隨著AI大模型在全球范圍內(nèi)的技術突破，人工智能正以前所未有的速度重塑診療體系，從醫(yī)學影像閱片到海量病歷數(shù)據(jù)學習，從總結疾病診斷規(guī)律到輔助醫(yī)生診療決策，AI技術已成為推動醫(yī)療質量躍升、破解資源分布不均難題的核心引擎。國家衛(wèi)生健康委員會主任雷海潮在十四屆全國人大三次會議民生主題記者會上表示，“要進一步加強基層信息化建設，應用AI輔助技術，提升基層服務能力和水平?！比绾瓮苿覣I技術在醫(yī)療領域穩(wěn)健落地，提高診療效率和質量、保障數(shù)據(jù)安全等也成為了今年全國兩會代表委員們關注的話題。
國家衛(wèi)生健康委等部門印發(fā)的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，已提出積極推進衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”應用創(chuàng)新發(fā)展。本文將簡述其中的三大AI核心應用場景。
診/控/寫三大場景應用
1、醫(yī)學影像智能輔助診斷
基本概念：
針對醫(yī)學影像數(shù)據(jù)進行智能分析、快速讀片、報告生成，實現(xiàn)高效精準的醫(yī)學影像輔助診斷。
應用場景：
利用計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡等技術，在X射線、CT、MRI、PET-CT、超聲、病理切片、皮膚照片、眼底照片、心電圖、腦電圖、肌電圖、消化道內(nèi)鏡、纖支鏡等影像診斷中，發(fā)揮人工智能快速、精準的能力，通過各類醫(yī)學影像病灶分析、參數(shù)量化、三維可視化等功能，實現(xiàn)人工智能影像參數(shù)量化和智能標注能力，生成影像結構化數(shù)據(jù)。應用人工智能從海量影像中準確快速發(fā)現(xiàn)微小病灶，直觀定位病灶，實現(xiàn)骨折、肺癌、肝癌、皮膚癌、顱內(nèi)動脈瘤等疾病精準早篩，提升影像數(shù)據(jù)分析效率，提高影像診斷質量，提升疾病早期診斷精度，為醫(yī)學影像科研與成果轉化提供數(shù)據(jù)要素與創(chuàng)新動力，提升影像診斷醫(yī)生工作效率，降低隨訪工作量，減輕醫(yī)生工作壓力，優(yōu)化醫(yī)院人力成本。
示例：
瑞智病理大模型通過先進的AI技術，可快速識別病灶區(qū)域，并以熱圖形式進行可視化展示，針對病理醫(yī)生選取ROI區(qū)域，系統(tǒng)能夠提供精準的分析結論。病理醫(yī)生可通過互動式審核功能對AI診斷結果進行確認，并完成病理診斷報告的發(fā)送。
瑞智病理大模型病理閱片系統(tǒng)
2、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)智能輔助質控
基本概念：
利用人工智能技術開展醫(yī)學影像檢查質量評價、分析，提高醫(yī)學影像攝片質量和質控效率。
應用場景：
在影像檢查、報告流程中，利用人工智能多模態(tài)影像分析能力，發(fā)揮人工智能模型實時、準確、高效的特點，開展全量化、實時化、智能化影像質量評價，識別質量問題，通過人機協(xié)同和交互，協(xié)助醫(yī)學影像技師提高影像學檢查的圖像采集質量。在報告審核階段，聯(lián)動解剖學結構、體表投影、器官結構、斷層解析、醫(yī)學診斷術語等信息，驗證影像表現(xiàn)與病灶判斷之間的邏輯關聯(lián)，深度解讀影像報告，有效篩查出報告中的遺漏、矛盾或誤判問題，提高影像診斷報告質量。
示例：
AI軟件的智能糾錯功能，能夠幫助醫(yī)護人員及時發(fā)現(xiàn)并修正報告中的常見錯誤，包括但不限于文本錯誤、部位矛盾、方位矛盾、陰陽性矛盾、性別矛盾、年齡矛盾、大小單位矛盾等，確保了醫(yī)療信息的準確無誤，為醫(yī)生提供了更加可靠的診斷依據(jù)，自動化糾錯減少了人工審核的時間和精力消耗，使醫(yī)生能夠更加專注于患者的診斷治療。
空軍特色醫(yī)學中心人工智能影像質控平臺
3、智能病歷輔助生成
基本概念：
基于語言大模型打造智能化病歷輔助書寫虛擬助手，實現(xiàn)電子病歷自動生成，提高病歷書寫效率及質量。
應用場景：
利用語言大模型技術，從大量優(yōu)質病歷中提取文本信息，進行特征處理，基于患者歷史就診記錄、主訴、檢驗檢查結果等醫(yī)療信息，自動生成標準化、高質量醫(yī)療文書，包括門急診病歷、入院記錄、病程記錄和出院小結等，提高醫(yī)生日常醫(yī)療文書整理和書寫效率。對海量電子病歷數(shù)據(jù)進行分析和評估，識別病歷中的數(shù)據(jù)完整性和準確性等質量問題，提供實時的質量反饋及改進建議，幫助醫(yī)生和醫(yī)療機構提升病歷質量。
示例：
微軟發(fā)布的AI助手Microsoft Dragon Copilot。能夠將醫(yī)生的語音或臨床口述內(nèi)容實時轉換為文本。例如，醫(yī)生可以通過語音輸入患者的病歷信息、醫(yī)囑或診斷結果，Dragon Copilot會自動將其轉換為EHR的文本格式。在將語音轉換為文本后，Dragon Copilot可做進一步處理自動生成專業(yè)的醫(yī)囑、病歷、總結臨床摘要、轉診信等，并將內(nèi)容自動錄入到專業(yè)的醫(yī)療系統(tǒng)中。Dragon Copilot生成的病歷記錄不僅可以鏈接查看原始的問診對話，還會從患者的主觀信息（如癥狀）、客觀數(shù)據(jù)（如實驗室結果和影像、病理報告）以及在接診過程中分享的其他相關信息中整理診斷依據(jù)，供醫(yī)生參考。這極大簡化了醫(yī)療流程，解放了醫(yī)生雙手。
AI技術在醫(yī)學影像、臨床決策、病歷質控等領域的深度應用，標志著醫(yī)療行業(yè)正經(jīng)歷著由數(shù)字化向智能化的革命性跨越。從病灶篩查到診療方案生成，從影像質控到病歷結構化，人工智能不僅重構了傳統(tǒng)診療流程，更通過深度學習形成了覆蓋疾病全周期的智慧化解決方案。這種技術迭代不僅釋放了醫(yī)生的機械性勞動壓力，更通過標準化診療路徑與個性化決策支持的結合，為破解醫(yī)療資源分布不均問題提供了科技支撐。
參考資料：《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》
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