「2025 醫(yī)學創(chuàng)新瑯琊匯」典型案例征集進入倒計時。本次征集面向醫(yī)療機構(gòu)、高校等各類醫(yī)學創(chuàng)新組織，從創(chuàng)新體系建設、創(chuàng)新人物與團隊、創(chuàng)新典型實踐三個層面展開。無論是醫(yī)院創(chuàng)新體系建設成果，還是醫(yī)療器械轉(zhuǎn)化項目、數(shù)智化醫(yī)學創(chuàng)新應用，都能參與。
在本次案例征集中，特別設置了「數(shù)智化醫(yī)學創(chuàng)新典型實踐」，聚焦數(shù)字技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐，包括醫(yī)學與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、3D打印、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域結(jié)合的技術(shù)應用等。
在科技浪潮的席卷下，數(shù)智化醫(yī)學創(chuàng)新已成為推動醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量，「2025 醫(yī)學創(chuàng)新瑯琊匯」設置這一類別，正是順應時代趨勢，為前沿成果提供展示舞臺。而AI作為數(shù)智化醫(yī)學的核心驅(qū)動力，為醫(yī)療領(lǐng)域帶來革新。
日前，多位醫(yī)院管理者和行業(yè)從業(yè)者在健康界分享醫(yī)院在AI應用上的探索路徑，以及風險把控經(jīng)驗。他們的經(jīng)驗，為醫(yī)療行業(yè)的AI應用提供了寶貴借鑒。
超聲醫(yī)學是評估胎兒發(fā)育、監(jiān)測母嬰健康的核心手段，但檢查準確性受醫(yī)生操作和設備差異影響。深圳市羅湖區(qū)人民醫(yī)院借助AI技術(shù)，研發(fā)智能超聲解決方案，使「大排畸」檢查時間縮短2/3，顯著提升孕檢效率與孕產(chǎn)婦就醫(yī)體驗。
該院執(zhí)行院長熊奕在健康界直播中，分享了智能超聲在婦產(chǎn)檢查的五大創(chuàng)新應用。在智能測量方面，AI系統(tǒng)能自動識別目標結(jié)構(gòu)，完成大小、面積和體積測量，無論是靜態(tài)還是動態(tài)圖像，都能精準處理。比如卵巢及卵泡測量，系統(tǒng)可自動標注并排序，還能對胎兒相關(guān)部位參數(shù)一鍵生成數(shù)據(jù)并給出診斷提示，極大簡化測量流程。
智能掃查包括二維和三維自動掃查，可降低操作者技術(shù)差異影響，節(jié)約人力成本。遠程超聲機器人已應用于多地，完成超2.4萬例檢查，幫助緩解民營機構(gòu)醫(yī)生短缺問題，但目前與AI融合不足，仍需探索。
智能質(zhì)控借助AI實現(xiàn)事后與事前質(zhì)控。系統(tǒng)自動識別超聲結(jié)構(gòu)與切面并評分，只有達到設定標準（如90分）的圖像才能被截取，檢查才能繼續(xù)，這不僅提升了質(zhì)控效率，還能幫助年輕醫(yī)生快速掌握檢查標準，同時讓孕婦參與檢查過程，提升就醫(yī)滿意度。
智能成像降低操作難度，豐富診斷信息。像智能顱腦、胎兒面部成像等功能，實現(xiàn)一鍵化操作，提高診斷準確率。醫(yī)院還利用AI預測胎兒出生長相，為孕婦帶來情感價值，但目前缺乏通用模型，需定制化訓練。
2025年1月DeepSeek問世后，北京大學首鋼醫(yī)院（下稱北大首鋼醫(yī)院）信息中心主任余浩便投入研究。作為醫(yī)院信息化升級的探索者，他帶領(lǐng)團隊打造北京首個「信用就醫(yī)」試點，并研發(fā)「AI醫(yī)生助手」，推動醫(yī)療服務智能化轉(zhuǎn)型。
在技術(shù)架構(gòu)上，考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感性，北大首鋼醫(yī)院采用本地化部署方案，配備雙4090顯卡的GPU服務器，同時測試Llama、Qwen等十多款大模型，探索LLM技術(shù)在醫(yī)療場景的應用邊界。
「AI醫(yī)生助手」已在六大院內(nèi)場景落地見效：科研數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化方面，利用DeepSeek14B 模型提取病歷關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如腫瘤病理分期，大幅提升科研效率；醫(yī)療文書糾錯中，憑借大模型推理能力，精準識別放射科報告的部位錯誤；門診病歷生成功能可將患者混亂的病情描述，按規(guī)范結(jié)構(gòu)整理為主訴、現(xiàn)病史等內(nèi)容；疾病診斷編碼雖尚待完善，但已能為編碼員提供參考；住院病歷小結(jié)生成僅需十幾秒，相比人工十分鐘的效率顯著提升；驅(qū)動LLM主動詢問功能則適用于預問診、流行病調(diào)查等場景。
