二、AI在医院的应用实践

AI技术凭借其卓越的数据处理能力、自动化水平及智能决策支持，为医疗行业带来了革命性的变革机遇。通过整合大数据分析、自然语言处理、计算机视觉等前沿技术，AI正在重塑医疗服务的智能化格局。

本案例医院致力于构建智慧医疗新范式，在临床诊疗领域，AI技术可优化诊疗路径，显著提升医疗效率；在病理及影像诊断方面，AI辅助系统能够提高诊断的精准度和时效性；在患者服务层面，AI技术支持个性化医疗方案的制定；在科研管理方面，AI算法可实现对海量医疗数据的智能化处理，有力推动精准医学研究的深入发展；在健康体检方面，推出“健康AI管理小程序”，提供全生命周期健康管理服务，包括健康档案建立、体检方案制定、报告解读、健康管理建议等。

1、AI在临床诊疗中的应用

通过针对细分场景进行fine-tuning和prompt工程，研发了导诊、预诊、分诊、诊间、随访等系列化功能。应用创新方面，项目实现了基于AIGC的预问诊功能和医疗文本生成工具，大幅提升了医疗服务的效率和质量。技术应用方面，充分利用了大型语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、大数据技术、医学知识库建立、语音识别技术（ASR）和光学字符识别技术（OCR）等先进技术，实现了医疗文本的自动化生成，帮助医疗提供者生成高质量、准确和完整的临床记录。同时，项目还提供了语音输入功能，支持患者直接语音描述症状，进一步提升了用户体验。

具体应用场景如下：

在门诊患者挂号完成后，可进入“AI问诊”环节，点击小程序中的“AI问诊”，在模拟临床医生的一问一答中，完成病症、既往史、家族史等信息采集，还可以上传检验检查、病理报告单等。待预诊病情录入全部完成，系统会自动生成预问诊病历，并同步至医生工作电脑端，当患者进入诊室时，医生就能同步查看预问诊病历，快速掌握患者基本情况、病情特征和就医需求。节省下来的时间，可用于更充分的医患沟通，了解最新病情，作出更准确的诊断。

在医生诊室里，还有另一项智慧医疗技术：“诊间智录”。通过一个“智能”麦克风，自动记录医患沟通对话，实时采集患者讲述中的关键内容，并借助后台大语言模型的医疗生成式AI，同步把语音转化为文字、形成医疗文本，并生成电子病历草稿。“诊间智录”技术能将患者的口语化表达自动转为医疗专业术语，让病历书写更为智能高效，也让患者的就医体验更舒适。

AI+医疗不仅在门诊智能服务患者方面起到重要作用，凭借全方位的“听、说、读、写”能力，在住院、手术等诊疗领域，AI智能服务同样“大显身手”。针对手术过程，案例医院新推出“手术记录”功能。借助AI大模型，在一台手术完成后不久，主刀医生可按照结构化标注点，利用手术间歇的时间即可语音记录手术要点、手术进程、主要操作等信息，并同步转化为手术记录文本。只用几十秒，医生就能完成关键手术信息的记录工作，避免了传统手写记录及多台手术繁忙后导致的信息遗漏，为病历管理、后期教学研究提供了高质量文本，更有利于手术质量的长远提高。

患者出院前，医生还可以一键智能生成出院小结，治疗过程、用药指导等信息清晰准确，大大提高了出院办理环节的效率。医疗文书辅助智能书写技术有效减轻了医生书写负担，提高了工作效率，便于他们更专注地投入医患交流和提高医疗技术。

2、AI在辅助病理及影像诊断中的应用

在数字化病理与放射影像识别领域，将传统病理切片转化为数字切片，实现AI辅助阅片、高效存储及质量控制，支持跨院区和远程病理协作，并深度应用于胃、肠、宫颈、乳腺等多个病种和癌区检测、淋巴结转移等精准诊断，显著增强了病理诊断的准确性和可靠性。在CT、MR、DR等检查上，利用AI辅助医生进行病灶检测和诊断，提前规划手术路径，进一步提高了诊断效率和质量。

具体应用场景举例：

影像AI辅助诊断胸部疾病，能够一站式自动检测肺部疾病，并提供定性定量的全面分析，同时支持自动配准随访、肺部三维重建、结构化报告生成等功能，大幅提升肺癌筛查与随访的效率与准确性。

病理AI辅助宫颈细胞学的筛查，通过异常细胞检测、细胞分类等算法，在超大规模数字病理图像上、宫颈液基细胞涂片上自动识别多种病变细胞和切片阴阳性分类，大幅提高TCT（薄层液基细胞学）检查的准确性，提升病理科阅片效率，赋能宫颈癌早癌筛查。

