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(焦点访谈):在科技飞速发展的今天,人工智能正在以前所未有的方式深刻改变着我...
(焦点访谈):在科技飞速发展的今天,人工智能正在以前所未有的方式深刻改变着我们的生活,比如现在有些医院就接入了人工智能,在取药、问诊,甚至包括病理筛查、重症监护等多个环节发挥着作用。那么,在实际的医疗服务过程中,人工智能究竟是如何提升患者的就医体验,并助力医生更高效、精准地进行诊断和治疗的呢?今天(3月15日),我们将通过一系列案例,展示人工智能技术在医疗领域的新应用和新可能。
家住深圳的李华亮今年57岁,患有高血压和心脏病,平时在小区附近的社康中心开药。他最近想种植牙,但心脏又有点不适还偶尔头晕。社康医生建议他前往上级医院进一步检查以后再说。
在咨询台,李华亮了解到医院有一套人工智能的系统,描述病情后可以给出挂号建议,不仅节省了很多等待的时间,也更容易找到专业的医生,不用几个科室来回跑。
根据AI的建议,李华亮顺利预约到了心内科的号。在诊室,大夫的电脑里已经显示了他挂号时填写的病情和预问诊情况。
经过简单问诊后,AI仅用8秒钟就给出了辅助诊断建议。因为李华亮有种植牙的需求,对牙科不熟悉的心内科大夫还用“AI问答”查看了种植牙的注意事项。
这一套人工智能的诊疗辅助系统已经全面覆盖了从预问诊、辅助诊断、“AI问答”和病历撰写几个方面,医生只需要根据AI提供的辅助诊断结合病人的实际情况作出最终的判断。
据了解,罗湖区这家医院下属46家社康中心,也全部运用了AI辅助医疗系统,特别是在药剂师紧缺的情况下,AI系统为基层医疗带来了更多便利。
今年以来,随着人工智能大模型DeepSeek不断成熟,深圳市罗湖医院集团接入这一套“DeepSeek+腾讯混元”的双模态系统,人工智能已经在导诊、辅助诊疗、合理用药等医疗服务场景中带来了全面升级,未来,AI赋能基层医疗还会有更多的可能性。
据了解,目前人工智能在医疗领域的应用正不断扩延,涵盖了从疾病诊断、个性化治疗到手术辅助和健康管理等多个方面。仅深圳一个城市,就已经集成了16类63个场景,在深圳卫健部门的推动支持下,近450个人工智能产品在全市各级医疗卫生机构落地。
在全国很多地方,很多医疗机构都在部署各种类型的人工智能模型,一些医疗机构也在针对一些关键领域,特别是重大疾病的诊治等,利用人工智能发挥更多的医疗辅助作用。
一张病理切片的细胞数量数以万计,病理医生要在显微镜下从无数个正常细胞中,筛选出病变的细胞,不仅费时费力,还容易因疲劳导致误诊。2024年,浙江大学医学院附属第一医院开发出视觉与语言模型融合的AI病理大模型。
浙江大学医学院附属第一医院病理科副主任医师张秀明:“现在有了这个数字病理切片扫描仪,可以把切片全部数字化,上传到云端,然后通过病理AI大模型去作出辅助诊断。”
对于很多年轻的病理医生来说,他们每天做得最多的重复劳动就是把阴性的片子筛选出来,找到有问题的片子,交给更有经验的病理医生分级诊断。而这个AI病理大模型,能够快速精准地筛选出绝大部分正常的标本。
AI系统不仅能够帮助医生快速筛选出正常的标本,对于那些有问题的,还能精准地识别出疑似病变区域,为医生提供非常精准的专业参考,极大地提高了工作效率和准确性。
据了解,培养一名成熟的病理科医生至少需要8到10年,对于很多年轻医生而言,AI的辅助不仅减轻了工作负担,也使得他们有了更多深入学习的机会,促进了他们的专业成长。
现在,人工智能不仅应用到了导诊、问诊、病理等医疗场景中,在有些地方,它已经被投入到了抢救生命的最前线。在浙江大学医学院第一附属医院的重症监护病房,一场由数字孪生技术和人工智能掀起的医疗革命正在悄然改变传统的诊疗模式。
重症监护病房的每一位病人的呼吸、心跳、血压以及氧饱和度等,各种仪器设备无时无刻都在产生海量的数据信息,过去这些数据没有信息化,医生只能用最传统的方式把病人的信息拼凑在一起,才能作诊疗决策。
在人工智能重症大模型里,病人的身体情况被分成了几个大模块,各种仪器设备联网产生的数据,形成了一个数字模拟病人。
浙江大学医学院附属第一医院重症医学科副主任李彤:“能够做到把这些数据都整理出来,放到一个面板里,这不是普通医生能做的,能做到这个程度的,需要ICU的专科医生才能达成。”
某医疗企业启元重症大模型产品经理刘彦:“从海量数据中找到关键的决策点,快速决策的方法。我们做了一个具有重症思维的大模型,能够像重症医生去思考,辅助重症医生进行诊疗。”
