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智慧医院与AI能擦出怎样的火花
0001.01.01來(lái)源:中国卫生杂志

  近年來(lái),人工智能(AI)技術(shù)蓬勃發(fā)展,先進(jìn)的AI技術(shù)在改善患者就醫(yī)體驗(yàn)、提升醫(yī)院運(yùn)營(yíng)效率、醫(yī)療質(zhì)量控制、處置突發(fā)公共衛(wèi)生事件等方面發(fā)揮了重要作用,幫助醫(yī)院開(kāi)拓了新的發(fā)展思路,為醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展帶來(lái)了強(qiáng)勁助力。緊跟科技發(fā)展的腳步,對(duì)智慧醫(yī)療如何發(fā)展、智慧醫(yī)院如何建設(shè)等問(wèn)題進(jìn)行前瞻性思考,已成為實(shí)現(xiàn)公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的必答題。

  浙江的未來(lái)醫(yī)院圖景

  浙江省是我國(guó)最富饒的省份之一,不僅擁有較好的醫(yī)療資源,也有著雄厚的科技創(chuàng)新底蘊(yùn)。這為智慧醫(yī)院與AI技術(shù)的融合提供了優(yōu)渥的環(huán)境。

  浙江省衛(wèi)生健康委規(guī)劃發(fā)展與信息化處處長(zhǎng)劉小舟介紹,基于各項(xiàng)發(fā)展優(yōu)勢(shì),浙江省在2022年率先提出未來(lái)醫(yī)院建設(shè)的創(chuàng)新理念,啟動(dòng)浙江省未來(lái)醫(yī)院建設(shè)探索工作。2023年,浙江省圍繞未來(lái)醫(yī)院的內(nèi)涵特征、創(chuàng)新領(lǐng)域、路徑方法等開(kāi)展深入研究,提出未來(lái)醫(yī)院建設(shè)總體架構(gòu),發(fā)布《浙江未來(lái)醫(yī)院建設(shè)白皮書(shū)1.0》。2024年,浙江省進(jìn)一步聚焦建筑、設(shè)備、數(shù)字化深度融合,遴選14類(lèi)未來(lái)醫(yī)院?jiǎn)卧⒛K化實(shí)景,提煉可復(fù)制可推廣的實(shí)踐做法,推出《浙江未來(lái)醫(yī)院建設(shè)白皮書(shū)2.0》。劉小舟介紹,浙江省正在構(gòu)建“1—3—5—7”未來(lái)醫(yī)院發(fā)展框架。其中,“1”是指以人民健康為一個(gè)中心;“3”是指以居民、醫(yī)護(hù)人員、管理者為三類(lèi)對(duì)象;“5”是指以萬(wàn)物互聯(lián)、全景智能、數(shù)字孿生、醫(yī)術(shù)精湛、綠色人文為五個(gè)基本特征;“7”是指以新基建、新醫(yī)療、新服務(wù)、新管理、新科研、新環(huán)境和新生態(tài)為七個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)域。

  在浙江省人民醫(yī)院,建設(shè)未來(lái)醫(yī)院是近年來(lái)的重點(diǎn)工作。杭州醫(yī)學(xué)院副院長(zhǎng)、浙江省人民醫(yī)院院長(zhǎng)葛明華介紹,浙江省人民醫(yī)院建設(shè)未來(lái)醫(yī)院的方法為“四專(zhuān)一部”?!八膶?zhuān)”指成立數(shù)字化工作專(zhuān)班、設(shè)立數(shù)字醫(yī)療首席專(zhuān)家、配備數(shù)字專(zhuān)員、打造未來(lái)醫(yī)療示范專(zhuān)區(qū)(濱江院區(qū)),“一部”指設(shè)立信息化與人工智能部。2018年,浙江省人民醫(yī)院對(duì)信息化系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí),新系統(tǒng)以互聯(lián)網(wǎng)JAVA語(yǔ)言(編程語(yǔ)言)作為開(kāi)發(fā)工具,實(shí)現(xiàn)了HIS(醫(yī)院信息系統(tǒng))和EMR(電子病歷系統(tǒng))一體化;同步建設(shè)多院區(qū)數(shù)據(jù)中心,確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、一致、實(shí)時(shí)、全面。此外,新系統(tǒng)還支持移動(dòng)應(yīng)用,具備醫(yī)療數(shù)據(jù)查詢等功能,醫(yī)務(wù)人員可在移動(dòng)端完成醫(yī)療文書(shū)工作,明顯提高工作效率。

