冯仰妍16分钟完整版快播记者从广东省卫生健康委处获悉,经过单位申报、地市推荐、专家评审的方式,近日遴选了第一批入围的“人工智能+医疗卫生”应用场景案例,并对名单予以公布。首批应用场景案例入围数共289个,涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学等四个领域,展现了44个“AI+医疗卫生”的应用场景。
当下,广东“人工智能+医疗卫生”的发展正在提速。今年6月,广东省卫生健康委联合工信、科技、发展改革等8部门联合印发了《广东省加快“人工智能+医疗卫生”发展行动方案(2025-2027年)》,加力推动人工智能应用发展。一批人工智能产品的成果正在得到转化,中山大学肿瘤防治中心牵头研发的脑转移瘤MR图像辅助检测软件,已经推广至全国500多家医院使用。省人民医院研发了ROP智能诊断与自动图文报告系统,已在全国26家医院进行推广应用,服务人群超5万人次。随着首批应用场景案例名单出炉,将进一步推动人工智能应用在医疗领域的落地。
“通过AI辅助软件,我们更精准识别5毫米以下的脑转移瘤,以往这类结节60%的医生都有可能会漏掉。”中山大学肿瘤防治中心影像科主任谢传淼介绍,肿瘤防治中心研发的脑转移瘤MR图像辅助检测软件,主要借助AI技术,帮助分析脑MR影像。作为全国头部的肿瘤医院,该中心一年需要处理5-6万例的脑MR阅片量,阅片医生的工作量很大。借助AI技术研发针对脑转移瘤的软件后,很快显现出应用的优势,软件可以细致甄别出5毫米以下的结节,“这种小病灶很难被肉眼发现,有脑部转移灶和没有脑部转移灶,临床分析和治疗方案都会不一样。”谢传淼表示,以肺癌患者为例,一旦发现有脑转移,癌症的分期以及治疗方案都会有所不同。目前,该技术已经推广到500多家医院中,在临床中被广泛使用。
“基于DeepSeek大模型与肿瘤大数据平台,我们研发了面向肿瘤专科医生的智能诊疗助手。”中山大学肿瘤防治中心信息中心主任李超峰介绍,该助手集成精准咨询、智能病历生成、辅助诊疗决策三大核心功能模块,通过DeepSeek在肿瘤专病专科领域数据的微调环节,能准确提取患者病历、检查报告等数据的关键信息,并支持对肿瘤分期评估、治疗方案推荐、结构化病历生成等复杂决策任务的精准推理。该应用已于今年3月上线万次,协助医生提升诊疗效率,病历生成时间减少80%,病历阅览效率提升5倍。此外,基于医院内部七万例结直肠肿瘤患者的病例数据,目前医院正在研发结直肠癌辅助决策大模型,并将计划于下半年正式推出。
在南方医科大学珠江医院,该院副院长张鹏介绍,珠江医院率先布局,以 AI 智能体构建为核心,在临床诊疗、医院管理、医学教学等多领域推动 AI 诊疗应用落地,形成了覆盖医疗全链条的智能化服务网络。
以珠江医院院长郭洪波牵头研发的SMART互动式AI认知早筛系统为例,平均5分钟的时间,通过一系列交互式趣味小游戏,AI同步可以抓取测试者的眼部、脸部等表情细节,完成对一位老年人的阿尔茨海默病筛查。以往,通过量表评估、脑脊液标志物、血液标志物、MR/PET检查等方式,存在操作不便、有创、价格昂贵等缺点,通过人工智能的开发,在疾病的早筛方面作出了创新性的探索,实现了在患者出现明显症状前,无需专业医护人员指导进行的无创、快速、电子化的认知早筛。“目前在广州绝大部分的养老机构、社卫都已经覆盖了这一应用,除了广州、东莞、佛山等城市,这一成果也将在上海落地应用。”
中山大学肿瘤防治中心副院长孙颖表示,在开放、应用AI的过程中,信息化建设是需要打通的“最后一公里”。
“AI的应用是本着为患者提供服务的初心,要从使用者的角度打磨,怎么建设,才能让使用者更方便地使用?”孙颖表示,要让AI技术逐渐变成一个实用工具,一方面,医生、患者可以通过使用得到便利,另一方面,也有助于推动学科的建设。
“我们在研发肿瘤辅助决策大模型时发现,AI幻觉率在10%-20%左右,我们需要做的是‘砍掉’AI胡思乱想的部分。”李超峰表示,在研发时发现,AI的总结能力很好,但是在看病场景应用时容易出现“胡思乱想”,在投喂数据的同时,研发团队也在持续训练大模型,减少AI幻觉的出现。
“每周二的多学科会诊,通过使用AI诊疗助手,医生从平均需要几十分钟回顾病历资料,缩减到几分钟可完成。”作为一名临床一线医生,中山大学肿瘤防治中心结直肠科医生唐京华介绍,肿瘤患者病情复杂,特别是在多学科诊疗会议上的案例,往往病历材料非常多,使用AI工具提取并总结病史资料大大提升了效率。
对此,唐京华医生认为,这恰恰在于医生怎么去理解、使用AI这一技术,“下级医生每天开立完医嘱后,我还可以增加AI医疗助手审核,包括手术前再次检查术前准备是否完善,手术时机是否合理等等。一道辅助审核的程序,可以帮助医生更实时、更全面地掌握患者情况,降低人为的错误率。”
文/广州日报新花城记者:梁超仪 通讯员:粤卫信广州日报新花城编辑:张映武
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