西安企業用AI搭建 沒有距離的診療世界

　　翼展某遠程影像診斷中心內部醫生工作場景。

　　在不少市民2020年的新年願望裡，解決看病難仍居首位。而在西安，隨著越來越多的硬科技成果從實驗室走出，不少企業通過互聯網手段和人工智能技術致力於智慧醫療領域的創新應用，助力醫生對疾病進行實時、精准、高效的分析和診斷，降低患者就醫成本，全心搭建沒有距離的診療世界。

　　“互聯網+醫學影像”

　　幫助醫患完成遠程診療

　　從我國現有的分級診療模式來看，患者就醫應先去社區醫院，再逐級轉診到大型醫院。而實際情況是三甲醫院人滿為患。這是因為基層醫療機構難以進行影像學的醫療檢查，即便機構配備有檢查設備，醫療服務人員會操作設備，但往往出具的檢查報告不夠權威，這讓患者感到不信任，一來二去，就覺得小醫院根本看不了病，生病了還得去大醫院診療。這也是中國基層醫療面臨的問題。

　　“基於上述痛點，我們研發了‘互聯網+醫學影像’雲賦能平台，通過互聯網在線系統，將有診斷能力的大型醫療機構影像科與基層醫療機構影像設備連接起來。基層醫生隻負責採集患者的醫療影像資料，由大型醫院專業醫生集中診斷，然后將檢查結果通過互聯網回傳給基層，以此來解決基層誤診、漏診問題。”1月8日，記者來到位於航天基地孵化器內的翼展醫療集團，首席市場官高雲龍介紹說，數字變革已經徹底改變了每一個行業，在醫療保健領域，技術正在幫助現代人過上更安全、更健康的生活。

　　高雲龍介紹說，隨著5G時代的到來，2019年11月，翼展“全球化影像雲服務解決方案”首發，通過搭載5G技術，實現了大量影像數據的快速傳輸和實時分析，這將為區域影像診斷協同和醫學影像AI帶來前所未有的發展機遇。

　　基層醫院將拍攝的影像發送過來之后，AI可對其進行影像質量判定，若判定結果為非甲片則直接提醒技師重新進行拍攝后，再發送給更高層級的醫生作為判斷病情的依據。這樣不僅節省了溝通及重復傳輸的時間成本，更起到加快整個遠程影像診斷進程的作用。

　　構建影像醫聯體

　　實現各級醫療機構影像數據共享

　　為了進一步帶動基層醫療機構業務發展，切實為群眾看病就醫提供更好的服務，記者了解到，目前全國各地都在積極組建區域影像醫聯體。

　　“醫聯體解決方案通常以衛健委為主導，建立區域醫學影像平台，打通轉診影像數據共享，減少患者重復拍片，可幫助衛健委統籌管理區域醫療資源，建立醫療大數據平台，為政府決策提供科學依據。”高雲龍舉例說，銀川市第一人民醫院攜手翼展醫療集團打造了寧夏首家“遠程影像診斷中心”， 依托三甲醫院放射科雄厚的技術及設備力量，為基層醫院提供遠程會診、遠程閱片服務。

　　中心成立一年來，已接入寧夏及內蒙古阿拉善等地醫療機構62家，完成診斷量4萬余例，日均診斷量200-300例，切實提高了基層醫療機構影像診斷水平，國務院總理李克強等先后蒞臨視察遠程影像診斷中心。

　　據悉，截至目前，翼展已經與全國3000多家各級醫院、超過12萬醫生達成合作，項目覆蓋20余個省、自治區、直轄市。在西安除了為大興醫院等提供遠程會診、遠程閱片服務外，還正在依托某三甲醫院打造區域影像醫聯體。

　　語音電子病歷

　　AI“速記員”幫醫生自動生成病歷

　　排隊兩小時，看病五分鐘。五分鐘裡還有一半的時間醫生在寫病歷……這樣的經歷大概是我們每個人去大型醫院看病時的“痛”。“這不僅影響醫生的工作效率，也降低了患者的就醫體驗。”科大訊飛智慧醫療事業部工作人員介紹說，隨著AI+醫療的應用落地，這一狀況正在改善，並有望今年在陝西推廣應用。

　　工作人員舉例說，在上海的瑞金醫院，醫生在跟患者交流，旁邊的“小速記員”——科大訊飛的語音電子病歷輸入系統已經可以同步進行病歷錄入工作。醫生問完診，病歷錄入也基本完成了。