  “未來(lái),浙江省人民醫(yī)院計(jì)劃從四個(gè)方面讓AI技術(shù)為醫(yī)院發(fā)展注入新動(dòng)力。”葛明華介紹,在數(shù)字底座方面,主要從數(shù)據(jù)處理、AI技術(shù)、信息安全、云計(jì)算四個(gè)方向發(fā)力;在數(shù)據(jù)庫(kù)與隊(duì)列建設(shè)方面,聚焦專(zhuān)病數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)和隊(duì)列研究;在復(fù)合人才培養(yǎng)引育方面,通過(guò)制訂招聘計(jì)劃、拓展招聘渠道、建立評(píng)估機(jī)制、吸引海外人才等措施加深“人才池”;在政策標(biāo)準(zhǔn)方面,推動(dòng)政府參與制定醫(yī)學(xué)AI行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范。

  AI助力運(yùn)營(yíng)管理提質(zhì)增效

  運(yùn)營(yíng)管理作為醫(yī)院發(fā)展的重要一環(huán),必須與時(shí)俱進(jìn)地創(chuàng)新與改進(jìn),而AI技術(shù)具有強(qiáng)大的計(jì)算與分析能力,與醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理工作的需求高度契合。借助AI技術(shù)開(kāi)展醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理,可在數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)挖掘、輔助決策、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)分析等領(lǐng)域?qū)︶t(yī)療機(jī)構(gòu)管理者給予幫助,從而提升運(yùn)營(yíng)管理效率。

  中國(guó)聯(lián)通智慧醫(yī)療軍團(tuán)、聯(lián)通數(shù)智醫(yī)療科技有限公司首席架構(gòu)師鄭宇浩介紹,目前已有醫(yī)院與中國(guó)聯(lián)通圍繞醫(yī)療AI創(chuàng)新應(yīng)用開(kāi)展合作,聚焦手術(shù)環(huán)節(jié),構(gòu)建起覆蓋全生命周期的數(shù)據(jù)管理體系;借助相關(guān)技術(shù)搭建智能模型聚合平臺(tái),基于醫(yī)療場(chǎng)景打造“手術(shù)非常準(zhǔn)”“手術(shù)智能體小依”等工具,全面賦能術(shù)前談話、術(shù)后康復(fù)、病歷書(shū)寫(xiě)、手術(shù)全流程跟蹤等醫(yī)療服務(wù)核心環(huán)節(jié)。

  合作實(shí)踐表明,AI技術(shù)通過(guò)智能分析手術(shù)運(yùn)行效率、精準(zhǔn)檢索關(guān)鍵信息,并結(jié)合PDCA循環(huán)(管理工具)質(zhì)控模型,可實(shí)現(xiàn)手術(shù)報(bào)告自動(dòng)化生成與流程精細(xì)化管理。這一模式不僅能為臨床醫(yī)生提供實(shí)時(shí)決策支持,還能通過(guò)智能提醒服務(wù)改善患者就醫(yī)體驗(yàn),推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率同步提升,惠及患者。

  數(shù)據(jù)治理成為發(fā)展新方向

  數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練AI大模型的基礎(chǔ),其治理工作面臨不少挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

  西安交通大學(xué)第二附屬醫(yī)院(西北醫(yī)院)副院長(zhǎng)、醫(yī)學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng)徐頌華告訴記者,當(dāng)前,數(shù)據(jù)治理主要面臨四方面挑戰(zhàn)。一是隱私和安全挑戰(zhàn)。保護(hù)患者隱私、確保數(shù)據(jù)安全性涵蓋技術(shù)、法規(guī)和倫理等多個(gè)層面,是必須要守住的底線。二是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性挑戰(zhàn)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多樣性和來(lái)源不一致性,導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和系統(tǒng)互通過(guò)程中的困難,亟須統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議,確保數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中順利流通。三是數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響醫(yī)療決策和患者治療的有效性。四是合規(guī)性挑戰(zhàn)。AI技術(shù)的日新月異,要求相關(guān)部門(mén)和機(jī)構(gòu)不斷適應(yīng)和遵循新的法規(guī),確保數(shù)據(jù)和技術(shù)合法合規(guī)使用。