质控AI对所有的切片进行制片质控和扫描质控，智能筛选出质量不合格的切片，提升制片质量。

病理AI辅助胃肠消化道活检的诊断，通过病灶分割、异常细胞检测等筛查算法，可在超大规模数字病理图像上进行消化道病理恶性病灶的组织智能分析和切片良恶性智能分类，大幅提高消化道病理检查的准确性，提升大规模筛查效率。

3、AI在科研管理智能化中的应用

在科研领域，医院构建了临床科研平台及结构化的专病库，支持疾病的精准研究和治疗。智能数据分析与挖掘功能，能够快速识别海量医疗数据中的关键信息，辅助科研人员进行文献综述、临床试验设计与优化，极大缩短了科研周期。

此外，AI技术还支持数据标注、机器学习与深度学习，为医院提供了强大的科研灵感与决策依据，推动了精准医学的发展，助力医院在智慧医疗领域的创新突破。

4、AI在健康体检全生命周期管理中的应用

案例医院实现国内首个体检数字人模型应用，依托AI技术，构建了智能服务模型平台和医学知识图谱，实现了体检报告的智能解读、疾病风险评估等多功能应用。体检者通过移动终端即可实现3D导检、获取专业且个性化的健康建议，享受智能分诊和医生推荐服务，使体检与诊疗实现无缝对接。同时，AI整合个人监测、体检数据、健康档案等多源信息，为体检者提供全方位、全周期的健康管理服务。

三、实践成效

案例医院通过人工智能技术结合业务管理的应用，在多维度取得了显著的成效，在临床诊疗领域，AI预问诊和诊间电子病历辅助生成的应用广泛覆盖门诊患者，大幅缩短候诊时间并提升病历生成效率；影像与病理辅助诊断技术显著增强了疾病筛查的准确性和时效性；科研管理方面，基于海量病例构建的结构化专病库与AI数据分析能力，有效加速了科研周期并推动高质量成果产出；全周期健康管理服务中，智能健康管理平台实现全面优化体检流程，提升慢性病干预效果和用户黏性，患者就医体验持续改善。

四、AI在医院应用中面临的挑战

1、信息系统整合与系统兼容性

医院内部通常涉及多个信息系统，如电子病历系统、医疗设备管理系统、财务管理系统、手麻系统等，AI技术的引入需要与这些现有系统进行有效整合，但不同系统之间的兼容性问题常常导致整合难度加大。AI技术的应用需要大量高质量的医疗数据作为支撑，但数据的采集、标注和使用过程中存在诸多限制，如数据质量参差不齐、样本偏差、隐私保护等，这些都影响了AI模型的训练效果和泛化能力。

2、数据安全与隐私保护

医疗数据高度敏感，涉及患者很多隐私问题，一旦泄露可能对患者造成严重影响。因此，医院在引入AI技术时，必须加强数据安全管理，确保遵循相关法律法规，保护患者的个人隐私。

3、成本投资与回报问题

AI技术的引入需要大量的初始投资，包括硬件设备、软件开发和人员培训等。许多医院可能缺乏足够的技术支持和资金来部署和维护这些系统。

当然，AI 技术应用成熟后也会带来长期的成本节约，例如通过提高诊断的准确性和效率，减少医疗纠纷，从而降低医疗成本。此外，AI技术还可以帮助优化资源配置，提高医疗服务的质量和效率。因此，医疗机构在评估AI技术的成本影响时，需要进行全面的成本效益分析，考虑短期和长期的成本和收益，以作出明智的决策。

4、人才培养

医疗AI的发展需要既懂医疗又懂技术的复合型人才，但目前这类人才相对匮乏，很多医务人员在AI的应用过程中，因为缺乏相关应用知识导致应用不熟练、产生抵触情绪等，针对这些情况，医院可通过开展AI素养培训，帮助他们实时更新智能医学领域的相关知识。例如可以组织专题培训、在线课程等，提升医护人员对AI技术的理解和应用能力，从而促进这类人才的成长，让AI更好地应用于医疗实际工作中。

五、总结

AI在医疗服务中的应用正逐步展现出其巨大的潜力。研究和实践表明，AI不仅能够提高医疗服务的效率和质量，还能在医院管理、决策支持等多个方面提供宝贵意见。然而，这一领域的快速发展也伴随着诸多挑战，如数据隐私、伦理问题、信息归集、人员培训、资金投入等。

未来，随着DeepSeek等先进技术的不断涌现，为了有效利用AI技术，医院需要对其人员进行系统的培训和教育，同时还需高度重视AI技术的迭代升级以及数据质量与安全问题，通过建章立制确保AI技术应用的合规性、安全性与可持续性，持续赋能公立医院高质量发展。

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