　　據介紹，整個流程隻需醫生在白大褂上夾個麥克風，通過科大訊飛的語音識別人工智能技術，並引入基於語義理解的自動拒識技術來自動過濾掉無關的閑聊語句，從而將病情信息結構化地錄入病歷表格，這樣可節省醫生40%的病歷書寫時間。該系統輸入速度高達1分鐘400字，且系統內置百萬級醫學詞匯，還支持40種以上標點符號的口述或自動生成。如口述“血壓124，80毫米汞柱”，系統即輸入血壓124/80mmHg。

　　科大訊飛智慧醫療事業部總裁陶曉東表示，科大訊飛智慧醫療的產品如今已實現診前、診中、診后的全流程覆蓋，方便醫生和患者，增加雙方在診療過程中的舒適感。隨著各項人工智能逐一在醫院落地應用，不久的將來，患者在西安的醫院看病將會是這樣的場景——機器人輔助完成挂號，在患者到達診室時，醫生已經收到患者就診信息﹔在醫生進一步問診時，機器人同步錄入信息並根據分析結果提示是否需要輔助檢查，由醫生確認下一步治療和用藥﹔在病房，醫生手機移動查房，靠近患者，手機屏幕跳出患者住院期間的治療和用藥情況﹔患者出院后，居家隨訪康復工作由機器人完成。

　　用智慧醫療惠及民生

　　AI入局應首先破解信用難題

　　“智慧醫療是一項艱巨復雜的系統工程，是多學科交叉的技術融合體系。”具有豐富臨床經驗的西安高新醫院急診科醫生吳喆認為，我國智慧醫療市場還處於起步階段，而准確率高、檢測效率高的AI技術相比人工閱片、寫病歷等顯然更適合基層醫療機構。然而，他分析稱，目前人工智能技術想要快速走進基層還有一定困難。主要原因有三，一是向基層推廣產品的渠道較少。二是基層醫療機構IT系統條件較差，不方便與AI產品對接。三是目前人工智能例如醫學影像類產品的售價較高，基層醫療機構幾乎不可能花費上萬元或者幾十萬元去購買一個軟件。

　　“省、市政府可以選擇條件不同的地區盡快建立數字化醫院試點，規范審核流程、准入條件等，可以在醫保認定、分級診療、醫藥分離、多點執業上給予相應的政策引導、補貼與支持，然后逐步完善推廣。”吳喆建議。

　　此外，隨著人工智能全面進入醫療領域，面對醫療責任等問題，如何建立起醫患間的強信任關系呢？採訪中，不少人還有這樣的疑慮。

　　對此，記者走訪多家醫院、律所，聽取了專業人士的意見建議。陝西雲德律師事務所律所胡小青指出，醫療是一個專業性極強的行業。人工智能技術進入醫療行業，信任的建立需要從以下幾方面入手，首先就是健全技術標准與法規體系。制定相應的責任處理規則，先明確醫生、醫院、供應商等責任歸屬原則與風險，再進行全面的市場化商業應用。

　　其次需明確職責處理與監管責任，責任主體應是平台而不是個人，例如以醫院為主體的平台責任方就是醫院而非醫生個人，以企業為主體的平台責任方就是企業。病人付費給醫院進行治療，用了院方提供的人工智能服務，出現問題時應由院方對病人負責。消除“出了事找不到人”的顧慮。同時還要明確第三方鑒定機構和司法訴訟流程，確保問題追究的完整性。

　　最后，須做好隱私保護。診療過程會產生大量私密性較高的個人健康數據，一旦泄露會對個人聲譽乃至安全產生風險。因此，應該設置使用規則和管理流程。比如簽訂相關的數據隱私保密和處罰措施協議，各種數據信息未經本人許可不得作其他用途等。

　　翼展醫療集團CEO倪夢坦言，目前大醫院“患者等醫生”，小醫院“醫生等患者”的情況仍較為嚴重，醫療資源均衡化任重道遠。如果全國醫聯體能夠實現智慧醫療全覆蓋，試想，一個有著豐富臨床經驗的醫生，每天工作量相當飽和的情況下，僅可以為幾十人提供醫療服務，但如果人工智能通過學習，掌握了醫生豐富的臨床經驗，它可以在非常短的時間內服務更多人，這將是很大的貢獻。如果智慧醫療達到這樣一個理想狀態，那麼“看病難”問題則將在不久的將來被有效解決。（記者 樊華 實習生 趙彧涵 文/圖）