在今年的广州两会上，有政协委员建议，广州建立基于人工智能的全市急诊分诊统一平台，整合城市医疗资源，建设高品质医疗服务体系。有专业人士认为，借助人工智能，或能提高急诊分流效率。借助AI将全市各家医疗机构急诊就诊人数、候诊人数实时显示，患者可选择候诊人数较少的医院就诊，利于减少候诊时间，降低交叉感染风险。
事实上，医疗人工智能（AI）在临床上的重要作用越来越明显。近年来，国家卫生健康委、国家医保局等多个部门在出台文件时，不止一次地提高了AI在提到诊断效率、辅助临床诊断、加强患者检测等方面的重要作用。目前天津、河北、山西、湖北等多个省份已在“两癌”筛查领域广泛应用到数字病理、AI等新技术，提高了医疗卫生防治服务质量和效率。
作为前沿高新技术，医疗AI在健康中国建设道路上有着无限的前景和机遇，同时它也面临着诸多挑战。近日，4名专家专门针对这一话题展开了一系列讨论。
浙江省肿瘤医院乳腺中心主任胡海教授：AI在医疗领域的重要性日益显现
据世界卫生组织国际癌症研究机构最新发布的数据显示，乳腺癌已经取代肺癌成为全球第一大癌症，在我国，每年新发乳腺癌病例为42万例，发病高峰在45岁至55岁。据悉，传统超声检查高度依赖超声科医生的水平和经验，结节、肿块全凭医生肉眼判断。随着医疗AI技术不断发展，目前已实现AI对动态超声图像进行算法分析，实时抓取病灶图进行判断分析，极大地提高了筛查效率和筛查精准度。
在乳腺领域深耕多年的胡海教授对此深表认同。他说，AI在医疗领域的发展日益显现出重要作用，如国外医学中心所展示的大语言模型的应用，表明这项技术在疾病诊疗方面具有显著促进作用，大数据为医疗服务和医疗决策提供了信息支撑，可以使医务人员从海量数据中解脱出来，快速汇总信息，提取关键数据，提高工作效率。
一方面，AI可以辅助医疗决策，通过对病情结果的解读提出建议和意见，帮助医生进行诊疗决策；另一方面，AI可以解放劳动力，做一些常规性工作和医疗文书工作，减少人工误判的概率，提升医疗质量和医疗水平。
虽然人工智能不能完全替代医生做决策，但是会大幅提升医生诊疗的效率和质量。目前国外已经在多个场景应用AI，但在国内应用较少，医疗大模型的构建工作相对滞后，还有很多工作需要改进。
胡海教授强调，人工智能的数据质量至关重要。如果海量数据的质量有问题，可能导致错误结论。需要确定哪些医疗数据可以进入大数据学习过程，前期需要有关专家对数据质量进行评估。
值得一提的是，目前高质量的医疗数据并不多。例如简单的影像标注，想要找到合适的数据进行学习，这可能需要在全国范围内协调专注这一领域的多个医院进行数据交流和融合。这是一项工作量很大的任务，需要更多部门的统一协调。
此外，将大量的科学研究的生命组学数据融合到大数据模型中也是一个重要问题，多模态数据的融合目前非常困难。虽然影像数学和病历数据融合在国际上已有较好实践，但对于描述性数据和生命组学数据的融合仍然存在挑战，很多技术问题没有解决。
“我看好医疗AI的发展前景，医疗AI定能降低医院管理成本，提升医院管理质量。”胡海教授表示，发现问题是一件好事，期待诸多专家共同努力，逐一解决以上困难。
山东大学齐鲁医院副院长李涛教授：医院专门成立了大数据办公室
山东大学齐鲁医院是国内较早使用人工智能辅助临床的医疗机构之一。早在2018年，该医院就运用AI系统，链接不同专家共同助力肿瘤等疾病的诊疗，还通过AI进行医师的培训教育工作，很早就实现了将优质医疗资源下沉到下级医院。
该医院不仅十分看好人工智能、大数据等新兴技术的发展前景，还在2023年2月，发布了由该医院主编的“智能医学工程专业医学系列教材”新书，据悉，这是我国首套医工融合专业量身定制的医学模块教学本科教材。相关负责人在新书发布会上介绍，这套教材的案例均由“案例导入”“案例解析”和“人工智能在医学领域的应用与展望”三部分组成，有利于实现翻转课堂等现代授课模式，为我国培养更多复合型人才。
李涛教授认为，在实践过程中，医疗AI应用在临床上卓有成效。他说，通过AI的深度学习、图像识别，可提高医疗机构诊断能力和诊疗效率。
作为一名肝胆外科医生，李涛教授提到，AI在手术前能准确定位并服务医师评估手术切除范围，手术辅助系统的应用可以提供清晰视角，减小患者的创伤，这些都是AI助力医疗提质增效的成果。
从医院管理角度来看，李涛教授表示，AI可以方便患者挂号、预约、咨询等，帮助医生管理病历、进行数据挖掘分析、支持临床包括医院决策的一些制定。AI可帮助管理者优化医疗资源调度，合理配置医疗资源，协助医生根据患者的治疗程度等因素合理安排治疗时间，方便医院物流系统和药品供应的智能调度，确保药品和物资的供应。
事实上，山东大学齐鲁医院此前专门成立了大数据办公室，希望通过AI大数据分析为医院决策和发展提供强力支持，优化医院绩效和综合管理水平。
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