  徐頌華認(rèn)為,當(dāng)前在數(shù)據(jù)治理方面也同樣存在著重大機(jī)遇。一是智慧醫(yī)療數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療服務(wù)提供了強(qiáng)有力的支持。二是AI在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用為醫(yī)療數(shù)據(jù)治理帶來(lái)了新的可能性。三是醫(yī)學(xué)AI和數(shù)據(jù)的結(jié)合,讓全生命周期的健康服務(wù)成為未來(lái)的發(fā)展方向。

  在廣東省人民醫(yī)院,圍繞數(shù)據(jù)治理的多項(xiàng)探索正在如火如荼地開(kāi)展。廣東省人民醫(yī)院信息管理處處長(zhǎng)、廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)中心主任梁會(huì)營(yíng)介紹,該院積極打造保障數(shù)據(jù)“供得出、流得動(dòng)、用得好”的人員隊(duì)伍,同時(shí)搭建數(shù)據(jù)自由流通平臺(tái),在布局一體化數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)上,打造了健康醫(yī)療數(shù)據(jù)可信認(rèn)證鏈“粵康鏈”。此外,醫(yī)院持續(xù)增強(qiáng)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)管理能力,促進(jìn)數(shù)據(jù)要素智能化發(fā)展,并構(gòu)建了健康醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化標(biāo)準(zhǔn)體系。通過(guò)上述探索,醫(yī)院成功打通了健康醫(yī)療數(shù)據(jù)要素流通的“最后一公里”,成為數(shù)據(jù)的提供方、加工方、運(yùn)營(yíng)方及需求方?!敖】滇t(yī)療數(shù)據(jù)要素化將成為醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的新方向?!绷簳?huì)營(yíng)說(shuō)。

  謹(jǐn)慎應(yīng)對(duì)大模型幻覺(jué)問(wèn)題

  AI大模型幻覺(jué)是指其生成內(nèi)容與客觀知識(shí)、內(nèi)部邏輯相悖的現(xiàn)象。學(xué)術(shù)界將這種幻覺(jué)分為內(nèi)在和外在兩種,事實(shí)性錯(cuò)誤、文不對(duì)題、“一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道”等可能都是大模型幻覺(jué)的表現(xiàn)。

  在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,AI大模型幻覺(jué)問(wèn)題尤為突出。對(duì)此,浙江大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程與儀器科學(xué)學(xué)院副院長(zhǎng)林輝認(rèn)為,由于醫(yī)學(xué)知識(shí)更新速度快,加之網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,使得AI大模型在學(xué)習(xí)時(shí)容易“新舊不分”。同時(shí),醫(yī)學(xué)知識(shí)專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)、病癥復(fù)雜,AI大模型基于統(tǒng)計(jì)學(xué)概率的響應(yīng)方式難以精準(zhǔn)判別疾病類(lèi)型,易引發(fā)診斷和治療方案錯(cuò)誤?!搬t(yī)學(xué)是一個(gè)低容錯(cuò)性的領(lǐng)域,任何差錯(cuò)都可能危及患者生命。大模型幻覺(jué)對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域危害極大,需要格外關(guān)注?!绷州x說(shuō)。

  據(jù)介紹,數(shù)據(jù)和模型技術(shù)是導(dǎo)致AI大模型幻覺(jué)的兩大主要因素。在數(shù)據(jù)方面,現(xiàn)有關(guān)于罕見(jiàn)病的學(xué)習(xí)語(yǔ)料和醫(yī)療數(shù)據(jù)非常少,受制于知識(shí)的局限性,用專(zhuān)業(yè)知識(shí)對(duì)AI大模型進(jìn)行微調(diào)也存在局限性。在模型技術(shù)方面,現(xiàn)有AI大模型的響應(yīng)模式大部分基于統(tǒng)計(jì)學(xué)概率,無(wú)法滿足醫(yī)學(xué)的嚴(yán)格要求。

