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產(chǎn)業(yè)一線|醫(yī)院培訓(xùn)使用AI助手,一下來(lái)了五六百人,“很多站著聽(tīng)”
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2025-03-18 09:14:20   瀏覽:150次  

導(dǎo)讀:中新經(jīng)緯3月17日電 (王玉玲)“幫我查一下這個(gè)病人的全部數(shù)據(jù)中TNM臨床分期有多少個(gè),是否統(tǒng)一。”中山大學(xué)腫瘤防治中心副院長(zhǎng)、主任醫(yī)師孫穎向AI診療助手語(yǔ)音輸入指令后,一分鐘內(nèi),接入患者病歷系統(tǒng)的AI診療助手給出了分析結(jié)果。TNM是目前國(guó)際上最為通用的腫瘤分期系統(tǒng),用于評(píng)估惡性腫瘤的生長(zhǎng)范圍和播散程度,并以此為依據(jù)制訂治療方案和估計(jì)預(yù)后。此前,醫(yī)生需要翻閱患者歷 ......

中新經(jīng)緯3月17日電 (王玉玲)“幫我查一下這個(gè)病人的全部數(shù)據(jù)中TNM臨床分期有多少個(gè),是否統(tǒng)一!敝猩酱髮W(xué)腫瘤防治中心副院長(zhǎng)、主任醫(yī)師孫穎向AI診療助手語(yǔ)音輸入指令后,一分鐘內(nèi),接入患者病歷系統(tǒng)的AI診療助手給出了分析結(jié)果。

TNM是目前國(guó)際上最為通用的腫瘤分期系統(tǒng),用于評(píng)估惡性腫瘤的生長(zhǎng)范圍和播散程度,并以此為依據(jù)制訂治療方案和估計(jì)預(yù)后。

此前,醫(yī)生需要翻閱患者歷史的病歷和就診記錄,并通過(guò)自己記憶整理歸納患者的腫瘤特征、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移數(shù)量、遠(yuǎn)期轉(zhuǎn)移灶位置和數(shù)量等關(guān)鍵信息,才能得出準(zhǔn)確的TNM分期結(jié)論。這一過(guò)程不僅繁瑣,且易受人為因素影響。

現(xiàn)在,這項(xiàng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作變得快捷,清晰明了。

而查閱TNM分期結(jié)果,只是AI診療助手的場(chǎng)景之一。中新經(jīng)緯近日來(lái)到位于廣東省廣州市的中山大學(xué)腫瘤防治中心,探訪AI診療助手在醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用。

患者能“多聊”三分鐘

2月27日,中山大學(xué)腫瘤防治中心完成私有化部署醫(yī)渡科技AI中臺(tái),依托國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek滿血版及醫(yī)渡“AI醫(yī)療大腦”YiduCore,打造AI診療助手,賦能臨床應(yīng)用場(chǎng)景。

中山大學(xué)腫瘤中心信息科主任李超峰告訴中新經(jīng)緯,醫(yī)院部署AI診療助手,最主要是希望通過(guò)人工智能技術(shù)賦能醫(yī)護(hù),提升診療效率和能力。

“我們?cè)诖饲熬徒尤肓硕鄠(gè)大模型來(lái)做行政事務(wù)輔助,當(dāng)時(shí)是全國(guó)第一家使用大模型的醫(yī)院。彼時(shí)我們就已預(yù)判到,大模型未來(lái)會(huì)全面改善醫(yī)療,患者就醫(yī)以及醫(yī)生診療的每一個(gè)場(chǎng)景都值得用大模型重做一遍,因?yàn)樗峁┝巳碌慕换シ绞胶腿嬷悄芑哪J健!崩畛逭f(shuō)道。

具體到中山大學(xué)腫瘤中心AI診療助手的功能,醫(yī)渡科技大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人張玉杰向中新經(jīng)緯介紹道,一是在接入數(shù)據(jù)平臺(tái)后,AI診療助手可以實(shí)時(shí)讀取患者在院全周期診療數(shù)據(jù),醫(yī)生可以根據(jù)診療需要讓AI查詢和總結(jié)患者的病史、檢查、用藥記錄,AI診療助手會(huì)給出匯總結(jié)果、歷史變化趨勢(shì)和推理過(guò)程。