李彤:“比如说一个心脏移植的病人,因为心脏移植以后情况不稳定,所以我们在手术以后装了体外循环,人工心肺机ECMO在上面的。装上去以后,病人情况有所好转,但是对于这种复杂的状况,又是心脏移植,又有体外循环装置在上面,想要把它拿掉,是一个综合性的判断结果。”
重症医学涉及多学科高度交叉,像这样一位病人,什么时候能撤走体外循环的人工心肺机器,这需要参与心脏移植的专科医生、护理团队以及重症监护科的专科医生共同商量,做好临床检测后才能作的重大决定。在这个重症大模型平台上,当被问到“患者撤离ECMO的指标可以达成吗?”,人工智能给出了答案。
李彤:“它告诉你,根据撤机评估结果,患者显示心功能改善,什么什么下降,这些都稳定。因此,综合以上信息,ECMO的撤机指标已经达成,可以考虑近日撤离。这句话就很厉害了,因为它没叫你现在撤离,就告诉你有个区间范围,这样的回答已经是接近于专业医生的回答方式了。”
浙大一院重症大模型部署半年多以来,已经建立起了一个高质量的重症医学数据库,目前为止,已经具备辅助诊疗的专业水平。不仅为医生减轻了很多流程化工作的负担,也为医生快速获取病人信息,及时调整诊疗决策赢得了很多时间。
随着人工智能在医疗领域的应用,AI技术已经在医学影像分析、基因组学、智能导诊、慢性病管理以及药物研发等领域展现出显著的优势,并逐步成为现代医疗服务中不可或缺的一部分。
通过技术创新与场景融合,人工智能正在重塑医疗服务的链条。从智能诊断到精准治疗,人工智能不仅改善了患者的治疗体验,也为医护人员提供了强大的支持工具。这些进步不仅促进了医疗资源的高效利用,也使得更多人能够享受到高质量的医疗服务。然而,挑战也随之而来。比如,如何平衡技术创新与患者隐私保护、确保算法的公正透明,就是一个重要课题。国家卫生健康委等监管机构正在积极制定相关政策,以引导这一领域健康发展。未来,通过多方协作和持续探索,我们有信心克服这些挑战,让人工智能更好地推动医疗进步,为我们的健康保驾护航。
在2025年的春天,杭州迎来了第二届医防融合发展大会,这不仅仅是一次行业内的...
在2025年的春天,杭州迎来了第二届医防融合发展大会,这不仅仅是一次行业内的聚会,更是医防融合领域的一次里程碑。这次大会上,一个来自佛山市南海区的名字——大沥镇社区卫生服务中心,成为了全国关注的焦点。它以《智慧融合管理家医有偿签约》的创新实践案例,从1100个参选项目中脱颖而出,荣获“2025医防融合实践典型案例”称号。
这个故事告诉我们,基层医疗服务正在经历一场变革,而这场变革的核心就是智慧赋能。大沥社卫通过家庭医生有偿签约服务,为心血管疾病的防控提供了一个全新的思路。这项服务不仅仅是对传统公卫服务的一种补充,更是一种升级,它利用了信息化技术的力量,让健康管理变得更加高效、更加精准。
刘晶主任带领的大沥社卫团队,在大会上分享了他们的成功经验。他们推出的‘三高’智管签约服务包,结合基本公卫经费、医保基金和个人支付,针对慢性病患者提供了个性化的健康管理和动态监测服务。这种模式不仅提高了慢性病管理的质量和效率,也大大提升了居民的健康意识和参与度。
值得注意的是,大沥社卫还构建了一套独特的‘三个一’管理服务模式,包括成立专门的医防融合办公室来协调各项工作、开发出一套智能化管理系统来提升工作效率以及设立一体化智管门诊为慢性病患者提供全面的服务。这样的创新举措,使得该地区的心血管疾病管理形成了一个闭环,有效降低了严重心脑血管事件的发生率。
随着科技的发展,智慧医疗正逐渐改变着我们的生活方式。大沥社卫的成功案例为我们展示了如何利用现代信息技术解决实际问题,同时也给其他地区的医疗卫生机构提供了宝贵的经验。未来,希望更多的地方能够借鉴这些成功的做法,共同推动我国公共卫生事业向前发展,让更多人享受到高质量的医疗服务。返回搜狐,查看更多
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全球科技迅猛发展,人工智能已无可争议地成为时代的主流趋势。自2022年OpenAI发布ChatGPT以来,这股智能风暴便以雷霆万钧之势席卷各行各业。从智能助手助力日常办公,到无人驾驶改变出行格局,再到金融风控精准把控风险,人工智能的身影无处不在,深刻重塑着社会经济的运行模式。
