市人民医院引进“脑医生”系统，利用影像大数据协助医生进行临床诊断。本报记者 缪晓剑 摄

随着科技飞速发展、人工智能应用热潮的到来，AI技术正在重塑医疗机构的服务模式与效率。

目前在AI技术与医疗的融合方面，中山的医疗机构有哪些应用？近日，记者经走访了解到，中山已有多家医院引入AI系统，在影像诊断等多个诊治环节中，辅助医生开展更高效、更精准的诊疗。

同时，多家医院接下来还将扩大人工智能的应用场景，在病历质控、门诊导诊、辅助诊疗和智能预问诊等方面“发力”，提升医院医疗服务的质量，让更多市民受益于AI医疗创新的成果。

AI技术辅助医生精准诊断，减少漏诊情况

人工智能正逐步渗透到医疗行业的各个领域，其中医疗影像诊断是人工智能最早应用的领域之一。

近日，今年50多岁的中山市民李先生（化姓），因出现记忆力下降等认知障碍相关症状，担心患有阿尔茨海默症（最常见的老年痴呆类型）的他，来到市人民医院神经内科记忆门诊就诊。医生诊断后建议他开展多序列核磁共振检查。

在磁共振检查室里，根据医生的指导，李先生躺在检查床上，进行脑部扫描。

15分钟后，李先生的相关检查数据，被传输到脑AI工作站，在两三分钟内，该AI软件快速对李先生的脑142个脑区，以及相关结构进行定量分析及大数据计算比对，并形成提示痴呆相关疾病风险等级的报告。

记者了解到，近年来，阿尔茨海默症的治疗迎来多个重大突破，包括多款针对疾病早期阶段的靶向药物相继在国内上市，改变了以往阿尔茨海默症在改变病理进程上无有效治疗的局面；ATN框架下的生物标志物以及AI“加持”颅脑三维影像结构分析，加速了该疾病临床精准诊断水平的提升。

市人民医院在早期引进了AI辅助神经系统影像结构精准诊断系统，助力认知障碍患者的早期筛查与精准诊断。

“阿尔茨海默症的病理特点，是多种机制共同作用的结果，除了淀粉样斑块和tau缠结的核心病变外，脑萎缩是该疾病的核心病理特征之一。在影像诊断中，主要通过磁共振评估全脑萎缩程度与海马区、额颞叶的萎缩，可以临床诊断阿尔茨海默症。”市人民医院神经内科负责人、主任医师卢奎介绍，磁共振是辨别脑萎缩，尤其海马区萎缩的重要工具。

而今，利用磁共振全脑三维结构影像，借助AI算法，AI可以辅助医生在早期识别阿尔茨海默症性质的脑结构异常改变。

“传统的影像只能给予医生二维结构，医生需要用肉眼去看一层层的结构，并且人的肉眼只能看到脑萎缩的轻、中、重度，而痴呆的所有类型疾病，与脑体积缩小都有关系，并且不同的痴呆疾病，所呈现的部位不同、缩小程度也不同。”卢奎介绍，由于缺乏量化标准以及特异性，靠医生的肉眼来精准判断，较为困难。

如今通过AI技术，以及大数据支撑，AI系统会将影像提供的信息，对全脑结构精准定量分析，为阿尔茨海默症的诊断带来改变。

“AI可检测海马体体积年萎缩率（精确至毫米级），在患者尚未出现明显症状时帮助发现异常，同时自动计算中脑/脑桥比、颞叶皮层厚度等指标，帮助医生区分阿尔茨海默症与其他类型痴呆，如血管性痴呆、路易体痴呆、额颞叶痴呆等。”市人民医院医学影像中心主任、主任医师肖学红告诉记者。

肖学红表示，这将助力患者及早发现以阿尔茨海默症为代表的认知障碍疾病，辅助早期确诊患者，也可及时使用新型阿尔茨海默症的靶向药物，延缓病情进展，提升生活质量。

此外，该AI技术通过纵向对比脑区体积变化，还可客观评估药物疗效或疾病进展，为医生调整治疗方案提供依据。

“人工智能应用于影像诊断和疾病筛查诊断，近年来是医疗器械业界的趋势与热点，在脑部疾病诊疗领域，有可能改变将来的阿尔茨海默症诊疗路径。”卢奎表示。

记者了解到，目前在市人民医院，AI技术在放射影像科范围应用较广，涉及心血管、脑部、胸部、腹部、乳腺等多方面的检查，年约应用近5万个部位。

“有的病人磁共振检查产生多达1000多幅图像，医生要观察的量非常大，而AI的介入，极大助力识别相关症状，提醒医生和患者警惕相关问题，减少漏诊。”肖学红介绍道。

AI技术提高诊断的及时性，让患者尽早得到有效治疗

记者了解到，目前，市中医院也开展了AI技术的相关应用，引入基于PACS的医学影像智能辅助诊断系统。该系统利用人工智能技术深度分析医学影像，提升了影像诊断的效率和准确性，并辅助医生进行病灶的早期精准识别，从而为患者提供更及时有效的临床诊断和治疗方案。

