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上海团队打造DeepRare罕见病诊断系统,破解AI医疗“信任难题”

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2026年新春佳节之际,中国人工智能与医学交叉领域迎来重磅突破。

北京时间2月19日凌晨,国际顶级学术期刊《Nature》在线刊发上海交通大学医学院附属新华医院孙锟教授、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联合研究成果《DeepRare:An Agentic System for Rare Disease Diagnosis with Traceable Reasoning》。这款全球首个可溯源智能体式罕见病诊断系统DeepRare,凭借首创的Agentic AI架构破解罕见病诊断世界性难题,诊断精度刷新世界纪录,其相关应用已服务全球600余家顶尖医疗科研机构,为全球罕见病患者点亮确诊希望,也标志着中国医工交叉创新成果站上世界舞台中央。

发表的论文。上海交通大学医学院附属新华医院 供图

与正刊论文同步上线的,还有《自然》(Nature)特邀西澳大利亚大学学者Timo Lassmann撰写的专文评论(News & views)。文章指出DeepRare 最重要的两点意义:第一,打破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。第二,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”。

罕见病确诊难、漏诊率高是全球医疗领域的共同痛点,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。此次上海交大与新华医院联合团队协同多方科研力量攻关,为DeepRare打造了全球首创的“中枢-分身”可溯源AgenticAI架构,从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;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”。

孙锟教授坦言,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。而DeepRare的出现,实现了罕见病表型筛查性能的跨越式提升,用硬核数据交出了亮眼答卷。

DeepRare系统推理架构图。上海交通大学医学院附属新华医院 供图

论文实测数据显示,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,这一里程碑式突破,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%,显著优于国际通用的Exomiser工具(53.2%)。更值得一提的是,其生成的带完整证据链的推理报告,获得了新华医院专家团队95.4%的高度认可,真正做到了诊断“有理有据、精准可靠”。

DeepRare并未停留在论文层面,其应用落地早已先行一步,成为全球罕见病诊疗领域的实用工具。基于该成果的DeepRare罕见病在线诊断平台(https://deeprare.cn/)已于2025年7月26日正式上线。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的顶尖实验室,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,在新华医院DeepRare已完成院内部署并进入内测阶段,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,它能帮助医生查漏补缺,及时发现诊疗中的潜在疏漏。同时,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”。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。

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