我国积极顺应这一潮流,近年来陆续出台多项政策鼓励人工智能技术创新与落地,从《新一代人工智能发展规划》到地方级人工智能专项扶持计划,全方位为“如何实现产业AI化”与“如何实现AI产业化”筑牢发展根基。而在众多受人工智能影响的领域中,医疗行业正经历着一场意义深远的变革。医疗与人工智能的融合发展,正逐步开启智能医疗的崭新时代,为提升医疗服务效率、推动技术创新、降低医疗成本、增进全民健康福祉带来新的曙光。
尽管AI技术在医疗领域展现出巨大潜力,但从研发走向临床应用的过程中,仍面临诸多亟待突破的瓶颈。国产算力商业化层面,国内算力技术虽取得阶段性突破,却受制于基础设施建设高成本、市场需求碎片化及商业模式不成熟等问题,导致算力难以实现规模化商业应用,医疗机构因成本高难以借助先进算力升级服务;场景应用方面,医疗行业专业性与规范性要求严苛,辅助诊断AI产品需大量临床试验验证,常因不达标难以进入临床使用;此外,医疗数据分散、标准不一,治理难度大,加上隐私保护要求,数据安全与流通存在法律和技术难题,也限制了AI医疗的应用深度。
针对当下行业困境,AI+医疗行业解决方案有哪些?北电数智基于“星火·智算”的全栈AI能力和医疗可信数据服务等底层技术能力,打造“星火・医疗底座”,并面向医疗行业智能化转型需求构建起一站式赋能体系,覆盖从底层技术支撑到应用开发的全链条服务,为释放医疗数据价值筑牢根基或将成为解题关键。
中日友好医院借助北电数智“星火·医疗底座”,成功开发了“樱智医疗大模型”、接入了DeepSeek满血版模型,基于大模型构建的助诊、助研智能体也陆续应用落地,持续提升临床诊疗效率与服务质量。此外,通过“星火·医疗底座”,北电数智与中日友好医院联手构建了院内专属的大模型智能体平台——中日樱智Agent开发平台,该平台可同时接入“樱智大模型”和DeepSeek满血版模型,现已完成模型引擎、知识库管理、工作流设计等功能部署,推动院内业务系统全面向智能化、AI化转型。
目前,北电数智与中日友好医院已深入推进大模型技术的临床应用融合,双方联合发布“樱智大模型”系列,通过构建覆盖多科室、全场景的“MxN”模型应用矩阵,加速AI医疗落地进程,其中针对皮肤科领域的“樱智·α 专病大模型”已率先实现应用。基于“樱智·a专病大模型”智能体助手,可使诊疗时间缩短20%,降低误诊率约15%,提升病历书写效率75%,服务质量综合评估提升45%,深度优化诊疗规范体系,显著增强医疗服务效能,为智慧医疗建设打造创新标杆。
此外,北电数智还助力中日友好医院部署671B全尺寸模型,并借助樱智Agent开发平台,推出三款⾼价值AI应用:全科辅诊助手、医纠风控助手、病案智检助手。以医纠风控助手为例,该智能体通过深度融合优化后的检索增强生成(RAG)技术,系统性整合医院历史医疗纠纷案例资源,将海量实践经验转化为智能算法的核心驱动要素,精准识别新场景下与历史案例相似的风险隐患,助力构建更安全、更高效的医疗环境。
在人工智能与医疗行业深度融合的关键时期,如何让医疗行业数据发挥价值?北电数智凭借“1个AI底座+2大产业平台”创新架构打造AI医疗的标杆案例,切实解决了医疗行业面临的诸多难题,充分释放医疗行业数据价值,更为产业AI化在医疗领域的拓展提供了宝贵经验。未来北电数智也将继续发挥技术优势,探索更多与医疗机构的合作模式,助力我国智慧医疗建设迈向新高度,为全球智能医疗发展贡献中国智慧与力量。
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湖南山区,一场突如其来的暴雨让光缆中断,数万用户的通信遭遇困境。在仅有的72小时内,工程师老张带领团队深入山区,人工背着设备跋涉在泥泞的山道上。他们面对困难毫不退缩,抢修现场的每一滴汗水都浇灌了恢复通畅的希望。抢修过程中,温暖的互动不断发生,许多用户自发倾倒姜汤,为这些坚守岗位的工程师送去关怀。2023年,联通的应急抢修平均响应时间已缩短至27分钟,这不仅是数据的变化,更是团队迅速响应、无私奉献的结果。
上海的每个角落,联通人的温暖同样在悄然绽放。社区中的5G课堂为银发族们打开了通向数字世界的大门。从如何用手机挂号,到智能设备的便民使用,这一切不仅解决了实际问题,还让孤独的老年人们感受到温暖与关怀。在营业厅改造的智慧养老体验馆内,老人与科技的亲密接触激发了他们的生活热情,案例中的独居老人成功依靠智能手环挽救了自己的生命,彰显了科技与人情交织的力量。数据显示,全国已有2300个适老化服务网点,为更多老年人提供便利,构建起更美好的数字世界。
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