“目前，人工智能辅助诊断软件已在该医院影像科广泛进行使用，每月为近万名患者提供人工智能辅助诊断服务，大大提高了诊断的及时性和准确性。”市中医院医学影像科主任刘树学介绍。

“AI主要应用在肺结节及胸廓骨折检测、前列腺结节检测、颅内出血及脑缺血检测、冠脉CTA、头颈部动脉CTA及颅脑CTP、肺动脉CTA辅助诊断等多个方面。”刘树学透露，有了AI辅助诊断工具后，影像报告的内容增加了肺结节LUNG-RADS分类、前列腺结节分类、冠状动脉心肌桥的深度及长度、头颈部血管动脉瘤的长宽高度及瘤颈宽度等临床比较关心、与治疗方法紧密相关的数据。

今年45岁的患者吴女士，就受益于该AI技术的应用。她因突发言语不清5小时来市中医院就诊，由于吴女士相对年轻，医院急诊医生为她开具了颅脑CT平扫检查，当时，相关诊断医生通过肉眼评估颅脑CT平扫未能发现异常，但当使用AI辅助诊断软件后，经过全面系统的分析，相关结果提示评分异常——可疑右侧大脑半球缺血。

看到异常后，医生对患者进行头颈部CTA及颅脑灌注检查，结果显示患者处于脑梗前期的情况，需进行及时治疗，经过市中医院康复科介入手术的精准治疗，患者随后好转出院，避免了患者因疾病可能产生的永久性神经损伤、肢体瘫痪、语言认知障碍等后果。

“这样的例子不少，可见AI辅助诊断工具的出现，提高了医生的诊疗效率，令患者受益。”刘树学说。

医生认为，AI在医疗应用中仍有局限性

在采访中，多位医生表示，尽管AI技术在医疗上为医生提供帮助，但是目前仍存在多方面局限性，他们提出了相关看法和建议。

“虽然AI能够帮助医生，但是并不能完成所有诊断程序，只是较大程度辅助精准诊断的作用。比如，阿尔茨海默症的诊断是需要综合诊断的，脑容积的变化只是其中一方面，另外还涉及临床认知核心症状、认知量表测试、生物标志物检测等。”卢奎介绍道，并且医生也不能完全依赖AI技术，因为有时也会出现“假阳性”“谎报军情”的情况，医生需要对病情进行综合分析和最后的把关。

另外，在影像检查方面，制定影像扫描方案以及AI结果的判断、审核等，也都需要医生来最终完成，影像诊断还有很多领域AI暂无法触及。

未来，AI是否会替代医生？对此，肖学红认为，医生并不会被AI替代，但是医生必须拥抱AI，“如果医生不掌握、不使用AI、不提高工作效率，则有可能会被淘汰。”

“AI辅助应用于医疗场景在可信度、算力、知识库、数据安全等方面还存在不足。”市中医院信息科科长胡煜表示，基于目前AI技术的局限性，不同的AI模型都存在不同程度的幻觉现象，即编造不存在的事实，导致可信度下降，但是随着技术不断进步这个问题也在不断改善。

此外，胡煜认为，算力问题是AI场景落地的关键，当前许多医院对算力的投入还比较有限，如果全面铺开使用，成本较难承受，目前需要将算力发挥到最大价值。

市中医院放射科医生刘仁懿建议，AI辅助诊断系统在对患者影像扫描数据进行预处理时，如果发现患者出现肺动脉栓塞、脑出血、动脉瘤、冠脉闭塞等问题，存在危急值的情况时，能马上弹出窗口及时提醒值班医生进行报告发放，提示临床医生尽快对患者进行处理，则能更好地提高患者的诊疗效率。

“AI辅助诊断系统，如果能整合多医院多学科资源，能够将同一个患者在放射科、超声科、病理科和检验科等多个学科的AI数据融合，进行综合分析，再提出AI诊断意见，这样将能更好地提高诊断的准确性。”市中医院医学影像科医生陈菁提出期望。

未来将挖掘更多AI的适用场景

记者了解到，接下来，多家医院将挖掘更多AI的适用场景。

目前，市人民医院正在与科研机构、科技公司合作推进AI应用场景落地，未来希望将AI应用纳入医保，让更多市民受益于AI医疗创新成果。

胡煜透露，接下来，市中医院将更多地挖掘AI的适用场景，在病历质控、门诊导诊、辅助诊疗和智能预问诊等方面引入AI技术，为医护人员提供更高效的工作支持，为患者提供更优质、便捷的医疗服务。

记者：王帆 林燕英 通讯员：黄琳

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