輔助診斷、AI問(wèn)答、健康管理……AI正重塑醫(yī)療服務(wù)鏈條

　　 在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能正在以前所未有的方式深刻改變著我們的生活，比如現(xiàn)在有些醫(yī)院就接入了人工智能，在取藥、問(wèn)診，甚至包括病理篩查、重癥監(jiān)護(hù)等多個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮著作用。

　　那么，在實(shí)際的醫(yī)療服務(wù)過(guò)程中，人工智能究竟是如何提升患者的就醫(yī)體驗(yàn)，并助力醫(yī)生更高效、精準(zhǔn)地進(jìn)行診斷和治療的呢？下面將通過(guò)一系列案例，展示人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的新應(yīng)用和新可能。

　　家住深圳的李華亮今年57歲，患有高血壓和心臟病，平時(shí)在小區(qū)附近的社康中心開(kāi)藥。他最近想種植牙，但心臟又有點(diǎn)不適還偶爾頭暈。社康醫(yī)生建議他前往上級(jí)醫(yī)院進(jìn)一步檢查后再說(shuō)。

　　在咨詢(xún)臺(tái)，李華亮了解到醫(yī)院有一套人工智能的系統(tǒng)，描述病情后可以給出掛號(hào)建議，不僅節(jié)省了很多等待的時(shí)間，也更容易找到專(zhuān)業(yè)的醫(yī)生，不用幾個(gè)科室來(lái)回跑。

　　根據(jù)AI的建議，李華亮順利預(yù)約到了心內(nèi)科的號(hào)。在診室，大夫的電腦里已經(jīng)顯示了他掛號(hào)時(shí)填寫(xiě)的病情和預(yù)問(wèn)診情況。

　　經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單問(wèn)診后，AI僅用8秒鐘就給出了輔助診斷建議。因?yàn)槔钊A亮有種植牙的需求，對(duì)牙科不熟悉的心內(nèi)科大夫還用“AI問(wèn)答”查看了種植牙的注意事項(xiàng)。

　　這一套人工智能的診療輔助系統(tǒng)已經(jīng)全面覆蓋了從預(yù)問(wèn)診、輔助診斷、AI問(wèn)答和病歷撰寫(xiě)幾個(gè)方面，醫(yī)生只需要根據(jù)AI提供的輔助診斷結(jié)合病人的實(shí)際情況作出最終的判斷。

　　據(jù)了解，羅湖區(qū)這家醫(yī)院下屬46家社康中心，也全部運(yùn)用了AI輔助醫(yī)療系統(tǒng)，特別是在藥劑師緊缺的情況下，AI系統(tǒng)為基層醫(yī)療帶來(lái)了更多便利。

　　今年以來(lái)，隨著人工智能大模型DeepSeek不斷成熟，深圳市羅湖醫(yī)院集團(tuán)接入這一套DeepSeek+騰訊混元的雙模態(tài)系統(tǒng)，人工智能已經(jīng)在導(dǎo)診、輔助診療、合理用藥等醫(yī)療服務(wù)場(chǎng)景帶來(lái)了全面升級(jí)，未來(lái)，AI賦能基層醫(yī)療還會(huì)有更多的可能性。

　　據(jù)了解，目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正不斷擴(kuò)延，涵蓋了從疾病診斷、個(gè)性化治療到手術(shù)輔助和健康管理等多個(gè)方面。僅深圳一個(gè)城市，就已經(jīng)集成了16類(lèi)63個(gè)場(chǎng)景，在深圳衛(wèi)健部門(mén)的推動(dòng)支持下，近450個(gè)人工智能產(chǎn)品在全市各級(jí)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)落地。

　　在全國(guó)很多地方，很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)都在部署各種類(lèi)型的人工智能模型，一些醫(yī)療機(jī)構(gòu)也在針對(duì)一些關(guān)鍵領(lǐng)域，特別是重大疾病的診治等，利用人工智能發(fā)揮更多的醫(yī)療輔助作用。

　　一張病理切片的細(xì)胞數(shù)量數(shù)以萬(wàn)計(jì)，病理醫(yī)生要在顯微鏡下從無(wú)數(shù)個(gè)正常細(xì)胞中，篩選出病變的細(xì)胞，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易因疲勞導(dǎo)致誤診。2024年，浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院，開(kāi)發(fā)出視覺(jué)與語(yǔ)言模型融合的AI病理大模型。

　　浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院病理科副主任醫(yī)師張秀明：“現(xiàn)在有了數(shù)字病理切片掃描儀，我們可以把切片全部數(shù)字化，上傳到云端，然后通過(guò)病理AI大模型去作出輔助診斷�！�

　　對(duì)于很多年輕的病理醫(yī)生來(lái)說(shuō)，他們每天做得最多的重復(fù)勞動(dòng)就是把陰性的片子篩選出來(lái)，找到有問(wèn)題的片子，交給更有經(jīng)驗(yàn)的病理醫(yī)生分級(jí)診斷。而這個(gè)AI病理大模型，能快速精準(zhǔn)地篩選出絕大部分正常的標(biāo)本。

　　AI系統(tǒng)不僅能夠幫助醫(yī)生快速篩選出正常的標(biāo)本，對(duì)于那些有問(wèn)題的，還能精準(zhǔn)地識(shí)別出疑似病變區(qū)域，為醫(yī)生提供非常精準(zhǔn)的專(zhuān)業(yè)參考，極大地提高了工作效率和準(zhǔn)確性。

