2024中关村论坛年会｜智能分诊AI辅助诊疗 医疗人工智能未来还将如何布局？

看病挂号、问诊抓药、手术康复……看上去与以往一般无二的医疗过程，其实在很多人尚未发觉之时，已悄然有了变化，在这些变化的背后，是人工智能在医疗领域的应用。在医疗领域，新质生产力的崛起意味着要以创新为驱动，提升医疗服务质量和效率。北京青年报记者了解到，在本届中关村论坛年会以及相关配套活动上，基于大数据模型、人工智能赋能的医疗领域诸多案例，让人们看到了未来医疗的一角，而这其中已经有成果应用在了我们日常的生活之中。

智能分诊 缩短在院时间

感觉头痛要去看病，应该挂神内的号还是神外，亦或是疼痛门诊？不少人在就医的时候都曾经遭遇过这样的场景：感觉不舒服，但是却说不清到底是哪里不舒服。在如今医院科室细分的情况下，更是搞不清楚到底应该挂哪科的号。更是有不少患者遭遇过挂了某个科室的号，在医生问诊一遍后，却表示应该挂另一个科室的情况。

“我们针对医院的服务可以解决患者在挂号时面临的困惑。”在本届中关村论坛年会的中关村国际技术交易大会上，医渡科技的工作人员正在向咨询者介绍。医渡科技大模型基于“医疗智能大脑”YiduCore建立，在过去的10年里，它经授权处理分析了超过40亿份医疗记录，积累了大量多维度可量化的知识图谱。通过自主研发的数据生成技术，这些知识图谱被用于大模型训练。

医渡科技的工作人员表示：“许多患者不知道如何描述自己的病情。相比于现有的AI对话，我们的应用程序更像是一位医生助理。它具备丰富的医学知识，并且熟悉医院科室的配置、各个科室擅长诊疗的疾病，可以通过对患者病情的分析和匹配，为患者提供精准的科室推荐。”

在应用测试中，有一位试用者在回答了AI的几个症状问题后，被怀疑存在睡眠相关性腿痉挛，并建议尽快就医。该工作人员还表示，该服务还能提供预问诊功能，模拟医生与患者对话，了解患者的身体情况和症状，生成预问诊病历，提升诊疗效率和患者体验。

北京已经有医院开始使用基于大数据的智慧化系统，来改善患者的就医体验。中国医学科学院阜外医院副院长赵韡在本届中关村论坛年会医学AI产业融合发展大会上表示，智能分诊在该院的运用，不仅为首诊患者精准推荐匹配专场医生，还可以对复诊患者直接推荐既往门诊就诊医生或病房团队医生。

智能分诊在该院的采纳率达到了78.2%，专科专病分诊准确率更是达到了97.4%。

目前，阜外医院使用的这套系统，不仅能在挂号前实现智能分诊，还为患者在院内问诊、检查、取药等环节节省时间。赵韡透露，使用了该系统后，患者平均院内检查等候时间较2019年降低了21分钟，从入院到出院整体节省了40分钟。

AI辅助系统 让诊疗更准确

北青报记者了解到，比起能更快的看病，对于患者来说，大数据模型、人工智能带来的医疗变革发生在他们看不到的地方，而更多的医生感受到了这些技术为诊疗带来的变化。

以心脏检查最基础的心电图为例，阜外医院自主知识产权的心电辅助决策支持系统，在大模型的基础上，覆盖48种心电诊断。“心电图有140多种判读、诊断，而98%的人只会用到其中4种。不同经验的医生，对心电图的判读结果也有不一致的情况。这就给后期的诊疗带来一定问题。”赵韡表示，心电辅助决策支持系统的准确率非常高，效果相当于5到10年资深心电医生水平。系统的诊断提示平均93%会被临床采纳，让医生判读时间缩短63.3%。

不仅提高了医生的效率，也节约的人手。“阜外医院一天心电图的判读量达到了1700到2000份，大概需要7、8名资深医生来进行判读。”赵韡表示，如今使用这套系统，最终判读结果由高级别的心电医生进行审核。整个流程下来，所需要的心电医生只要2到3名就够了。

不仅是心电图、血压等基础检查的判读，一些需要专家级经验才能判断的疾病，如今也有了大数据模型和人工智能的协助。

“对于医疗资源来说，三甲医院的专家经验很重要，比如同样是肺小结节，专家看一下片子就能找到，而经验不足的医生则存在漏诊的可能。”零氪科技公关总监郭晓龙表示，公司用两年左右的时间，在合作医院的帮助下，完成了上万例患者数据的深入学习和训练，人工智能辅助诊断软件产品日臻完善。

