輔助診斷、AI問答、健康管理……AI正重塑醫療服務鏈條

　　 在科技飛速發展的今天，人工智慧正在以前所未有的方式深刻改變著我們的生活，比如現在有些醫院就接入了人工智慧，在取藥、問診，甚至包括病理篩查、重症監護等多個環節發揮著作用。

　　那麼，在實際的醫療服務過程中，人工智慧究竟是如何提升患者的就醫體驗，並助力醫生更高效、精準地進行診斷和治療的呢？下面將通過一系列案例，展示人工智慧技術在醫療領域的新應用和新可能。

　　家住深圳的李華亮今年57歲，患有高血壓和心臟病，平時在小區附近的社康中心開藥。他最近想種植牙，但心臟又有點不適還偶爾頭暈。社康醫生建議他前往上級醫院進一步檢查後再説。

　　在諮詢臺，李華亮了解到醫院有一套人工智慧的系統，描述病情後可以給出掛號建議，不僅節省了很多等待的時間，也更容易找到專業的醫生，不用幾個科室來回跑。

　　根據AI的建議，李華亮順利預約到了心內科的號。在診室，大夫的電腦裏已經顯示了他掛號時填寫的病情和預問診情況。

　　經過簡單問診後，AI僅用8秒鐘就給出了輔助診斷建議。因為李華亮有種植牙的需求，對牙科不熟悉的心內科大夫還用“AI問答”查看了種植牙的注意事項。

　　這一套人工智慧的診療輔助系統已經全面覆蓋了從預問診、輔助診斷、AI問答和病歷撰寫幾個方面，醫生只需要根據AI提供的輔助診斷結合病人的實際情況作出最終的判斷。

　　據了解，羅湖區這家醫院下屬46家社康中心，也全部運用了AI輔助醫療系統，特別是在藥劑師緊缺的情況下，AI系統為基層醫療帶來了更多便利。

　　今年以來，隨著人工智慧大模型DeepSeek不斷成熟，深圳市羅湖醫院集團接入這一套DeepSeek+騰訊混元的雙模態系統，人工智慧已經在導診、輔助診療、合理用藥等醫療服務場景帶來了全面升級，未來，AI賦能基層醫療還會有更多的可能性。

　　據了解，目前人工智慧在醫療領域的應用正不斷擴延，涵蓋了從疾病診斷、個性化治療到手術輔助和健康管理等多個方面。僅深圳一個城市，就已經整合了16類63個場景，在深圳衛健部門的推動支援下，近450個人工智慧産品在全市各級醫療衛生機構落地。

　　在全國很多地方，很多醫療機構都在部署各種類型的人工智慧模型，一些醫療機構也在針對一些關鍵領域，特別是重大疾病的診治等，利用人工智慧發揮更多的醫療輔助作用。

　　一張病理切片的細胞數量數以萬計，病理醫生要在顯微鏡下從無數個正常細胞中，篩選出病變的細胞，不僅費時費力，還容易因疲勞導致誤診。2024年，浙江大學醫學院附屬第一醫院，開發出視覺與語言模型融合的AI病理大模型。

　　浙江大學醫學院附屬第一醫院病理科副主任醫師張秀明：“現在有了數字病理切片掃描器，我們可以把切片全部數字化，上傳到雲端，然後通過病理AI大模型去作出輔助診斷。”

　　對於很多年輕的病理醫生來説，他們每天做得最多的重復勞動就是把陰性的片子篩選出來，找到有問題的片子，交給更有經驗的病理醫生分級診斷。而這個AI病理大模型，能快速精準地篩選出絕大部分正常的標本。

　　AI系統不僅能夠幫助醫生快速篩選出正常的標本，對於那些有問題的，還能精準地識別出疑似病變區域，為醫生提供非常精準的專業參考，極大地提高了工作效率和準確性。

　　據了解，培養一名成熟的病理科醫生，至少需要8到10年，對於很多年輕醫生而言，AI的輔助不僅減輕了工作負擔，也使得他們有了更多深入學習的機會，促進了他們的專業成長。

　　現在，人工智慧不僅應用到了導診、問診、病理等醫療場景中，在有些地方，它已經被投入到了搶救生命的最前線。在浙江大學醫學院第一附屬醫院的重症監護病房，一場由數字孿生技術和人工智慧掀起的醫療革命正在悄然改變傳統的診療模式。

　　重症監護病房的每一位病人的呼吸、心跳、血壓以及氧飽和度等，各種儀器設備無時無刻不在産生海量的數據資訊，過去這些數據沒有資訊化，醫生只能用最傳統的方式把病人的資訊拼湊在一起，才能作診療決策。

　　在人工智慧重症大模型裏，病人的身體情況被分成了幾個大模組，各種儀器設備聯網産生的數據，形成了一個數字模擬病人。

　　某醫療企業啟元重症大模型産品經理劉彥：“從海量數據中找到關鍵的決策點，去快速決策的方法。我們做了一個具有重症思維的大模型，能夠像重症醫生一樣去思考，輔助重症醫生進行診療。”

　　浙江大學醫學院附屬第一醫院重症醫學科副主任李彤：“比如説一個心臟移植的病人，因為心臟移植以後情況不穩定，所以我們在手術以後裝了體外迴圈，人工心肺機ECMO在上面。裝上去以後，病人情況有所好轉，但是對於這種複雜的狀況，又是心臟移植，又有體外迴圈裝置在上面，想要什麼時候把人工心肺機拿掉，是一個綜合性的判斷結果。”

　　重症醫學涉及多學科高度交叉，像這樣一位病人，什麼時候能撤走體外迴圈的人工心肺機器，這需要參與心臟移植的專科醫生、護理團隊以及重症監護科的專科醫生共同商量，做好臨床檢測後才能作的重大決定。在這個重症大模型平臺上，當被問到“患者撤離ECMO的指標可以達成嗎？”人工智慧給出了答案。

　　浙江大學醫學院附屬第一醫院重症醫學科副主任李彤：“它告訴你，綜合以上資訊，ECMO的撤機指標已經達成，可以考慮近日撤離。這句話就很厲害了，因為它沒叫你現在撤離，就告訴你有個區間範圍，這樣的回答已經很接近專業醫生的回答方式了。”

　　浙大一院重症大模型部署半年多以來，已經建立起了一個高品質的重症醫學數據庫，目前為止，已經具備輔助診療的專業水準。不僅為醫生減輕了很多流程化工作的負擔，也為醫生快速獲取病人資訊，及時調整診療決策贏得了很多時間。

　　隨著人工智慧在醫療領域的應用，AI技術已經在醫學影像分析、基因組學、智慧導診、慢性病管理以及藥物研發等領域展現出顯著的優勢，並逐步成為現代醫療服務中不可或缺的一部分。

　　通過技術創新與場景融合，人工智慧正在重塑醫療服務的鏈條。從智慧診斷到精準治療，人工智慧不僅改善了患者的治療體驗，也為醫護人員提供了強大的支援工具。這些進步不僅促進了醫療資源的高效利用，也使得更多人能夠享受到高品質的醫療服務。

　　然而，挑戰也隨之而來。比如，如何平衡技術創新與患者隱私保護、確保演算法的公正透明，就是一個重要課題。國家衛健委等監管機構正在積極制定相關政策以引導這一領域健康發展。未來，通過多方協作和持續探索，我們有信心克服這些挑戰，讓人工智慧更好推動醫療進步，為我們的健康保駕護航。