中大新聞網(wǎng)訊（通訊員彭福祥 章智琦）在日均門診量超1.5萬人次的中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院（以下簡稱中山一院），一場醫(yī)療領(lǐng)域的AI革命正悄然上演。這場改革發(fā)軔于2021年，經(jīng)過了4年的系統(tǒng)化布局。你也許不知道這家醫(yī)院有醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能研究中心，但從手機(jī)掛號開始，你就已經(jīng)搭上了AI列車。影像檢查的報告生成、驗血結(jié)果的精準(zhǔn)分析、醫(yī)生對肺結(jié)節(jié)的診斷、用藥方案的優(yōu)化……都在AI的智能推動之下進(jìn)行。而在這些可感可觸的細(xì)節(jié)之外，醫(yī)院的管理邏輯、醫(yī)生的培養(yǎng)理念等，也在主動擁抱AI帶來的變化。如今，中山一院還在織就一張“DNA”（醫(yī)生Doctor、護(hù)士Nurse和人工智能AI）網(wǎng)絡(luò)，用技術(shù)賦能優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源擴(kuò)容下沉。

中山一院有哪些成熟的AI應(yīng)用案例？下一步，還將在哪些領(lǐng)域下“先手棋”？在科技潮頭沖浪的醫(yī)生們?nèi)绾慰创鼳I對自身職業(yè)的影響？如何看待AI與醫(yī)療的關(guān)系？醫(yī)院的多位專家給出了他們的答案。

賦能醫(yī)生

大幅提升醫(yī)療效率與質(zhì)量

在中山一院，醫(yī)學(xué)影像科每天要用磁共振檢查約600個身體部位，用CT檢查約3000個部位；醫(yī)學(xué)檢驗科每天要完成成千上萬份標(biāo)本檢測；超聲醫(yī)學(xué)科每天上午就要完成四五十份超聲檢查報告……面對高負(fù)荷的工作任務(wù)和容錯率幾乎為零的高標(biāo)準(zhǔn)要求，人工智能技術(shù)成為了提升效率、減輕醫(yī)護(hù)人員工作壓力、保障醫(yī)療質(zhì)量的關(guān)鍵作用力。而隨著算力技術(shù)的不斷優(yōu)化，AI也在為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)發(fā)展貢獻(xiàn)“加速度”。

把醫(yī)生從成千上萬的樣本中“解放”出來

依托快速發(fā)展的圖像學(xué)習(xí)技術(shù)，以及醫(yī)學(xué)影像易獲取、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的特點(diǎn)，醫(yī)學(xué)影像科、醫(yī)學(xué)檢驗科等與圖像學(xué)習(xí)關(guān)系密切的學(xué)科躬身入局，成為這場技術(shù)革命的先鋒，率先展開了“AI+醫(yī)療”的想象畫卷。

醫(yī)學(xué)影像科初建平教授表示，科室在六年前就開始使用人工智能輔助診斷肺結(jié)節(jié)。AI是診斷加速器。在掃描環(huán)節(jié)，AI可以將部分采樣的圖像重建為完整圖像，減少檢查時間，降低電離輻射量，提高圖像信噪比；在閱片環(huán)節(jié)，AI能夠輔助診斷能迅速檢出病變，對肺結(jié)節(jié)大小、成分定量分析，判斷肺結(jié)節(jié)的良惡性，提高診斷效率，減少錯漏診。對于一些臨床經(jīng)驗尚不豐富的醫(yī)生，AI也可以對他們的診斷進(jìn)行提示和修訂。

據(jù)初建平介紹，除了肺結(jié)節(jié)篩查，在心腦血管斑塊、骨折篩查等領(lǐng)域，AI的技術(shù)運(yùn)用已經(jīng)非常成熟，大大提高掃描和診斷的效率，時間大約能夠縮減到原來的一半。在她看來，AI正在使醫(yī)學(xué)影像科的部分工作從重復(fù)閱片，轉(zhuǎn)變到對AI結(jié)果的判定和復(fù)核。在判斷結(jié)節(jié)的良惡性方面，一旦出現(xiàn)AI診斷與醫(yī)生診斷不同的情況，就會有經(jīng)驗更豐富的醫(yī)生或是醫(yī)院多學(xué)科診療團(tuán)隊加入，共同評估。

在中山一院的醫(yī)學(xué)檢驗科，醫(yī)務(wù)人員每天要處理約3000份血常規(guī)報告，科室通過引入AI閱片機(jī)，減少了大量重復(fù)勞動的時間。

醫(yī)學(xué)檢驗科工作人員在使用AI閱片系統(tǒng)。

科室副主任陳培松教授表示，依托AI技術(shù)，在血常規(guī)標(biāo)本復(fù)檢中，從上機(jī)到報告發(fā)出的時間不超過15分鐘。相比傳統(tǒng)手工復(fù)檢，大大減少了人工篩選樣本、手動推染片以及顯微鏡下閱片的時間。

