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在上海各大醫院的急診室里，你總能看到排隊的病人和匆忙的醫護人員。如何能有效縮短急診患者等待時間，提高急診效率？

今年4月，上海市第十人民醫院等12家單位入選“上海市首批人工智能試點應用場景”預問診系統， 并在全國率先進行AI深度應用。

AI賦能下的急診室是什么樣的？今天下午，因胸痛匆忙趕來就醫的小王就體驗了一番。

智能問診提高急診效率

下午兩點多，面色蒼白的小王來到上海市第十人民醫院急診科就診。導診臺的護士沒有詳細詢問其病情，而是讓他坐在了一旁的自助問診“蛋殼椅”上。

“您有什么癥狀？胸痛持續多久了？胸痛在什么部位……”根據語音提示，小王回答了六七個問題后，又在語音指引下測量了體溫、血氧飽和度、血壓，幾分鐘后，預檢完成，系統診斷小王為急診4級，并給出了初步鑒別診斷。

隨后，小王前往診室就診。此時，初診結果早已傳到醫生的電腦上，人工智能輔助診斷系統通過分析病情，已經將可能疾病和可能高風險或傳染性疾病等一一列出。經過詳細問診后，醫生給出了最終診斷。

上海市第十人民醫院急診科副主任彭滬介紹說：“80分的醫生也可能會出現30分的狀態，有了AI的幫助，則可以讓醫療更加均質化。人工智能輔助診斷系統有70分，就不會做出70分以下的診斷。”

據了解，該系統采用國際領先的人工智能技術，支持語音、手寫、自然語言交互等方式，對患者進行人機交互智能預問診。還可以通過終端機實現掛號、精準分診、檢傷分級、推薦檢驗檢查等功能，使醫生有更多時間為患者服務。

AI輔助診斷讓影像閱片更簡單

在放射科，AI也已經成為了醫生的“好幫手”。

以往需要十多分鐘甚至30多分鐘才能完成閱片，現在通過AI輔助影像診斷系統，一鍵點擊，幾秒鐘內就可以看到系統檢測出的可疑病灶。

以肺結節檢測為例，AI輔助影像診斷系統可以快速找出所有結節位置，同時對其惡性程度進行判定，還可和之前的影像進行對比。

“結節問題給放射科醫生帶來的壓力太大了。” 上海市第十人民醫院放射科主任湯光宇介紹說，“因為有肺結節的人太多，有的一個肺里還有很多結節。這種情況下，醫生最擔心的就是漏看。即使95%的結節都沒有問題，但漏了一個可能就會帶來嚴重后果。”

而AI輔助影像診斷系統通過人工智能技術，建立客觀、統一的閱片標準，可以縮短閱片時間，提高正確率。不過，在一年多的使用過程中預問診系統，湯光宇也發現，目前的AI輔助影像診斷系統還存在一些問題。

“輔助系統就像一個‘篩子’，現在的篩孔太密太小了，這樣不會存在漏診的問題，但容易將其他一些正常情況誤判為結節，比如說講血管分叉誤認為結節，這就需要醫生進行甄別。如何放寬‘篩孔’，同時又不漏診，這是需要繼續探索的，目前系統也在不斷更新。”

據介紹，上海市第十人民醫院的人工智能應用場景建設，還包括患者體征智能監測采集及就診加速系統、智能內鏡診斷系統、眼底疾病多模態智能篩查系統等。

彭滬表示，“目前，AI的能力已經可以代替醫生的部分工作，比如眼底篩查、篩查肺結節等。但要真正應用，還要通過政策、審批等環節。”

幾天前，上海第二批人工智能應用場景需求也正式“發榜”，上海市第一人民醫院、上海兒童醫學中心、上海交通大學附屬瑞金醫院等多家醫療單位發布了“AI+醫療”的應用場景需求。

未來，更多醫院將開啟“AI+醫療”模式！