近年來，“AI（人工智能）如何真正賦能醫(yī)療”成為行業(yè)內(nèi)的高頻議題。《經(jīng)濟參考報》記者日前調(diào)研發(fā)現(xiàn)，病歷質(zhì)控、智能分診、臨床試驗匹配等具體場景中的AI應(yīng)用已悄然落地。
當(dāng)前，AI在減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)、優(yōu)化患者體驗、推動科研創(chuàng)新等方面展現(xiàn)出巨大價值，并已從“實驗探索”邁入“規(guī)模化落地”的關(guān)鍵時期。AI究竟如何真正走進(jìn)醫(yī)院？來自醫(yī)院管理、臨床一線、政策研究等領(lǐng)域的多位專家，分享了各自的觀察與實踐。
場景加速落地 助力醫(yī)療服務(wù)“提質(zhì)增效”
“過去醫(yī)生寫一份住院病歷，光整理病史、核對邏輯就要花費大量時間，現(xiàn)在通過AI語音采集和歷史病歷自動總結(jié)引用，大大提升了工作效率。”北京世紀(jì)壇醫(yī)院院長張騫介紹，該院的AI應(yīng)用已覆蓋患者服務(wù)、臨床輔助、醫(yī)療管理等多個領(lǐng)域，其中病歷質(zhì)控、智能預(yù)問診、檢驗報告解讀等場景已實現(xiàn)全院推廣。
“本質(zhì)上是讓醫(yī)生把更多精力放在診療本身。”張騫表示，AI病歷內(nèi)涵質(zhì)控系統(tǒng)不僅能預(yù)警病歷書寫的時限問題，還能精準(zhǔn)識別前后邏輯錯誤，幫助醫(yī)生和質(zhì)控人員快速排查缺陷；智能預(yù)問診則通過掛號后自動推送填寫提醒，引導(dǎo)患者提前完善病史信息，這些數(shù)據(jù)可直接回寫到醫(yī)生工作站，大幅縮短了門診問診時間，上線以來使用量已突破10萬人次。
AI賦能醫(yī)療的價值，同樣體現(xiàn)在腫瘤診療這一高難度領(lǐng)域。
圖為貴州省人民醫(yī)院骨科醫(yī)生通過AI軟件進(jìn)行髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)的術(shù)前規(guī)劃。資料圖片
北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院副院長宋玉琴坦言，AI對醫(yī)院的核心價值在于“提質(zhì)增效”，不僅減輕了醫(yī)生的臨床負(fù)擔(dān)，也為科研和教學(xué)提供了有力支撐。
據(jù)介紹，針對腫瘤患者分診難的問題，北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院淋巴瘤科搭建了線上AI問診平臺，上線以來已服務(wù)數(shù)千人次，有效解決了患者“掛錯號、跑冤枉路”的痛點；在科研領(lǐng)域，AI助力搭建專科數(shù)據(jù)庫，可一鍵生成中英文文獻(xiàn)綜述，還能根據(jù)研究重點、樣本量等信息，快速生成臨床研究方案，讓原本需要數(shù)周的工作縮短至數(shù)小時。
“從技術(shù)角度來看，AI的應(yīng)用潛力遠(yuǎn)不止于此。”中科計算技術(shù)西部研究院研究員趙宇表示，未來AI將全面滲透醫(yī)療各環(huán)節(jié)，覆蓋智慧病歷、影像診斷、手術(shù)機器人、自主給藥系統(tǒng)等場景。他表示，AI能有效拓展人類的智力與身體能力，例如手術(shù)機器人可實現(xiàn)亞毫米級精度，遠(yuǎn)程手術(shù)亦可借助AI降低操作風(fēng)險。
從被動到主動 臨床應(yīng)用提速
盡管AI優(yōu)勢凸顯，但在落地過程中，“不愿用、不敢用”的問題曾困擾不少醫(yī)院。
張騫坦言，AI系統(tǒng)上線初期，部分醫(yī)生存在抵觸情緒，病歷AI質(zhì)控系統(tǒng)使用率并不高，門診語音病歷生成功能，病情復(fù)雜的科室愿意嘗試，而簡單復(fù)診開藥的場景則鮮有人問津。
“核心原因在于管理政策引導(dǎo)不夠，醫(yī)生使用動力不足；另外，初期模型適配性不足，未經(jīng)過專科調(diào)優(yōu)的AI，容易出現(xiàn)病歷生成不準(zhǔn)確的情況，讓醫(yī)生不敢用。”張騫說。
為此，北京世紀(jì)壇醫(yī)院加強了病歷質(zhì)量管理要求，將AI質(zhì)控逐漸變成醫(yī)生的“剛需工具”，通過建立反饋機制，讓使用積極的科室總結(jié)問題，同步給IT部門優(yōu)化模型。
