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在上海徐匯楓林街道社區衛生服務中心,一位媽媽正帶著5歲多的小女孩進行智能生長發育測評,拍攝完X光片后,醫生輕點鼠標,數秒之后,一份兒童生長發育測評報告就出現在屏幕上,AI讓居民不出社區即可享受到專家級的兒童生長發育測評服務;在上海公共衛生臨床中心,胸部CT新冠肺炎智能評價系統已在湖北、上海、北京、浙江等十幾個省份的100余家醫療機構進行部署……
目前,在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院、上海市第七人民醫院、上海市同仁醫院等多家醫院,越來越多的智能解決方案進入診療流程,與臨床工作深度融合,成為了臨床醫生的好幫手與第二大腦。
累計為超過27萬名患兒提供服務
“在上海兒童醫學中心,智慧兒童醫院解決方案已應用一年有余,該解決方案依托先進的人工智能技術,將導診、預問診、診前檢驗及智能輔助診斷等多個AI應用融入診療全流程。”上海兒童醫學中心相關負責人表示。
初步統計人工智能問診系統,落地一年來,該解決方案僅智能導診應用就已累計為超過27萬名患兒提供服務,診前檢驗訪問量也突破6萬人次,即便在疫情期間,智慧兒童醫院解決方案依然保持了穩定的訪問量,越來越多的家長與醫生開始高頻使用智能應用。
數據顯示,通過拆解業務流程,實地測算,應用智慧兒童醫院解決方案后,至少能夠為患者的單次就診節省約90分鐘的時間,預問診、導診、診前檢驗等一系列AI技術協同作戰,在確保醫療安全和醫療質量的前提下,大幅提升了兒科就診效率,疏解了兒科人流擁堵難題。
“以往患兒看一次病,等待1—2個小時才能見到醫生很常見,還要至少排隊3—5次,智慧兒童醫院解決方案的引入將極大優化診療流程,縮短患者等待時間,提升就醫體驗。”國家兒童醫學中心上海交通大學醫學院附屬上海兒童醫學中心副院長、兒科AI臨床應用及研發中心常務副主任趙列賓表示。
診前,當患者或小患者的家長帶孩子去醫院的路上,家長就可以用AI醫生進行預問診,把檢驗檢查單開出來,到醫院的時候就不用再排隊等著開檢驗檢查單了。“同時,這一路上收集到的病史,在后臺是可以直接關聯到醫生的頁碼或者電子病例系統端的,節省了醫生采集病史的時間。并在臨床診療中,還可根據循證醫學的知識圖譜,告訴醫生這大概是什么病。”依圖醫療副總裁方驄說,這就打通了診前、診中、診后整個臨床鏈,貫穿了整個診療過程。
在上海東部兒科醫聯體的建設中,AI也發揮著重要作用。一方面,通過AI技術實現了“基層首診,急慢分診,上下轉診,分級診療”;同時,針對低年資兒科醫師與基層兒科醫師,智慧兒童醫院解決方案中覆蓋超過300種兒科常見疾病的智能輔診應用也能夠做到“授人以魚,不如授人以漁”,以智能應用的方式將頂級兒科醫院的診療經驗下沉至基層,提升基層兒科醫師診療能力及診療一致性。
2—3秒內就能完成病灶定量分析
上海正從一個AI的秀場變成一個戰場,特別是今年的新冠肺炎疫情,更加凸顯了人工智能的價值。在上海市第七人民醫院,胸部CT新冠肺炎智能評價系統在其正式發布第二天就已經部署完畢,并立刻投入到一線診療工作。
上海市第七人民醫院相關負責人介紹人工智能問診系統,該系統通過圖像算法對新冠肺炎CT影像的智能化診斷與定量評價,并對局部性病灶、彌漫性病變、全肺受累的各類肺炎疾病嚴重程度進行分級;通過對病灶的形態、范圍、密度等關鍵影像特征定量和組學分析,精確測算疾病累計的肺炎負荷,實現對CT的全肺病變動態4D對比,有助于臨床判斷病情,評估療效,預測預后,為臨床提供決策支持。
采用病灶定量評價的方法,涉及到病變累計的肺體積范圍、密度等多個因素,目前缺乏統一標準,以往采用傳統手工勾畫ROI的方法進行量化的評估,耗時長、效率低、臨床推廣難,而利用新的AI系統能夠實現病變區域的自動檢測,在2—3秒內就能完成定量分析,極大提升了精準定量分析的效率。
上海市第七人民醫院醫學影像科主任宋黎濤說,醫生會疲勞,而機器不會,引入AI系統后,它成了醫生的好幫手與第二大腦。“我們對AI的使用,是依靠而不是依賴,AI系統就像給閱片上了保險,為臨床醫生提供詳實、可靠的決策信息參考,不漏病灶。”
在上海市公共衛生臨床中心、復旦大學附屬金山醫院、上海市同仁醫院等多家上海本地醫療機構,該系統均已投入臨床應用,為戰勝新冠肺炎疫情貢獻力量。