智能語音報告系統(tǒng)節(jié)省人力50%

在超聲檢查中，報告書寫是一個重要環(huán)節(jié)。長期以來，該環(huán)節(jié)都是醫(yī)生用口述方式將檢查中發(fā)現(xiàn)的陽性指征或是結(jié)果報給助理，再由助理或醫(yī)生本人打字輸入到報告界面內(nèi)。一旦助理出現(xiàn)注意力下降、未理解口述內(nèi)容等問題，都有可能出現(xiàn)信息記錄錯誤，而且花費(fèi)大量的時間。為此，超聲醫(yī)學(xué)科工作人員幾乎花一半的時間進(jìn)行報告書寫錄入工作。

中山一院超聲醫(yī)學(xué)科自2017年開始接觸和了解超聲語音識別錄入技術(shù)，并在后期進(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)錄入工作，將醫(yī)院現(xiàn)有的超聲報告結(jié)構(gòu)化模版全部轉(zhuǎn)化成了智能語音識別詞匯庫。2021年開始對語音模型進(jìn)行充分訓(xùn)練。2022年，該系統(tǒng)正式在超聲醫(yī)學(xué)科應(yīng)用。

據(jù)超聲醫(yī)學(xué)科主任謝曉燕教授介紹，如今，醫(yī)生們可以一邊進(jìn)行超聲檢查，一邊使用智能語音完成超聲報告書寫，科室已經(jīng)完全不需要報告錄入員這一工作職位，節(jié)省了一半的人力成本，醫(yī)生可以有更多的時間關(guān)注病人的檢查和診斷?！罢Z音識別系統(tǒng)可以實現(xiàn)智能過濾。像是詢問患者是否吃過早餐、指導(dǎo)患者動作這一類的語音就不會被錄入報告。一旦講到專業(yè)詞匯，就會被系統(tǒng)采納，準(zhǔn)確率非常高。”謝曉燕說。

AI讓精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時代更快來臨

在臨床實踐中，一個常見現(xiàn)象是：患者A和患者B雖患有相同疾病，但同一種藥物同一個劑量下對A有效，對B卻無效，或者可能引發(fā)嚴(yán)重不良反應(yīng)。這種差異源于個體在遺傳基因、環(huán)境及生活方式等方面的不同，導(dǎo)致治療效果和反應(yīng)存在顯著差異。為解決這一問題，“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”應(yīng)運(yùn)而生。該方法通過整合基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)以及環(huán)境和生活方式等大數(shù)據(jù)信息，為患者量身定制最有效的治療方案。

藥學(xué)部副主任陳攀教授表示，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)在器官移植領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。器官移植術(shù)后，患者的免疫系統(tǒng)會將移植器官識別為異物并發(fā)動攻擊，因此需要使用免疫抑制劑來抗排斥治療。然而，僅依賴藥物說明書難以實現(xiàn)精準(zhǔn)用藥：劑量過高可能引發(fā)感染等不良反應(yīng)，劑量不足則可能導(dǎo)致移植失敗或治療效果不佳。

為解決這一問題，藥學(xué)部和器官移植科利用AI技術(shù)為患者制定免疫抑制劑的精準(zhǔn)用藥方案。在用藥前，系統(tǒng)會整合患者的藥物代謝相關(guān)基因型、生化指標(biāo)等數(shù)據(jù)，通過前期構(gòu)建的精準(zhǔn)用藥模型自動生成最佳劑量推薦。用藥后，醫(yī)生會檢測患者血液中的藥物濃度，并結(jié)合治療效果，將數(shù)據(jù)反饋至系統(tǒng)模型中，再次生成劑量調(diào)整建議?；谶@些動態(tài)數(shù)據(jù)和模型，免疫抑制劑的初始治療濃度達(dá)標(biāo)率從經(jīng)驗性給藥的30%提升到60%以上，輔助實現(xiàn)器官移植術(shù)后患者免疫抑制劑的精準(zhǔn)用藥。

賦能患者

讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源變得更加可及

當(dāng)前，醫(yī)療工作者數(shù)量嚴(yán)重短缺。數(shù)據(jù)顯示，全球還需要640萬名醫(yī)生、3000萬名護(hù)士和助產(chǎn)士以及290萬名藥學(xué)專業(yè)人員。而面向患者的AI服務(wù)，能為患者提供個性化醫(yī)療建議、提升患者就醫(yī)體驗、智能健康監(jiān)測與管理等功能，讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源變得更加可及。

打造“智慧醫(yī)院”