“这款产品可以辅助医生快速准确地发现肺小结节病灶，并对其进行良恶性分析，实现了肺癌的早筛早诊，降低肺癌的漏诊率和误诊率。”郭晓龙表示，现在其产品已经在门诊、影像科、胸外科得到了很好的应用，并且搭建了京津冀首个肺小结节人工智能辅助诊断平台。

即使是手术，人工智能也能让手术风险更小、患者恢复更快。

“在没有进入手术之前，我们的系统就会按照患者病历和影像等信息为其量身定制一套术前方案。对于手术医生来说，只要按照我们的术前方案，手术就能取得一个更精准的结果。”北京纳通智能科技有限公司总经理于海英表示。

北青报记者了解到，纳通的“膝关节置换手术导航定位系统”去年获得了国家药监局三类医疗器械注册证，作为第一款国产膝关节单髁置换手术机器人，填补了国产机器人单髁置换领域的技术空白。

于海英表示，术前方案即病人进入手术室之前，对于所要适配的耗材、植入物的型号，以及对其截骨或者是磨削的角度和深度，都能提前做出规划，让医生在术前就对这个病人有一个系统的认知。而系统标准化操作流程，也让人机交互起来更为舒畅，不仅有效缩短手术的时间，也因为精准的操作，患者术中出血量更少，恢复周期更短。术后患肢力线较传统手术组更接近理想状态，提高患者手术远期预后效果。

而这类在AI辅助下，让医生在手术中“看”得更清楚，病灶“找”得更准确，手术操作更稳、更精细的手术设备，在本届中关村论坛年会上亮相了数台。

除了上文的纳通的“膝关节置换手术导航定位系统”，还有在血管造影中能同时让排除杂音、看清血管壁的“Taikon•太空”DSA。该产品为AI图像处理介入诊疗系统，搭载新一代WE-Aimage 智能超算高清影像平台，使图像质量大幅提升。

RM-50

同样亮相的还有睿米神经外科手术机器人RM-50。这是一款AI智能分割及规划算法、自研核心零部件六自由度机械臂及多光谱跟踪定位平台，适用于脑出血抽吸引流、颅内活检、导航等临床场景。“脑出血的黄金救治时间是6个小时，但是在一些基层医院，很多医生苦于没有经验和设备，只能将患者转诊到更高级的医院，这样容易耽误救治时间。”现场工作人员介绍，这套设备能通过AI找到斑块位置，精准定位到脑出血点，协助医生完成手术。有了这样的设备，基层医院也能及时开展对脑出血患者的救治。

而在本次展出中，最备受关注的就是可以“手剥”生鹌鹑蛋壳的腹腔内窥镜单孔手术系统。现场工作人员套上类似手套的设备，就能操作远端的机械臂来剥开生鹌鹑蛋的蛋壳，还不会弄坏靠近蛋壳内壁的软膜。“这套系统我们有600多项专利，其中靠人工智能和算法，让设备过滤掉了医生在操作过程中手指可能出现的、生理性的自然抖动，或者前端操纵臂的一些弯曲带来的影响，增加了设备在手术过程中的稳定性。”

术锐腹腔内窥镜单孔手术系统

在于海英看来，人工智能给现代手术带来的帮助就是更加的精准和安全。不仅如此，有了人工智能的辅助，还能有效缩短年轻医生学习曲线。

帮助年轻医生尽快提升诊疗水平，赋能基层诊疗，成了目前大数据模型、人工智能+医疗最广泛的应用。有数据显示，截至2023年12月1日，国内已经有122款医疗类智能软件获批进入市场，其中影像辅助类的占比达到80%。有了这些辅助诊疗智能系统的支持，一些疾病在社区诊疗环节就能够被筛查出来，高血压等慢性疾病也能更好的被控制。

“治未病”大数据协助预警

中国传统认为“治未病”者为上，未病先防、及时干预、早诊早治已经成了目前医疗领域的共识。那么，如何预测、如何做到未病先防呢？人工智能与大数据模型让疾病的“预警”有了工具。

如今疾控部门提示市民注意某类疾病即将进入高发期，注意个人防护的消息，已经像天气预报一样深入人心。而在这背后，也离不开人工智能为医疗赋能。“我们利用人工智能技术开发的智能决策平台，可以通过分析国际卫生部门各种疾病方面的资讯和信息，帮助疾控等部门更准确地预测疾病的发展趋势和高发期，从而提前采取相应的防控措施。”医渡科技的工作人员表示。

