加利福尼亚州(美国)，11月3日(ANI):据估计，美国每年有25万人死于可预防的医疗事故。许多这样的错误发生在整个诊断过程中。将众多诊断医师的诊断合并成一个集体解决方案是提高诊断准确性的有力技术。

然而，总的来说，在医学诊断中，缺乏汇总独立诊断的策略。因此，来自马克斯普朗克人类发展研究所、认知科学与技术研究所(ISTC)和挪威科技大学的研究人员开发了一种基于知识工程方法的全自动解决方案。

研究人员对来自人类诊断项目(Human Dx)的1333例病例进行了测试，每例病例都由10名诊断医生独立诊断。

第一作者拉尔夫·库尔弗斯说:“我们的研究结果表明，利用集体智慧有挽救生命的潜力。”他是马克斯普朗克人类发展研究所适应理性中心的高级研究科学家，他的研究重点是人类和动物的社会和集体决策。

集体智慧已被证明可以提高许多领域的决策准确性，例如地缘政治预测、投资以及放射学和皮肤科的诊断(例如，Kurvers等人，PNAS, 2016)。然而，集体智慧主要应用于相对简单的决策任务。

由于整合来自不同人员的非标准化输入的挑战，在应急管理或一般医疗诊断等更多开放式任务中的应用在很大程度上缺乏。

为了克服这一障碍，研究人员使用语义知识图、自然语言处理和SNOMED CT医学本体(一种综合的多语言临床术语)进行标准化。

来自罗马认知科学与技术研究所(ISTC)的合著者Vito Trianni补充说:“我们工作的一个关键贡献是，虽然人类提供的诊断保持其首要地位，但我们的汇总和评估程序是完全自动化的，避免了最终诊断产生中的可能偏差，并使该过程更具时间和成本效益。”(ANI)