“當(dāng)醫(yī)生發(fā)現(xiàn)AI能幫他們減少差錯、節(jié)省時間，自然會從被動接受轉(zhuǎn)向主動使用。”張騫說。
這種轉(zhuǎn)變，也體現(xiàn)在北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院的實踐中。
北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院胸部腫瘤內(nèi)一科主任醫(yī)師趙軍表示，AI的推廣需要結(jié)合臨床實際需求，不能“一刀切”。以診前預(yù)問診為例，該院通過職代會提案推動落地，結(jié)合腫瘤患者的特點優(yōu)化流程，讓患者主動參與信息確認(rèn)，既保證了數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性，也提升了患者的就醫(yī)體驗。他說：“AI不是‘硬塞’給醫(yī)生，而是要真正解決他們的痛點，才能實現(xiàn)良性推廣。”
宋玉琴透露，北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院今年計劃投入數(shù)千萬元升級AI系統(tǒng)，就是要通過技術(shù)優(yōu)化和培訓(xùn)引導(dǎo)，讓更多醫(yī)生感受到AI的價值。“我們鼓勵醫(yī)生主動嘗試、反饋問題，形成‘使用-優(yōu)化-再使用’的良性循環(huán)。”
破解三大堵點 暢通醫(yī)療AI規(guī)模化落地
“AI賦能生命健康，是挑戰(zhàn)也是機遇，更是責(zé)任。”國務(wù)院參事、北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院衛(wèi)生健康管理與政策學(xué)院長聘教授劉遠(yuǎn)立認(rèn)為，當(dāng)前醫(yī)療AI要實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，還需破解數(shù)據(jù)、評測、落地三大堵點。
業(yè)內(nèi)專家普遍認(rèn)為，數(shù)據(jù)是AI的“燃料”，但高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化、多模態(tài)的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)供給不足，安全、高效、可信任的數(shù)據(jù)共享流通機制有待完善，成為制約AI發(fā)展的首要瓶頸。
劉遠(yuǎn)立說，公立醫(yī)院作為數(shù)據(jù)持有者，普遍存在“不能、不敢、不愿”共享數(shù)據(jù)的問題。“不能”是因為醫(yī)療數(shù)據(jù)多模態(tài)、高復(fù)雜、強專業(yè)，當(dāng)前各醫(yī)院普遍缺乏成熟的數(shù)據(jù)治理和開發(fā)能力；“不敢”是因為健康醫(yī)療數(shù)據(jù)高度敏感，隱私保護(hù)安全責(zé)任壓力大，共享顧慮重重；“不愿”是因為數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)缺少合理的激勵和價值回報機制。
當(dāng)前，大模型在快速迭代、展現(xiàn)巨大價值的同時，算法偏見、誤診漏診風(fēng)險等問題也隨之產(chǎn)生。劉遠(yuǎn)立表示，技術(shù)越先進(jìn)，監(jiān)管越要跟上。要讓AI真的可信可用、安全可控，應(yīng)加快構(gòu)建覆蓋研發(fā)、審批、應(yīng)用、監(jiān)管全鏈條的人工智能權(quán)威評測機制和平臺，用統(tǒng)一科學(xué)權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)為技術(shù)創(chuàng)新劃定安全的邊界。
“再好的技術(shù)，要真正用起來才有價值。”張騫認(rèn)為，醫(yī)療AI規(guī)模化要有頂層規(guī)劃和政策引導(dǎo)，促進(jìn)醫(yī)療、醫(yī)保、醫(yī)藥數(shù)據(jù)貫通共享，激活數(shù)據(jù)要素，確保AI發(fā)展的引擎基礎(chǔ)；在醫(yī)院內(nèi)部，也需要整體規(guī)劃，對算力部署、模型選擇、場景推廣應(yīng)用等做好統(tǒng)籌推進(jìn)。 （記者 鄧林如）
|
