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AI看病有多神?广州158个案例入围!广东首批“人工智能+医疗卫生”应用场景案例名单公布

hqy hqy 发表于2025-07-21 02:51:16 浏览3 评论0百度已收录

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当5毫米以下的脑转移瘤

在AI的“火眼金睛”下无所遁形

当阿尔茨海默病筛查

变成5分钟的趣味小游戏

......

这一幕幕

正是广州“人工智能+医疗卫生”

创新实践的缩影

近日

广东省卫生健康委发布了

首批289个

《“人工智能+医疗卫生”应用场景案例》

(点击阅读原文查看详细名单)

涵盖医疗服务管理、

基层公卫服务等四大领域

展现了44个“AI+医疗卫生”的应用场景

其中广州有158个案例入选

让我们看看这些广州实践

如何提升医疗服务的效率和质量

为人们提供更精准、优质的健康服务

AI让医生多了一个“搭档”

在医学影像领域

AI正成为医生的“第二双眼睛”

中山大学肿瘤防治中心(下称“中肿”)影像科每年需完成5-6万例颅脑磁共振(MRI)检查,每例往往涉及上千层图像,5毫米以下的微小结节极易漏诊。为缓解诊断压力,科室牵头研发的脑转移瘤AI辅助检测系统,可精准检出早期病灶。

“这种小病灶很难被肉眼发现,有脑部转移灶和没有脑部转移灶,临床分析和治疗方案都会不一样。”中山大学肿瘤防治中心影像科主任谢传淼表示,以肺癌患者为例,一旦发现有脑转移,癌症的分期以及治疗方案都会有所不同。目前,该技术已经推广到500多家医院中,在临床中被广泛使用。

AI的价值不止在影像识别

中肿信息中心主任李超峰介绍

医院引入国产大模型DeepSeek后

整合基因组学、影像学

和病史等多源数据

为医生提供智能研判建议

并动态更新治疗知识库

优化诊疗路径

“我们的治疗更加个性化了,是‘千人千面’。”中肿结直肠外科医生唐京华说,医生借助AI能更快梳理复杂病情,并在术前完成医嘱核对和风险提示等多重审核,可减少决策失误。

中山大学肿瘤防治中心引入国产大模型DeepSeek

“以往每例复杂病例需逐条查阅10多分钟,如今几百字即可提炼关键病史。”他补充说,系统还同步显示推理路径,既为资深专家提供提醒,也帮助年轻医生理解判断逻辑,锻炼临床思维能力。

AI的应用边界不断拓展

从诊前评估、术中辅助

到慢病预测管理

AI正不断拓展医疗边界

帮助医生攻克难以量化

或标准化的临床难题

⚕️

“以前是患者来了我们才发现病情,现在AI能提前告诉我们谁该来。”南方医科大学珠江医院(下称“珠江医院”)神经外科中心博士兰宇飞介绍,该院研发的SMART互动式AI认知早筛系统,患者根据屏幕指引完成计算、图形识别等5分钟互动游戏,系统会同步采集眼动、步态、微表情等生物标志物数据,即时生成筛查报告,助力阿尔茨海默病早发现、早干预。

SMART互动式AI认知早筛系统界面

“传统量表评估至少需要专业人员进行20-30分钟,现在在社区就能通过该系统完成阿尔茨海默病的初步筛查。”兰宇飞介绍,目前该系统已辐射广州36个社区以及298家养老机构,准确度已达90%以上。“我们的目标是助力实现广东老年痴呆防治促进行动,以实现高危人群的早期筛查。”

AI也正在重塑医学教育

成为医学生的“贴身助教”

在珠江医院临床技能中心,外科教研室主任田京团队搭建了一套融合AI、AR与多模态数据的智能教学平台。该平台已应用于珠江医院外科住院医师规范化培训,以缓解传统教学下如教学资源碎片化、个性化指导缺失、技能训练效率低下等痛点,实现课前、课中、课后全流程智能化学习督导。

“我们一届有400多名本科生、300多名住培生,现在有了AI的助力,就能分担部分教学任务。”田京主任介绍,借助AI问诊训练系统,学生可与模拟标准化病人对话,系统从现病史采集、问诊逻辑等多个维度自动评分,帮助学生不断提高问诊技能。在模拟手术中心,学生正在AI指导下练习操作,系统通过多路高清摄像头捕捉他的每一个动作,学生可反复观看标准操作视频并对比自己的动作,以此提升单项操作训练效率。

南方医科大学珠江医院将AI引入日常教学

不仅如此

AI的触角也延伸至手术台

今年6月,珠江医院泌尿外科主任徐啊白团队借助5G网络,完成一台跨越400公里的远程机器人手术——主刀医生在广州远程操控,为汕头一名右肾上腺嗜铬细胞瘤患者成功切除肿瘤。

“手术得以顺利完成,靠的不仅是5G和国产手术机器人,还有AI对器官结构和风险点的实时标注与预判,提供了导航、边界识别等精准支持。”徐啊白表示,团队正联合工程师开发术中风险预警系统,通过数据流实时分析,预测大出血或组织损伤,进一步提升复杂手术的安全性。

南方医科大学珠江医院泌尿外科主任演示操作手术机器人

减少AI幻觉 守护临床安全

AI的场景应用越来越广泛地

出现在医疗场域中

然而,这个“搭档”可靠吗?

当前,AI面临着“幻视”挑战——生成看似合理却错误的结论。若未经核实即用于临床,将对患者构成直接风险。

“我们在研发肿瘤辅助决策大模型时发现,AI幻觉率在10%-20%左右,我们需要做的是‘砍掉’AI胡思乱想的部分。”李超峰表示,在研发时发现,AI的总结能力很好,但是在看病场景应用时容易出现“胡思乱想”,在投喂数据的同时,研发团队也在持续训练大模型,减少AI幻觉的出现。

珠江医院建立了覆盖数据接入、模型训练、医生反馈和结果修正的闭环机制,所有AI输出结果必须由医生复核确认。“AI输出永远是辅助,真正的决策必须掌握在医生手中。”张鹏表示。

“临床不容试错。”中肿副院长孙颖表示,AI虽然能够提升效率、优化流程,但医生在应用中必须坚守安全与伦理底线,始终以患者利益为先。

如今,广州不断努力推动

AI医疗“用得稳、用得准”

让AI这个“搭档”更好地服务医生

惠及更多患者

为构建更高效、更优质、

更普惠的医疗服务体系

注入源源不断的动力

封面图由AI生成

原标题:《AI看病有多神?广州158个案例入围!广东首批“人工智能+医疗卫生”应用场景案例名单公布》