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「AI+醫療」落地 看病體驗升級

2024-05-13科技

利用一款軟件加一個麥克風,醫生只需按常規方式對患者進行問診,系統就能精準抓取和理解醫患對話中的關鍵資訊,幫助醫生在電腦上自動生成門診電子病歷,提升診療效率。

在大模型浪潮下,這種場景只是醫療領域人工智能加速發展的一個縮影。今年政府工作報告提出,著眼推進分級診療,引導優質醫療資源下沈基層。基於雲端運算、人工智能、物聯網等技術的智慧醫療新場景,或成為最佳化醫療資源配置、提升醫療服務質素的關鍵推手。

自動生成電子病歷

患者一個接一個,醫生一邊問診,一邊做病歷錄入,忙得連喝水時間都沒有,上廁所也得跑快點……這是許多醫生的工作日常。如今在首都醫科大學附屬北京友誼醫院,人工智能「接管」了醫生的門診病歷撰寫工作,讓醫生把更多時間留給患者。

打造這一新場景的廈門雲知芯智能科技有限公司,是雲知聲智能科技股份有限公司(以下簡稱雲知聲)落地在廈門的東南總部。「在醫療領域,我們發現醫生錄入電子病歷占用大量時間,消耗很多精力。因此,我們針對該場景的痛點問題,面向科室采集語料並進行效果調優,為語音辨識技術在醫療領域的套用做了深度客製和最佳化。」雲知聲智慧醫療事業部產品總監孫熙介紹,2023年5月,雲知聲自主研發的山海大模型推出後,企業依托其強大的理解和生成能力,推出門診病歷生成系統。

面對不同科室大量門診群體,人工智能如何做到又快又好?記者了解到,基於一站式語音辨識、噪音抑制、回聲消除等技術,新場景中的門診病歷生成系統能在復雜的醫院環境中辨識醫患對話,精準捕捉關鍵資訊,分離醫患角色,並從中剔除與病情無關的內容,生成專業術語表達的資訊摘要,以及符合病歷書寫規範要求的門診電子病歷。數據統計顯示,在門診病例生成系統的幫助下,首都醫科大學附屬北京友誼醫院相關科室門診病例錄入效率提升了80%,醫生問診時間節省了15%,患者在門診中的滿意度也有較大提升。

「門診病歷生成系統的套用,把醫生從大量繁雜的文案撰寫工作中解放出來,僅需對系統生成的內容進行稽核修改。」孫熙介紹,在醫生稽核修改的過程中,系統大模型能得到進一步反饋,並基於反饋內容進行訓練。經過一段時間的互動,系統生成內容的準確性會持續提升。

智慧病房提供便利

在位於廈門軟件園一期北區的華為全國首個開發者創新套用中心展廳,透過模擬體驗,記者體會到智慧病房新場景的高效便捷。

護士台的一套系統取代多台電腦、多個系統間的操作轉換;患者病床前的一台終端機,免去許多陪床家屬不必要的跑腿。透過數據互通互聯,醫護人員可以快速獲取患者的診療記錄、藥品資訊等,方便其精準掌握患者情況。同時,患者可透過終端機即時檢視治療過程和住院記錄,並能進行點餐、費用查詢等操作。

這套智慧病房產品是醫療行業內首個搭載國產作業系統的場景化解決方案,覆蓋醫院管理、護理、服務三大互動套用場景,打通各病區資訊壁壘,實作了病區精細化管理。不久前,新場景已在上海市楊浦區中心醫院新綜合樓住院部全面落地。

在傳統護理工作中,一個護士通常要負責多個病人的護理工作,既要時刻關註患者病情,頻繁往返於病床和護士站之間,又要完成記錄、比對、護理文書撰寫等大量事務性工作。智慧病房新場景以智能互動器材為載體,以醫護資訊互聯互通為核心,透過搭建統一數據管理後台,整合共享資訊,並利用智能終端顯示器材,將原來散亂的醫療數據在護士站、走廊、病床旁實作整合顯示,解決了醫患資訊獲取滯後、因護理資訊錯漏導致判斷錯誤、跨科室溝通不良、資訊更新效率低下等諸多問題。

廈門狄Nike物聯智慧科技有限公司研發總監蘇誌堅介紹,他們打造的智慧病房作為一個涉及醫療、資訊、人工智能等多領域的綜合性場景,開發需要企業具備多元化能力和經驗。研發團隊依托多年來積累的人工智能、物聯網技術優勢,將各類醫院業務系統數據統一接入病房平台,實作了數據共享和統一排程。

逐步規範應對挑戰

將大模型套用到具體的醫療場景,以大模型驅動行業持續進步,已成為醫療行業智慧化升級的重要課題。目前,在國內相關政策的支持下,越來越多醫療機構和科技企業參與其中。在國內,一些大模型已廣泛套用於醫療實踐、行政管理和患者教育等領域,以減輕醫生負擔,惠及更多患者。智慧醫療新場景正在提升居民整體就診體驗,緩解看病難、醫療資源配置不均等問題。

雲知聲東南總部總經理陸陽介紹,公司推出的醫療語音互動解決方案已覆蓋全國300多家醫院。後續,他們計劃繼續以山海大模型為核心,構建更多新的醫療產品和解決方案,促進醫療資源最佳化分配,實作更大範圍的普惠醫療。基於現有成熟的智慧病房互動系統,廈門狄Nike物聯智慧科技有限公司研發團隊也正結合當前市場養老需求,逐步將智慧醫療產品線延伸至養老院和居家養老領域。

業內人士認為,鑒於醫學的專業性,智慧醫療大模型對數據訓練標準、患者私密保護和數據安全的要求較高,加之醫療行業數據具有敏感性、稀缺性等特質,為智慧醫療新場景的推廣落地帶來諸多挑戰。

顯然,這些問題需要政府、醫療機構、大模型團隊共同解決。億歐智庫【2023醫療健康AI大模型行業研究報告】提出,數據庫建設對健康醫療大數據的落地套用至關重要。在醫療領域建立權威、科學、規範的臨床重點專科標準數據庫,既能夠支持AI大模型在醫療健康場景套用落地,同時也能應對健康需求面臨的挑戰。

專家表示,拓展智慧醫療新場景不僅能提升公共醫療服務質素和可及性,還能推動產業創新發展,催生新質生產力。下一階段,相關部門應加速相關立法,明確醫療領域大模型的責任歸屬和數據使用規範,推動智慧醫療新場景惠及更多人。