刊《自然》在线发表上海交通大学人工智能学院与医学院附属新华医院联合团队的重磅成果——全球首个智能体式罕见病循证推理诊断系统DeepRare，为罕见病“确诊难、漏诊率高”的全球性难题提供了中国解决方案。

成果刊发。受访对象供图该研究由上海交通大学张娅教授、谢伟迪副教授与新华医院孙锟教授、余永国教授领衔攻关，DeepRare创新性采用“中枢—分身”架构，实现对传统医学AI的代际超越。其打破数据孤岛，整合海量医学文献与临床病例实现知识深度内化；摒弃传统AI的模式匹配，通过“假设—验证—自我反思”的类人类“慢思考”能力推敲诊断线索；更实现全流程循证的“白盒推理”，每一个诊断结论都附带可溯源的完整证据链，破解AI医疗的信任危机。

据悉，临床数据验证了DeepRare的卓越性能，其纯表型诊断的首位准确率达57.18%，较国际最佳模型提升23.79个百分点，改变了“不测基因就难确诊”的困境，且在诊断召回率上超越了十年临床经验的罕见病专科医生。引入基因测序数据后，其复杂病例综合首位诊断准确率突破70.61%，显著优于国际通用工具；系统生成的推理报告更获得95.40%的医生满意度，做到诊断“有理有据”。

2月19日，国际顶级期刊《自然》在线发表上海交通大学人工智能学院与医学院附属新华医院联合团队的重磅成果——全球首个智能体式罕见病循证推理诊断系统DeepRare，为罕见病“确诊难、漏诊率高”的全球性难题提供了中国解决方案。

成果刊发。受访对象供图该研究由上海交通大学张娅教授、谢伟迪副教授与新华医院孙锟教授、余永国教授领衔攻关，DeepRare创新性采用“中枢—分身”架构，实现对传统医学AI的代际超越。其打破数据孤岛，整合海量医学文献与临床病例实现知识深度内化；摒弃传统AI的模式匹配，通过“假设—验证—自我反思”的类人类“慢思考”能力推敲诊断线索；更实现全流程循证的“白盒推理”，每一个诊断结论都附带可溯源的完整证据链，破解AI医疗的信任危机。

据悉，临床数据验证了DeepRare的卓越性能，其纯表型诊断的首位准确率达57.18%，较国际最佳模型提升23.79个百分点，改变了“不测基因就难确诊”的困境，且在诊断召回率上超越了十年临床经验的罕见病专科医生。引入基因测序数据后，其复杂病例综合首位诊断准确率突破70.61%，显著优于国际通用工具；系统生成的推理报告更获得95.40%的医生满意度，做到诊断“有理有据”。

2月19日，国际顶级期刊《自然》在线发表上海交通大学人工智能学院与医学院附属新华医院联合团队的重磅成果——全球首个智能体式罕见病循证推理诊断系统DeepRare，为罕见病“确诊难、漏诊率高”的全球性难题提供了中国解决方案。

成果刊发。受访对象供图该研究由上海交通大学张娅教授、谢伟迪副教授与新华医院孙锟教授、余永国教授领衔攻关，DeepRare创新性采用“中枢—分身”架构，实现对传统医学AI的代际超越。其打破数据孤岛，整合海量医学文献与临床病例实现知识深度内化；摒弃传统AI的模式匹配，通过“假设—验证—自我反思”的类人类“慢思考”能力推敲诊断线索；更实现全流程循证的“白盒推理”，每一个诊断结论都附带可溯源的完整证据链，破解AI医疗的信任危机。

据悉，临床数据验证了DeepRare的卓越性能，其纯表型诊断的首位准确率达57.18%，较国际最佳模型提升23.79个百分点，改变了“不测基因就难确诊”的困境，且在诊断召回率上超越了十年临床经验的罕见病专科医生。引入基因测序数据后，其复杂病例综合首位诊断准确率突破70.61%，显著优于国际通用工具；系统生成的推理报告更获得95.40%的医生满意度，做到诊断“有理有据”。

2月19日，国际顶级期刊《自然》在线发表上海交通大学人工智能学院与医学院附属新华医院联合团队的重磅成果——全球首个智能体式罕见病循证推理诊断系统DeepRare，为罕见病“确诊难、漏诊率高”的全球性难题提供了中国解决方案。

成果刊发。受访对象供图该研究由上海交通大学张娅教授、谢伟迪副教授与新华医院孙锟教授、余永国教授领衔攻关，DeepRare创新性采用“中枢—分身”架构，实现对传统医学AI的代际超越。其打破数据孤岛，整合海量医学文献与临床病例实现知识深度内化；摒弃传统AI的模式匹配，通过“假设—验证—自我反思”的类人类“慢思考”能力推敲诊断线索；更实现全流程循证的“白盒推理”，每一个诊断结论都附带可溯源的完整证据链，破解AI医疗的信任危机。

据悉，临床数据验证了DeepRare的卓越性能，其纯表型诊断的首位准确率达57.18%，较国际最佳模型提升23.79个百分点，改变了“不测基因就难确诊”的困境，且在诊断召回率上超越了十年临床经验的罕见病专科医生。引入基因测序数据后，其复杂病例综合首位诊断准确率突破70.61%，显著优于国际通用工具；系统生成的推理报告更获得95.40%的医生满意度，做到诊断“有理有据”。

2月19日，国际顶级期刊《自然》在线发表上海交通大学人工智能学院与医学院附属新华医院联合团队的重磅成果——全球首个智能体式罕见病循证推理诊断系统DeepRare，为罕见病“确诊难、漏诊率高”的全球性难题提供了中国解决方案。

成果刊发。受访对象供图该研究由上海交通大学张娅教授、谢伟迪副教授与新华医院孙锟教授、余永国教授领衔攻关，DeepRare创新性采用“中枢—分身”架构，实现对传统医学AI的代际超越。其打破数据孤岛，整合海量医学文献与临床病例实现知识深度内化；摒弃传统AI的模式匹配，通过“假设—验证—自我反思”的类人类“慢思考”能力推敲诊断线索；更实现全流程循证的“白盒推理”，每一个诊断结论都附带可溯源的完整证据链，破解AI医疗的信任危机。

据悉，临床数据验证了DeepRare的卓越性能，其纯表型诊断的首位准确率达57.18%，较国际最佳模型提升23.79个百分点，改变了“不测基因就难确诊”的困境，且在诊断召回率上超越了十年临床经验的罕见病专科医生。引入基因测序数据后，其复杂病例综合首位诊断准确率突破70.61%，显著优于国际通用工具；系统生成的推理报告更获得95.40%的医生满意度，做到诊断“有理有据”。