二是在病歷生成場(chǎng)景中,AI可以完成門(mén)診復(fù)診病歷書(shū)寫(xiě)、出院小結(jié)書(shū)寫(xiě),以及患者病情概覽總結(jié),幫助醫(yī)生快速生成病歷內(nèi)容。這不僅能顯著減輕醫(yī)生的病歷書(shū)寫(xiě)負(fù)擔(dān),還能通過(guò)智能分析和梳理患者歷史就診數(shù)據(jù),生成結(jié)構(gòu)化、重點(diǎn)突出的病情概覽,幫助醫(yī)生在短時(shí)間內(nèi)全面了解患者病史、治療經(jīng)過(guò)和當(dāng)前狀況,特別是對(duì)于復(fù)雜病例或長(zhǎng)期治療患者尤為有效。

三是通過(guò)整合病理報(bào)告、影像學(xué)特征及臨床數(shù)據(jù),模型可生成符合臨床指南的TNM分期評(píng)估建議,此外,基于患者數(shù)據(jù)與臨床指南、系統(tǒng)可以生成診療方案推薦,輔助醫(yī)生診斷決策。

“我們的AI診療助手可以簡(jiǎn)單理解為,是在DeepSeek之上疊加了腫瘤專(zhuān)病數(shù)據(jù)庫(kù)和專(zhuān)科知識(shí),讓它增強(qiáng)了腫瘤專(zhuān)病分析能力。腫瘤是比較復(fù)雜的疾病,在腫瘤的診療過(guò)程中,需要回顧患者過(guò)往所有治療情況,從最初的情況到腫瘤演化過(guò)程,還要看影像、檢驗(yàn)指標(biāo)、生化指標(biāo)等。醫(yī)生需要在很短的時(shí)間內(nèi)去全面了解患者,存在一定的困難。同時(shí),腫瘤診療需要依據(jù)診療規(guī)范并嚴(yán)格質(zhì)控。 AI在提升診療效率和規(guī)范方面大有可為。”李超峰說(shuō)道。

AI診療助手上線后,醫(yī)護(hù)人員的接受程度怎么樣?李超峰提到,此前他們進(jìn)行了全院級(jí)別的培訓(xùn),在全自愿的情況下,來(lái)了五六百人,很多人都站著聽(tīng),并且有多個(gè)科室主任邀請(qǐng)科室技術(shù)人員到進(jìn)行科室單獨(dú)培訓(xùn)。“醫(yī)生們對(duì)于新技術(shù)的探索是非常深入的,在部署后幾天時(shí)間,就有大專(zhuān)家給我發(fā)了他的測(cè)評(píng)報(bào)告,研究怎么用好大模型,更加符合他個(gè)人的診療需求。”李超峰說(shuō)道。

中山大學(xué)腫瘤防治中心胸科副主任醫(yī)師羅孔嘉在第一時(shí)間就試用了AI診療助手,他告訴中新經(jīng)緯,他主要負(fù)責(zé)肺結(jié)節(jié)病人的診療,AI診療助手雖然上線時(shí)間不長(zhǎng),但已經(jīng)融入他的工作流程中,在談及使用體驗(yàn)時(shí),他回復(fù)中新經(jīng)緯稱(chēng):“太震撼了。”

“從我個(gè)人的體驗(yàn)來(lái)看,AI診療助手是非常好用的,一方面,它真的可以解放醫(yī)生的重復(fù)勞動(dòng),以前每次看門(mén)診的時(shí)候,每個(gè)患者的接診時(shí)間一般在7、8分鐘,但我們要對(duì)著電腦填寫(xiě)病歷,查看患者的診療記錄,這會(huì)極大減少我們跟患者的交流時(shí)間,現(xiàn)在在AI診療助手的幫助下,我們就可以節(jié)省出這一部分時(shí)間,多跟患者交流,一個(gè)患者至少能多溝通三分鐘時(shí)間!绷_孔嘉說(shuō)道。