  如何應(yīng)對(duì)AI大模型幻覺(jué)?林輝認(rèn)為需要從四個(gè)方面入手。一是用于訓(xùn)練AI大模型的醫(yī)療知識(shí)要權(quán)威并確保真實(shí);二是在技術(shù)上要盡可能訓(xùn)練AI大模型理解疾病的因果關(guān)系;三是完善檢測(cè)評(píng)估辦法,加強(qiáng)對(duì)AI大模型幻覺(jué)的快速識(shí)別能力;四是搭建服務(wù)于AI大模型的知識(shí)平臺(tái),整合資源,降低幻覺(jué)出現(xiàn)概率,提升推理精度。

  “AI大模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域潛力巨大,但各方應(yīng)保持審慎態(tài)度,充分利用醫(yī)學(xué)知識(shí),推動(dòng)AI大模型在醫(yī)療場(chǎng)景安全、有效地應(yīng)用,讓循證醫(yī)學(xué)為大模型把關(guān)?!绷州x說(shuō)。

  直面問(wèn)題讓AI成為得力助手

  近年來(lái),AI技術(shù)發(fā)展迅猛,但要在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用,還需解決諸多難題。

  “當(dāng)前,醫(yī)療AI仍存在模型推理能力不強(qiáng)、模型知識(shí)利用度不夠、依賴單一模型風(fēng)險(xiǎn)高等問(wèn)題?!睆?fù)旦大學(xué)智能醫(yī)學(xué)研究院常務(wù)副院長(zhǎng)劉雷認(rèn)為,造成這些問(wèn)題的原因是目前醫(yī)療AI在知識(shí)利用上還停留在淺度輸出和簡(jiǎn)單邏輯整合這一層面,尚未能用生物醫(yī)學(xué)邏輯對(duì)知識(shí)進(jìn)行整合與推理。

  劉雷表示,我國(guó)在算力和基礎(chǔ)大模型等方面的條件已相對(duì)成熟,通過(guò)基于醫(yī)院數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)或可提升醫(yī)學(xué)AI的輔助能力。此外,利用整理完備的知識(shí)圖譜增強(qiáng)AI大模型的推理能力,可降低其在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)嶋H應(yīng)用中發(fā)生錯(cuò)誤的概率。

  除了AI自身面臨發(fā)展困難外,AI技術(shù)與醫(yī)療領(lǐng)域的融合發(fā)展也面臨數(shù)據(jù)工程耗時(shí)長(zhǎng)、AI大模型訓(xùn)練和應(yīng)用落地難、AI集群可用度低等問(wèn)題。對(duì)此,華為公共事業(yè)軍團(tuán)數(shù)智化轉(zhuǎn)型咨詢規(guī)劃總監(jiān)王煜有以下三點(diǎn)思考。

  一是隨著AI大模型由單模態(tài)向多模態(tài)演進(jìn),海量數(shù)據(jù)引入,需要加速提高相關(guān)歸集、處理、管理的數(shù)據(jù)工程能力。

  二是行業(yè)AI大模型和應(yīng)用的開(kāi)發(fā)落地,需要環(huán)境易安裝、模型易開(kāi)發(fā)、應(yīng)用易搭建的AI業(yè)務(wù)平臺(tái)。

  三是AI集群承載任務(wù)數(shù)量快速增長(zhǎng),需要不斷提升全系統(tǒng)調(diào)度效率,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效能最大化。以華為與上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院聯(lián)合發(fā)布的病理大模型為例,由于要處理的數(shù)據(jù)量極大,華為創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理技術(shù),利用分布式存儲(chǔ)、智能調(diào)度等技術(shù)提升算力利用效率,通過(guò)極簡(jiǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、低代碼開(kāi)發(fā)、零代碼維護(hù)等方式賦能病理大模型的應(yīng)用與落地,讓AI技術(shù)更好地為醫(yī)療服務(wù)。

  此外,醫(yī)渡科技首席AI科學(xué)家閆峻表示,建設(shè)智慧醫(yī)院是大勢(shì)所趨,而評(píng)價(jià)智慧醫(yī)院的建設(shè)程度不能只以醫(yī)院擁有的研發(fā)資金、先進(jìn)設(shè)備和人才數(shù)量等為標(biāo)準(zhǔn),還要關(guān)注醫(yī)院是否對(duì)AI在醫(yī)療領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用有深刻理解,以及是否具備使用和駕馭AI技術(shù)的能力。

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