　　據(jù)了解，培養(yǎng)一名成熟的病理科醫(yī)生，至少需要8到10年，對(duì)于很多年輕醫(yī)生而言，AI的輔助不僅減輕了工作負(fù)擔(dān)，也使得他們有了更多深入學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)，促進(jìn)了他們的專(zhuān)業(yè)成長(zhǎng)。

　　現(xiàn)在，人工智能不僅應(yīng)用到了導(dǎo)診、問(wèn)診、病理等醫(yī)療場(chǎng)景中，在有些地方，它已經(jīng)被投入到了搶救生命的最前線(xiàn)。在浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院的重癥監(jiān)護(hù)病房，一場(chǎng)由數(shù)字孿生技術(shù)和人工智能掀起的醫(yī)療革命正在悄然改變傳統(tǒng)的診療模式。

　　重癥監(jiān)護(hù)病房的每一位病人的呼吸、心跳、血壓以及氧飽和度等，各種儀器設(shè)備無(wú)時(shí)無(wú)刻不在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)信息，過(guò)去這些數(shù)據(jù)沒(méi)有信息化，醫(yī)生只能用最傳統(tǒng)的方式把病人的信息拼湊在一起，才能作診療決策。

　　在人工智能重癥大模型里，病人的身體情況被分成了幾個(gè)大模塊，各種儀器設(shè)備聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，形成了一個(gè)數(shù)字模擬病人。

　　某醫(yī)療企業(yè)啟元重癥大模型產(chǎn)品經(jīng)理劉彥：“從海量數(shù)據(jù)中找到關(guān)鍵的決策點(diǎn)，去快速?zèng)Q策的方法。我們做了一個(gè)具有重癥思維的大模型，能夠像重癥醫(yī)生一樣去思考，輔助重癥醫(yī)生進(jìn)行診療�！�

　　浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院重癥醫(yī)學(xué)科副主任李彤：“比如說(shuō)一個(gè)心臟移植的病人，因?yàn)樾呐K移植以后情況不穩(wěn)定，所以我們?cè)谑中g(shù)以后裝了體外循環(huán)，人工心肺機(jī)ECMO在上面。裝上去以后，病人情況有所好轉(zhuǎn)，但是對(duì)于這種復(fù)雜的狀況，又是心臟移植，又有體外循環(huán)裝置在上面，想要什么時(shí)候把人工心肺機(jī)拿掉，是一個(gè)綜合性的判斷結(jié)果。”

　　重癥醫(yī)學(xué)涉及多學(xué)科高度交叉，像這樣一位病人，什么時(shí)候能撤走體外循環(huán)的人工心肺機(jī)器，這需要參與心臟移植的專(zhuān)科醫(yī)生、護(hù)理團(tuán)隊(duì)以及重癥監(jiān)護(hù)科的專(zhuān)科醫(yī)生共同商量，做好臨床檢測(cè)后才能作的重大決定。在這個(gè)重癥大模型平臺(tái)上，當(dāng)被問(wèn)到“患者撤離ECMO的指標(biāo)可以達(dá)成嗎？”人工智能給出了答案。

　　浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院重癥醫(yī)學(xué)科副主任李彤：“它告訴你，綜合以上信息，ECMO的撤機(jī)指標(biāo)已經(jīng)達(dá)成，可以考慮近日撤離。這句話(huà)就很厲害了，因?yàn)樗鼪](méi)叫你現(xiàn)在撤離，就告訴你有個(gè)區(qū)間范圍，這樣的回答已經(jīng)很接近專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的回答方式了。”

　　浙大一院重癥大模型部署半年多以來(lái)，已經(jīng)建立起了一個(gè)高質(zhì)量的重癥醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，目前為止，已經(jīng)具備輔助診療的專(zhuān)業(yè)水平。不僅為醫(yī)生減輕了很多流程化工作的負(fù)擔(dān)，也為醫(yī)生快速獲取病人信息，及時(shí)調(diào)整診療決策贏得了很多時(shí)間。

　　隨著人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，AI技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)學(xué)影像分析、基因組學(xué)、智能導(dǎo)診、慢性病管理以及藥物研發(fā)等領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)，并逐步成為現(xiàn)代醫(yī)療服務(wù)中不可或缺的一部分。

　　通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與場(chǎng)景融合，人工智能正在重塑醫(yī)療服務(wù)的鏈條。從智能診斷到精準(zhǔn)治療，人工智能不僅改善了患者的治療體驗(yàn)，也為醫(yī)護(hù)人員提供了強(qiáng)大的支持工具。這些進(jìn)步不僅促進(jìn)了醫(yī)療資源的高效利用，也使得更多人能夠享受到高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。

　　然而，挑戰(zhàn)也隨之而來(lái)。比如，如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與患者隱私保護(hù)、確保算法的公正透明，就是一個(gè)重要課題。國(guó)家衛(wèi)健委等監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在積極制定相關(guān)政策以引導(dǎo)這一領(lǐng)域健康發(fā)展。未來(lái)，通過(guò)多方協(xié)作和持續(xù)探索，我們有信心克服這些挑戰(zhàn)，讓人工智能更好推動(dòng)醫(yī)療進(jìn)步，為我們的健康保駕護(hù)航。