現(xiàn)在,每位患者在門(mén)診就診后,羅孔嘉都會(huì)給患者一張由AI診療助手生成、醫(yī)生審核完的注意事項(xiàng),里邊會(huì)結(jié)合患者個(gè)體情況,提供需要在飲食起居、用藥方面的指南!耙?yàn)榉谓Y(jié)節(jié)比較特殊,患者很多是生活作息有問(wèn)題,我需要給他們提供比較詳細(xì)的意事項(xiàng),但以前我光說(shuō),患者不樂(lè)意聽(tīng),而且也記不住。現(xiàn)在有了助手,它可以直接生成,而且能補(bǔ)充一些醫(yī)生可能會(huì)遺漏的信息,比如?颂婺岵荒芎臀麒、紫皮葡萄這些水果一起吃,會(huì)影響藥效,F(xiàn)在患者可以直接看我打印出來(lái)的文檔,他們也能更好地遵醫(yī)囑!绷_孔嘉說(shuō)道。

談及未來(lái)的規(guī)劃,李超峰告訴中新經(jīng)緯,他們部署AI診療助手的時(shí)間只有三周左右,但在此前,醫(yī)院與醫(yī)渡科技一起,在2015年左右就開(kāi)始搭建醫(yī)院的大數(shù)據(jù)平臺(tái),對(duì)醫(yī)院的診療數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、歸納,形成數(shù)據(jù)底座,為AI診療助手的部署搭建好基礎(chǔ)。下一步,他希望能夠進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,一方面將AI診療助手更好地融入醫(yī)生的工作流,變被動(dòng)為主動(dòng),可以預(yù)先幫助醫(yī)生整理患者診療信息,另一方面,希望繼續(xù)投喂醫(yī)院醫(yī)生的診療經(jīng)驗(yàn)、專(zhuān)家共識(shí)等,豐富知識(shí)庫(kù),提升大模型的專(zhuān)科能力。

AI會(huì)否取代醫(yī)生?

在醫(yī)療領(lǐng)域,存在著“不可能三角”的概念,即在醫(yī)療體系中,質(zhì)量(看得好病)、成本(看得起病)和效率(看得上病)這三個(gè)關(guān)鍵要素難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)。

為解決這一問(wèn)題,早在2015年,多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)就已開(kāi)啟對(duì)于AI醫(yī)療的探索,嘗試使用AI進(jìn)行影像分析,建設(shè)自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)等。

在孫穎看來(lái),此前AI醫(yī)療的門(mén)檻較高,醫(yī)院里面獲取數(shù)據(jù)不夠便捷,合作做AI的人很難對(duì)接,是少量人(醫(yī)療機(jī)構(gòu))在做的一些創(chuàng)新,有技術(shù)、平臺(tái)、數(shù)據(jù)以及政策門(mén)檻。

對(duì)于能否破解“不可能三角”,孫穎認(rèn)為,AI的助力能夠縮短醫(yī)生繁瑣的工作流程,同時(shí)可以提升診療的規(guī)范性,如果可以基于大醫(yī)院的探索形成腫瘤專(zhuān)科的大模型后向基層醫(yī)療推廣,可以提升腫瘤治療整體的規(guī)范性。

近期,#醫(yī)生稱(chēng)DeepSeek有三甲醫(yī)院專(zhuān)家水平#話題也沖上了熱搜,一些網(wǎng)友也在討論,接下來(lái)會(huì)否出現(xiàn)AI醫(yī)生,普通人能否用DeepSeek看病。

對(duì)于AI在未來(lái)會(huì)否取代醫(yī)生,結(jié)合多年來(lái)的工作經(jīng)驗(yàn),孫穎持否定意見(jiàn)!凹膊∈且粋(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程,普通人沒(méi)有辦法通過(guò)DeepSeek來(lái)精準(zhǔn)地描述自己的癥狀,也沒(méi)有辦法了解臨床最新的進(jìn)展,掌握醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),患者遇到問(wèn)題還是要就醫(yī)!睂O穎說(shuō)。

孫穎進(jìn)一步表示,凡是要變成實(shí)實(shí)在在給病人做治療的,要非常嚴(yán)肅謹(jǐn)慎:“在實(shí)際醫(yī)院應(yīng)用中,我們要處理好大模型約束和發(fā)散的問(wèn)題,對(duì)于DeepSeek推薦診療方案,要讓它數(shù)據(jù)必須真實(shí),推薦診療方案又要有一定的發(fā)散,體現(xiàn)理解能力,建模型就應(yīng)該是針對(duì)不同的場(chǎng)景,有不同的自由度和泛化,因?yàn)椴煌膱?chǎng)景對(duì)于生成結(jié)果的客觀可靠性的要求不同。”

會(huì)否面臨合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)?

