智慧医院如何构建ChatGPT能否取代医生这场论坛，未来感拉满！
ChatGPT能否考取医师资格证？真正取代医生？它能协助医疗资源紧缺的基层做好分级诊疗？
近段时间，以ChatGPT为代表的人工智能（AI）备受全球瞩目。那么，如何在新时代发展背景下。借助人工智能推动智慧医院建设也是医疗领域等多方关注的焦点。
三方专家齐聚一堂
为我省信息领域发展打开一扇窗
事实上，AI早已润物无声地走进人们的就医过程中。
打开手机，通过与智慧就医助手的智能问答，了解自己该挂哪个科室、哪位专家的号。到院后通过人工智能导航，快速引导到门诊具体位置，在整个就医流程中，一个专属智慧助理会提醒患者下一步的流程。
这样一个智能、便捷的就医场景已经在上海新华医院成为现实，极大地提升患者就医体验。
这是在2023“数字医院，智引未来”福州数字化赋能医院高质量发展论坛上，由上海专家分享的智慧医院构建中的一个精彩缩影。
为进一步推动AI、大数据、云计算、物联网、元宇宙等新兴技术与医院的深度融合与创新，3月18日，来自医疗信息领域专家、医疗临床专家、以及人工智能领军企业的高层领导齐聚一堂，参与由福建医学会医学信息学会分会、福建省卫生信息协会、《福建卫生报》社主办，福州市高新区技术局协办，福州市高新区中海恒润泛数字产业基地承办的2023“数字医院，智引未来”数字化赋能医院高质量发展论坛。
福州高新区科学技术局（科协、产学研办）游炜臻主任，福建省卫生计生信息中心主任、书记李仕军受邀出席本次论坛。
福建医学会医学信息学会分会主任委员、福建省立医院信息科主任张琼瑶主持了本次会议。
张琼瑶指出，“两会”的政府工作报告提出，推动优质医疗资源扩容下沉，均衡区域医疗资源布局，是未来的工作重点。希望随着人工智能、大数据、云计算等技术在医疗领域的陆续应用，“智慧医疗”在基层医疗能发挥出越来越重要的作用。
李仕军在致辞中指出，医学的高质量发展离不开数字化，离不开智慧医院建设，离不开科技创新。做好智慧医院建设，需要将信息化，数字化作为医院基本建设的优先领域，持续完善医院信息平台功能，实现科研数据共享。
智慧医院建设是一项复杂的系统性工程，要加强顶层设计，科学谋划，在建设过程中不断总结经验，增进各方交流。
数字医疗技术照进现实
听众深感“未来已来”
在嘉宾分享环节，上海交通大学医学院附属瑞金医院—上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰，上海新华医院心胸外科专家胡睿，以及商汤科技智慧医疗CTO段琦，作为“外脑”前来传经送宝。
借助线下交流和在线直播的形式，为业内人士带来一场医疗与数字融合的视听盛宴。
瑞金医院在数字化建设方面处于全国领先地位，分享中，朱立峰全面呈现了瑞金医院“应上尽上”，运用AI、物联网、大数据、云计算、元宇宙、区块链等新兴技术，构建数字化智慧医院的场景。
➤在商汤等企业的AI赋能下，冠脉造影检查的每例阅片诊断时间可以从25分钟缩短到3分钟，病理筛查可支持一次400张玻片扫描，实现“晚上扫描，白天诊断”，宫颈癌和胃肠道肿瘤病理检测恶性细胞效率提升2~3倍；
➤在物联网加持下，智能病房中的智能地板可发出患者跌倒预警，无感体征探测器可做到患者行为、情绪、心跳、呼吸无感探测；通过元宇宙技术，可以实现虚拟医生问诊……
一系列令人叹为观止的全新技术的应用，让在场听众深感“未来已来”！
商汤是国内顶尖的人工智能企业，段琦结合临床运用，介绍商汤医疗在智慧诊疗、智慧服务、智慧科研、智慧管理、智慧影像云平台五位一体“未来医院”构建的综合方案。
段琦表示，数字化和智慧化的升级，为医疗行业带来的升级虽润物无声，但又无所不在。
➤面向患者端，其显著优化了就医流程，帮助患者解决“看病难”问题；
➤面向医生端，其将医生从繁琐的数据、影像处理工作中解放出来，使他们得以将更多的精力投入到精准诊疗中；