地中海貧血是一種臨床上常見的隱形單基因遺傳病。一旦夫妻雙方均攜帶致病基因，就有1/4概率生下重型地貧患者，這一類患者只能通過輸血或是造血干細(xì)胞移植的方式維持生存。如果能在婚前就清楚了解是不是地貧的基因攜帶者，做好地貧篩查和產(chǎn)前診斷，完全可以避免生育重度地貧兒。

為此，中山一院醫(yī)學(xué)檢驗科利用大數(shù)據(jù)設(shè)計了一個地貧智能預(yù)測系統(tǒng)。被評估者只需要根據(jù)頁面提醒，輸入幾個血常規(guī)檢測指標(biāo)，模型就可以評估患地貧的風(fēng)險。并且，模型還會指引被評估者是否需要進(jìn)行下一步的基因檢測。據(jù)陳培松教授介紹，該模型用于α地中海貧血篩查的準(zhǔn)確率大約在90%左右。

除了針對特定病種的患者服務(wù)，醫(yī)院還在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院設(shè)置了智能導(dǎo)診窗口，患者輸入癥狀、年齡、性別等基本信息，AI就能給出掛號科室指引。減少患者因不清楚科室主治范圍而掛錯號的風(fēng)險，提升患者就醫(yī)體驗。

看病需要花費(fèi)大量的時間和精力。尤其是在大型醫(yī)院，就診人數(shù)多，樓宇、科室分布復(fù)雜，就醫(yī)流程繁瑣，更容易讓時間緊張或行動不方便的患者感到壓力。據(jù)醫(yī)院信息數(shù)據(jù)中心主任余俊蓉介紹，醫(yī)院目前正計劃實施AI陪診系統(tǒng)。由AI幫助患者制定詳細(xì)的就診、檢查計劃，實現(xiàn)就診全流程的智慧化、個性化服務(wù)。

打通基層醫(yī)療服務(wù)的“最后一公里”

在利用AI增強(qiáng)醫(yī)療資源的公平性和可及性方面，中山一院也展開了行動。產(chǎn)科副主任醫(yī)師陳海天曾在2022年啟動了一項課題，爭取到了900臺遠(yuǎn)程胎心監(jiān)測設(shè)備和900臺遠(yuǎn)程血糖、血壓監(jiān)測儀，免費(fèi)提供給肇慶封開、河源紫金、陽江陽春三個縣級基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，幫助當(dāng)?shù)卦袐D進(jìn)行更加科學(xué)的孕期保健。孕婦可以使用設(shè)備和對應(yīng)的手機(jī)軟件監(jiān)測并上傳數(shù)據(jù)，由AI及醫(yī)生對數(shù)據(jù)進(jìn)行判讀，如有異常及時干預(yù)。

2024年，中山一院院長肖海鵬提出構(gòu)建新型健康網(wǎng)絡(luò)的“FAH—DNA模式”（FAH即中山一院英文縮寫），依托醫(yī)生（Doctor）、護(hù)士（Nurse）和人工智能（AI）三個載體，通過區(qū)域醫(yī)療中心、社會康養(yǎng)合作機(jī)構(gòu)、家庭照護(hù)服務(wù)及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等路徑，將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)送達(dá)社區(qū)和家庭。未來，醫(yī)院將更多嘗試借助AI力量，打通基層醫(yī)療服務(wù)的“最后一公里”。

管理大型醫(yī)院如同治理一座繁忙而復(fù)雜的微型城市。中山一院在人事、藥品及醫(yī)療設(shè)備選購等醫(yī)院管理方面也引入了AI技術(shù)進(jìn)行精細(xì)化管理。陳攀舉例，在三級公立醫(yī)院績效考核中，抗菌藥物使用強(qiáng)度、國家組織藥品集中采購中標(biāo)藥品使用比例、門診患者基本藥物處方占比、住院患者基本藥物使用率等均屬于合理用藥方面的考核指標(biāo)。如果某些臨床科室上述指標(biāo)出現(xiàn)異常超標(biāo)，AI系統(tǒng)會自動給相關(guān)科室負(fù)責(zé)發(fā)送提醒。

AI時代，頂尖醫(yī)院需要什么樣的人才?