北京瀛和(廣州)律師事務(wù)所高級(jí)顧問(wèn)黃迪告訴中新經(jīng)緯,deepseek這類(lèi)AI大模型本質(zhì)上屬于生成式人工智能技術(shù)服務(wù)產(chǎn)品。它并非專(zhuān)用于醫(yī)療領(lǐng)域的傳統(tǒng)意義上的醫(yī)療器械,卻在醫(yī)療過(guò)程中發(fā)揮輔助作用,其產(chǎn)生的結(jié)果可能影響醫(yī)療決策,因此需要從多維度法律規(guī)范來(lái)界定其使用邊界和責(zé)任歸屬。

她提示,醫(yī)院在應(yīng)用AI大模型時(shí)會(huì)面臨多項(xiàng)問(wèn)題,第一,數(shù)據(jù)合規(guī)問(wèn)題,醫(yī)院對(duì)患者信息負(fù)有首要保護(hù)責(zé)任,不能因引入第三方技術(shù)而免除自身義務(wù)。第二,醫(yī)療行為合規(guī)問(wèn)題,AI僅能作為工具輔助。第三,患者知情權(quán)問(wèn)題,患者對(duì)接受醫(yī)療事項(xiàng)具有知情權(quán)。

黃迪建議稱(chēng),醫(yī)院要落實(shí)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)管理,對(duì)敏感信息進(jìn)行去標(biāo)識(shí)化或匿名化處理,并建立數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限機(jī)制。與AI模型工具或服務(wù)提供方簽署數(shù)據(jù)安全協(xié)議,在接入使用前充分評(píng)估提供方的數(shù)據(jù)安全保障能力水平,并在協(xié)議中約定數(shù)據(jù)保護(hù)責(zé)任。同時(shí),在開(kāi)展相關(guān)診療活動(dòng)前,在知情同意書(shū)中明確告知患者在哪些環(huán)節(jié)有AI參與診療,使用范圍、目的及其可能存在的局限性和風(fēng)險(xiǎn)。

就醫(yī)院數(shù)據(jù)安全與患者隱私保護(hù)問(wèn)題,李超峰告訴中新經(jīng)緯,醫(yī)院進(jìn)行了多種方式保護(hù),一方面,他們進(jìn)行了AI診療助手的私有化部署,保證數(shù)據(jù)不出院,數(shù)據(jù)在受控范圍內(nèi),也做了相關(guān)的安全防范的措施;另一方面,在調(diào)用患者信息的時(shí)候,也會(huì)把患者的敏感信息去掉。

北京君都(上海)律師事務(wù)所生命科學(xué)與健康醫(yī)療法律部主任張文波提到,醫(yī)院在使用AI大模型時(shí),要確保AI大模型僅作為輔助工具,醫(yī)生需對(duì)最終診斷和治療方案負(fù)責(zé)。例如,在病歷生成后,醫(yī)生需人工審核;在影像分析中,AI建議需經(jīng)醫(yī)生復(fù)核。此外,在高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)(如腫瘤TNM分期),需結(jié)合多學(xué)科會(huì)診;在低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景(如常規(guī)隨訪)可適當(dāng)依賴AI提升效率。

(更多報(bào)道線索,請(qǐng)聯(lián)系本文作者王玉玲:wangyuling@chinanews.com.cn)(中新經(jīng)緯APP)

(文中觀點(diǎn)僅供參考,不構(gòu)成投資建議,投資有風(fēng)險(xiǎn),入市需謹(jǐn)慎。)

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責(zé)任編輯:羅琨 李中元

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