中国溯源与北京宇同智能科技有限公司合作，共同发起“智信惠民从健康开始”活动，把DUCG可信辅助智能医疗诊断系统用于大众健康管理，让人们能及时了解健康状况，给出健康参考及应对措施。DUCG健康管理系统赋能企业产品，惠及消费者。创新健康管理手段，共同努力打造继高铁、核电之后的第三张国家名片。

　一、DUCG医疗诊断系统创始人

　张勤，国际核能院院士，中国人工智能学会会士、不确定性人工智能专委会主任、智慧医疗专委会顾问，动态不确定因果图DUCG创始人。　

张勤：动态不确定因果图DUCG创始人

　张勤研究领域是核安全。主要是使用人工智能方法，实时在线准确诊断和解决核电站可能发生的故障。已有人工智能技术主要是基于大数据机器学习，但核电站很少有故障数据。为能有效解决这一问题，张勤创立了全新的理论——动态不确定因果图DUCG（Dynamic Uncertain Causality Graph）。迄今，DUCG诊断包括核电站、卫星系统、化工系统等上百个大型复杂的工业系统故障，正确率100%，而且有非常强的可解释性。

　人也是一个大型复杂的系统，人的故障就是疾病。目前，张勤正致力于将DUCG理论用于医疗诊断，增添民生福祉，助力健康中国。

　张湛，清华大学电子系本科、核研院博士，澳大利亚新兰威尔士大学计算机硕士。2016年9月至今担任北京予同智能科技有限公司总经理，兼动态不确定因果图DUCG理论研究和软件系统架构师，设计并主导构建DUCG智能医疗云平台。对DUCG有近十年的基础理论及应用研究，是多项国内国际发明专利的发明人。　　

张湛：DUCG诊断辅助系统的主要创始人　　

　二、DUCG 医疗诊断系统团队

　DUCG团队由海外留学归国人员与清华大学博士组成，长期从事理论基础研究及相关技术实践，崇尚健康、智能、原创、赋能、共赢的价值观。

　团队与北京协和医院、北京医院、首都医科大学宣武医院、北京大学第一医院、首都医科大学附属北京朝阳医院、中国医学科学院阜外医院、首都儿科研究所、首都医科大学附属北京天坛医院、北京大学人民医院、中日友好医院、清华大学附属北京清华长庚医院、湖南中医药大学等三甲医院的临床合作，求真务实，承担多项科研课题，不断在实践中发展创新。

　2021年，DUCG辅助诊断系统成为清华大学重点研究项目，清华大学为此举办“可信辅助智能医疗诊断关键技术及系统”项目启动会，暨可信智能诊断学术研讨会。　　

曾嵘副校长（右）向倪光南院士（左）颁发DUCG 学术顾问委员会赠书

　参会院士、专家、学者一致认为，DUCG 技术在赋能基层全科医生，使其达到或接近专家诊断水平，能够提高基层首诊正确率，推动分级诊疗落地，有效缓解我国基层医疗专家资源匮乏的现状。　

与会院士、专家合影　　

　DUCG公司拥有团队原创人工智能理论体系完全自主的知识产权，已获中国发明专利授权５项，软著１４项；美国发明专利２项，正在申请美国发明专利1项；在纽伦堡国际发明展上获世界发明协会颁发唯一最高奖，发表JCR排名Q1区的SCI期刊论文16篇。

　三、合作实践成果显著

　与协和医院全科医学教授共同承担以DUCG技术为基础的“An artificial intelligence-assisted diagnostic system to improve the quality of general practice in China”项目，并得到美国中华医学基金会的支持。

　以DUCG技术为基础的“基于逻辑推理的综合内科人工智能辅助诊断系统的开发、验证与临床应用探索”，得到协和医院中央高水平医院临床科研专项2022年青年培优计划项目支持（项目编号：2022-PUUCH-A-017）。

　协和医院内分泌科教授团队对DUCG智能医疗云平台进行对比测试，结果显示DUCG对性发育异常相关罕见疾病的诊断正确率，高于参与测试的实习医生和三年住院医师。测试结果发表SCI论文：D Ning, Z Zhang*, K Qiu, et.al, Efficacy of intelligent diagnosis with a dynamic uncertain causality graph model for rare disorders of sex development, Frontiers of Medicine, PP(99):1-1, April, 2020。

　与北京大学医学部共同协作完成《基于动态不确定因果图人工智能理论（DUCG）和云平台，构建的基于主诉的诊断知识库用于临床思维培养及规范诊疗的医学教学研究》的课程与教学方案，利用DUCG辅助大四、大五的学生学习《诊断学》。

　2018年12月——2020年5月，由重庆市中医院牵头，联合中国人民解决军第三军医大学第一附属医院（西南医院）、重庆大坪医院、重庆医科大学附属第二医院、重庆市肿瘤研究所、重庆三峡中心医院，完成重庆市科技局的技术创新与应用示范重点研发项目《云上DUCG智能临床诊断系统应用测试研究》，对DUCG平台中6个诊断库中的500多个疾病进行回溯性验证测试，除了21个病没有找到病历外，测试正确率100%。

　本系统已完成多家第三方三级医院病历测试验证，出具了盖章的测试报告，其中每个疾病诊断正确率不低于80%，综合诊断正确率95%以上。

　目前，DUCG智能医疗云平台已部署十余个区县并上线运行，已完成40万余例患者的辅助决策，医生认同率平均在99.5%以上。

　经统计，医生在使用了DUCG之后。诊断能力（诊病个数）平均提升30%以上，减少不规范诊断10%以上，使用DUCG次数越多，提升效果越明显。

　四、科学赢得信任

　医疗诊断是人命关天的大事，必须“可信”，这是清华大学重点研究项目关注的重点。唯有“可信”，所构建的诊断系统才能真正实用。DUCG技术方案入选正是因为其满足了“可信”的十大要素：

　1. 诊断结果可解释，即领域专家和用户能理解诊断结果为什么是这个而非其他疾病，其中对诊断结果的解释必须与诊断所使用的方法相一致，不能用与诊断系统不同的方法来解释；

　2. 诊断模型可解释，包括诊断模型是怎么构成的、怎么构建的、模型正确与否可证实或证伪等；

　3. 计算方法具有清晰的物理意义，而不是黑箱型数据拟合；

　4. 更新过程可解释，包括更新了什么和为什么，更新内容对诊断会产生什么影响、怎样产生影响；

　5. 对于千差万别的临床诊断条件和情况，诊断系统必须无泛化问题（即不因应用场景变化而导致诊断能力下降）；

　6. 能精准根据患者个体情况和医疗条件动态收集病情信息，实现在已有条件下的精准检查，从而为精准诊断打下基础。精准问诊和检查的算法对领域专家可解释，可证实和证伪；

　7. 由于收集的病情信息可能是模糊的，系统必须能够处理模糊病情信息，并在推理计算中不再产生误差；

　8. 诊断正确率必须经过第三方验证，且既要验证平均诊断正确率（达到95%以上），也要验证对每个疾病诊断的正确率（包括非常见病在内的每个病的诊断正确率达到80%以上）；

　9. 经过了医疗卫生机构大量实际使用验证，证明其能有效赋能基层医生提高诊断正确率；

　10. 系统本身就是活的教学工具，能够通过实际使用边用边学，提升医生诊病能力，寓学于用。