“培養(yǎng)醫(yī)生從臨床提出需求的能力”

隨著醫(yī)療科技的快速發(fā)展，醫(yī)務(wù)人員也面臨多重的挑戰(zhàn)。如今，醫(yī)院藥房通過自動化技術(shù)實現(xiàn)智能發(fā)藥已成為常態(tài)，藥學(xué)服務(wù)模式也從傳統(tǒng)的“以藥品為中心”逐漸轉(zhuǎn)向“以患者為中心”。為適應(yīng)這一轉(zhuǎn)變，藥師的角色不再局限于藥房窗口，而是更多地走向臨床一線，直接參與患者的治療過程。2024年1月，國家衛(wèi)健委發(fā)布《駐科藥師工作模式試點(diǎn)方案》，明確了駐科藥師的職責(zé)，包括審核醫(yī)囑、參與查房與會診、實施藥學(xué)監(jiān)護(hù)與藥物重整、提供用藥咨詢與教育，以及指導(dǎo)患者出院帶藥等。作為全國試點(diǎn)醫(yī)院之一，中山一院的藥學(xué)部臨床藥師已覆蓋多個臨床科室，構(gòu)建了全程一體化的藥學(xué)服務(wù)體系。

據(jù)陳攀介紹，中山一院的駐科藥師在查房時，通過搭載“移動查房系統(tǒng)”的平板電腦，能夠?qū)崟r調(diào)取患者的基礎(chǔ)信息、生化檢測指標(biāo)等數(shù)據(jù)，并利用視頻、圖片、語音、文本等多模態(tài)方式記錄和反饋用藥建議。此外，AI技術(shù)還能自動生成藥學(xué)監(jiān)護(hù)評級建議，幫助藥師快速識別需要重點(diǎn)關(guān)注的患者，從而提升藥學(xué)服務(wù)的精準(zhǔn)性和效率。這一創(chuàng)新模式不僅優(yōu)化了醫(yī)療資源配置，也為患者提供了更高質(zhì)量的個體化藥學(xué)服務(wù)。

中山一院的駐科藥師在查房時，使用搭載“移動查房系統(tǒng)”的平板電腦。

“在AI時代，我們需要培養(yǎng)醫(yī)生從臨床提出需求的能力?！备痹洪L張弩說。

據(jù)余俊蓉介紹，對于新入職的醫(yī)生，中山一院仍堅持讓他們在剛開始接觸臨床的初期，對AI輔助工具適當(dāng)疏離，不能產(chǎn)生依賴，扎實打好基本功才能提出更具針對性和原創(chuàng)性的問題。與此同時，醫(yī)院通過與國際一流高校、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的教研合作，豐富年輕醫(yī)生對AI的多維度理解。而醫(yī)院引入的信息技術(shù)方面人才，也需要先在臨床流轉(zhuǎn)半年以上。只有做到足夠熟悉臨床，才能服務(wù)于臨床。

在采訪中，專家們也提出了一些AI尚未解決的問題，比如：陳培松表示，AI在解決跨學(xué)科問題時還存在短板，比如使用何種抗生素藥物，需要藥學(xué)部、醫(yī)學(xué)檢驗科、臨床醫(yī)生等多方共同決策；初建平表示，目前用于精準(zhǔn)醫(yī)療的多模態(tài)AI模型發(fā)展尚不成熟，還需要進(jìn)行專病大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，她還希望，AI能夠參與到患者全生命周期的管理；余俊蓉表示，當(dāng)前全國通用的醫(yī)療大模型數(shù)量還比較少，各家醫(yī)療機(jī)構(gòu)、高校研究及應(yīng)用的AI模型的通用適配性并不高，這主要是因為醫(yī)療領(lǐng)域特殊性、病種本身復(fù)雜性，加上不同醫(yī)院的專業(yè)技術(shù)特色、治療流程、用藥習(xí)慣也相差較大等因素，這些問題需要多方聯(lián)手，共同解決。據(jù)悉，中山一院正在通過引入復(fù)合型人才、加強(qiáng)醫(yī)工融合人才培養(yǎng)、與先進(jìn)制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研合作等方式，加速AI與醫(yī)療的融合。

在人工智能時代，醫(yī)生會被完全取代嗎？受訪專家一致給出了否定答案?！凹词贯t(yī)生和AI給患者開出同一張?zhí)幏?，在患者身上產(chǎn)生的效果也可能是不一樣的。醫(yī)患之間面對面的信任感、醫(yī)生暖心的鼓勵和暗示，都會對患者的治療產(chǎn)生巨大作用?！睆堝蟾痹洪L表示，正如中山醫(yī)醫(yī)訓(xùn)所講，醫(yī)生要“醫(yī)病 醫(yī)身 醫(yī)心”。借助人工智能，可以把更多時間留給醫(yī)患間的溝通交流，讓技術(shù)更好地實現(xiàn)人文的溫度。技術(shù)最終的價值一定體現(xiàn)在生命至上、以人為本。從這一點(diǎn)來看，醫(yī)療需要AI，在AI加持下，醫(yī)療將迅速邁入精準(zhǔn)醫(yī)療時代。而會用AI看病的醫(yī)生，也給AI的應(yīng)用賦予了人文的溫度。這或許印證了特魯多墓志銘的現(xiàn)代演繹：有時去治愈，常常用AI輔助，總是以人文關(guān)懷。