談及基層AI醫(yī)療發(fā)展，余浩指出算力是關(guān)鍵制約因素。他建議通過緊密型醫(yī)聯(lián)體構(gòu)建公用算力平臺，避免基層醫(yī)療機構(gòu)重復采購，降低成本，助力優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。
在數(shù)據(jù)安全層面，余浩強調(diào)本地化部署的重要性，認為私有云部署等方式是平衡技術(shù)應用與隱私保護的可行探索。同時，他表示AI在醫(yī)療領(lǐng)域應從低風險場景逐步推進，目前仍需以輔助參考為主。
數(shù)據(jù)孤島、質(zhì)量參差、利用低效是醫(yī)院數(shù)智化轉(zhuǎn)型面臨的普遍難題，中山大學附屬第六醫(yī)院（下稱中山六院）副院長、信宜市人民醫(yī)院院長姚麟在健康界直播中分享了醫(yī)院借助AI等技術(shù)實現(xiàn)精細化運營的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
中山六院自2016年起，逐步構(gòu)建運營管理體系。初期以優(yōu)化診療流程為重點，提升手術(shù)室開接臺及胃腸鏡、CT等檢查預約效率，胃腸鏡年檢量從3萬余例次增至 2024年的13 萬余例次。隨后，醫(yī)院將資源配置納入運營管理，建立全面預算管理體系，優(yōu)化設備采購與人員配置。
國家公立醫(yī)院績效考核實施后，醫(yī)院構(gòu)建「專職運營助理+兼職運營助理+運營決策數(shù)據(jù)系統(tǒng)」的「三位一體」模式，推動精細化管理進入?？茖２r代。進入「一院三區(qū)」發(fā)展階段，通過垂直管理模式，實現(xiàn)各院區(qū)制度與文化趨同，保障醫(yī)療服務與運營效率。
在搭建運營決策數(shù)據(jù)系統(tǒng)時，中山六院梳理診療流程「關(guān)鍵節(jié)點」，以手術(shù)開接臺管理為例，關(guān)注患者從送抵手術(shù)室到返回病房的各時間節(jié)點；醫(yī)保管理聚焦病種醫(yī)保分值、時間與費用消耗指數(shù)，依此分析并優(yōu)化診療流程。通過建立目標、分析流程、推動標準化，并將其融入信息化系統(tǒng)，實現(xiàn)智慧管理。
針對數(shù)據(jù)孤島這一行業(yè)痛點，姚麟指出，其根源在于管理部門壁壘。醫(yī)院應用數(shù)字孿生技術(shù)模擬運營流程，實現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)互通；借鑒追蹤方法學，串聯(lián)患者就醫(yī)過程中涉及的多個獨立系統(tǒng)，如從預約掛號到領(lǐng)取藥物的各環(huán)節(jié)系統(tǒng)。解決數(shù)據(jù)孤島后，醫(yī)院加強數(shù)據(jù)治理，根據(jù)臨床科室、設備管理部門、醫(yī)務和運營部門PG電子等不同需求，精準分配數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)真正服務于決策。
在提升醫(yī)療效率與質(zhì)量安全方面，中山六院運用追蹤方法學和 PDCA 持續(xù)改進機制。追蹤方法學用于發(fā)現(xiàn)問題，PDCA 機制則深入分析并解決問題，二者形成閉環(huán)，保障醫(yī)療質(zhì)量與安全，提升患者滿意度。
在享受 AI 技術(shù)帶來的便利時，也需清醒認識到其背后潛藏的風險。北京中醫(yī)藥大學衛(wèi)生健康法治研究與創(chuàng)新轉(zhuǎn)化中心主任、博導鄧勇教授表示，AI醫(yī)療的主要風險包括：醫(yī)療事故風險，如影像AI誤診漏診、臨床決策支持系統(tǒng)給出錯誤建議、醫(yī)療機器人操作失誤；處方權(quán)合規(guī)風險，互聯(lián)網(wǎng)診療中存在違規(guī)使用AI開處方等亂象；數(shù)據(jù)隱私風險，醫(yī)療數(shù)據(jù)在各環(huán)節(jié)均有泄露可能；侵權(quán)責任認定復雜，手術(shù)機器人和醫(yī)療診斷系統(tǒng)侵權(quán)責任界定存在難點。
對此，醫(yī)院可采取多項關(guān)鍵舉措規(guī)避風險：明確AI輔助定位，建立人機協(xié)同診療范式，在技術(shù)定位上AI為輔助工具，建立分層應用體系，包括基礎層的初步篩選、決策層的醫(yī)師二次驗證、管理層的質(zhì)控監(jiān)測；建立「雙重確認」機制，標準化流程、明確責任界定、設置風險預警；完善知情同意制度，革新知情同意書；強化數(shù)據(jù)安全管理，分類防護；優(yōu)化責任保險方案，如提取專項基金、開發(fā)責任險；組織人員培訓，通過案例教學、模擬演練等提升法律風險應對能力。