不仅是宏观的趋势预测，即使是具体到个人，人工智能也有了一定的疾病预判能力。

我们的身体中有一个重要部位，是疾病的“观察哨”，可以提示我们是不是有糖尿病、脑卒中、高血压等问题以及慢病发展的程度，这就是眼睛。

“眼睛是身体上唯一从外部就可以直接观察到血管和神经的器官。而通过这些血管和神经，我们就能判断是否出现血管病变或神经退行病变，以此推断人体是否存在一些潜在疾病。”北京同仁医院副院长魏文斌在医学AI产业融合发展大会上演讲时表示。

这一设想在利用图像分析技术来定量分析眼部血管后成为了可能。

而人工智能则可以学习眼科医生无法识别的细微信息，在通过大数据模型对某种疾病患者视网膜变化的学习和训练，最终能完成具有明确标记的疾病检测任务。

魏文斌表示，一些疾病，如认知功能障碍，患者可能在出现临床症状前的20年，大脑就已经发生神经生物学的变化。而该病目前药物治疗效果不佳，是因为患者发病时可能已经错过了最佳救治时机。基于视网膜血管定量分析的研究或能在为未来为这一疾病的早诊带来改变。

如今，视神经和视网膜内层摄影，提供了中枢神经系统组织的非侵入性影像，从而为医生提供了了解病人神经病变的窗口。同样地，视网膜血管的几何形状也有利于医生深入了解心脏、肾脏等其他器官的变化。而相关的学术研究论文在国内外均已发表了数篇。

我国更是早在2020年就已经批准了“糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件”上市。目前，该软件已经在国内的基层诊疗单位、体检机构等应用于糖尿病的早期发现。

人工智能 医疗领域加速布局

根据机构数据显示，2022年中国数字医疗市场规模已达到1954亿元，近5年年均复合增长率高达30.73%，预计2024年市场规模将进一步增至4130亿元。

如今，医疗领域已是AI技术应用最广、成效最明显的领域之一。全球人工智能投资量近百亿美元，其中医疗人工智能投资量位居榜首。

AI与医疗的结合，不仅极大减轻了医疗繁琐的基础工作，提高了临床诊断的精准度，还将助力实现医疗资源的均衡分配，确保不同地区都能获得高质量的诊疗服务。

甚至在不远的未来，在AI辅助下，创新药会加速涌现，新药的研发周期也会被大大缩短。深圳医学科学院创始院长、深圳湾实验室主任、清华大学讲席教授颜宁在本届中关村论坛年会上提到，利用AI赋能、利用巨大的结构库来进行药物设计不再是空谈。

我国也正在加速对医疗领域人工智能产业布局。2019年，国家药品监督管理局正式成立了AI医疗器械标准化技术归口单位，并组织了我国AI医疗器械标准的制修订，为监管和产业提供技术支持。

2021年10月，工信部、国家药品监督管理局组织开展人工智能医疗器械创新任务揭榜工作，面向智能产品和支撑环境2个方向，聚焦智能辅助诊断产品、智能辅助治疗产品、医学人工智能数据库等8类揭榜任务，征集遴选一批具备较强创新能力的单位集中攻关，推动人工智能医疗器械创新发展，加速新技术、新产品落地应用。

然而人工智能并不是变魔术，在现有的阶段，并不能靠人工智能解决所有医疗问题。众多专家学者认为，比如在新药的研发上，人工智能更大的作用在于降本增效。AI新药研发的路径是通过获取大数据进行AI自主学习算法建模，通过优化模型、机器深度学习，最后出来一个评估模型性能。这些可大大地降低药物研发的时间和成本。但AI制药模式也需要通过临床试验，不是预测有效就去使用了。

事实上，去年，我国就有6款人工智能医疗器械通过创新医疗器械绿色通道快速审批程序最终获批。但这6款创新产品中有2款早在2019年就进入了该程序，有3款于2021年进入。这也代表监管部门对这类创新医疗器械的审慎态度。

中国医学科学院阜外医院副院长赵韡在演讲中就谈到，医疗人工智能落地应用的前提是要处理好4个要素——数据是根本、人才是保障、询证是关键，最重要的是安全是底线。正如医渡科技在展示厅内的一副书法——“真正能改变医疗的，其发心必是慈悲，其目光必是敬畏，其道路必是时间。”

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