➤面向医院端，其帮助医院全方位优化管理流程，在提升整体医疗服务水平、缓解医疗资源紧张等方面发挥着积极作用。
胡睿结合新华医院胸外科手术案例的视频、图片，生动再现了AI三维重建技术给外科医生带来的帮助。
以肺部肿瘤为例，面对复杂的临床手术治疗，该院引入商汤智能AI技术，基于患者的检查结果，快速生成人体三维模型，帮助医生更好地规划手术路径，实现精准治疗方案的实时设计和模拟，以更少的手术切除、实现更好的预后效果。
同时，借助三维模型，医生与患者和家属可以更直观地进行病情交流，更好地规避了医患矛盾的发生。
临床医生为信息学科专家带来的跨领域精彩分享，让我省信息领域专家感受到AI技术在辅助外科治疗上的巨大潜能。
圆桌讨论畅所欲言
有碰撞有展望
随后的圆桌讨论环节，福建医科大学附属协和医院胡志坚主任、福建医科大学附属第一医院林志刚主任、福建省妇幼保健院缪崇主任与在座专家一道，就新兴技术在医院使用的目的、新兴技术存在的问题、ChatGPT能否取代医生、医工交叉中的AI产品与学科发展如何快速融合、对AI+医疗的下一步展望、中美在AI领域的差异等话题畅所欲言，展开头脑风暴。
交流中，朱立峰强调使用AI技术不是作秀，医院不能只是为了用而用，而是要通过使用来解决临床中遇到的实际问题，发挥真正的价值。
他同时指出，目前研究AI领域的企业有很多，各方都有独到之处。在引进不同产品后，信息部门如何在一个平台上做好统筹、整合，更好地服务临床，是接下来亟待解决的问题。
针对ChatGPT能否真正取代医生的问题，胡睿认为医疗不仅要满足专业的治疗需求，也要同时满足病人和家属在情感上的寄托，尽管AI在趋势上可能取代医生，但短期内还无法做到情感上的模拟。此外，在法律伦理层面还无法突破，因此对于ChatGPT在医疗上的应用，还应保持一颗敬畏之心。
谈及AI在医疗领域的展望，段琦认为接下来的5-10年，AI赋能医疗将起到更大的作用。
例如进一步挖掘智慧影像及医疗大数据管理能力，借助AI智慧引擎拓宽应用场景，提升基层医院诊断能力；促进县域医院和医联体、医共体高质量发展；提升医疗大数据的治理能力，助力疾病早筛、早诊、早治疗等。
通过最大程度地发挥自身技术和产品优势，不断提升医生的诊疗质量和效率，让更多患者获益。
来源：福建卫生报
人工智能辅助医生“阅片”：诊断准确率已超95%
焦点1
机器诊断准确率达到什么水平？
“神经系统就是一个万向链接的网络，最适合开展人工智能研究，特别看好应用于脑病的临床决策支持。”王拥军是国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任、北京天坛医院常务副院长，他介绍，“BioMindTM”通过对海量疾病信息的深度学习，诊断准确率可达到95%以上，相当于一个高年资主任医师级别的水平。
这次向全球招募神经科医生开展“人机大赛”，其目的也是要验证天医智诊断的准确性。王拥军认为，天医智应用在神经疾病预防、诊疗、预后和康复等阶段具有无可比拟的优越性，未来将在神经疾病医疗领域带来一场颠覆性的“技术革命”。
另一方面，通过大数据智慧，对人脑经验(临床顶级专家的技术和经验)的高效、深度学习，天医智有望解决“人脑”难以解决的疾病“死角”。
焦点2
基层医院诊断能否与大医院同等水准？
如果“BioMindTM”天医智可靠，将来实际应用前景如何？
王拥军介绍，从全国范围来看，影像科人才资源地域性分配不均衡问题突出。以脑肿瘤为例，北京天坛医院每年手术量约为一万例，而在大部分基层医院，这个数字可能只停留在两位数。大多数患者即使在基层做了检查，还是会选择携带片子到三甲大医院来看，有的在“上流”的过程中反复多次拍片，造成资源浪费。如果基层医院能利用AI技术为诊断赋能，让基层医生在读片诊断上与大医院具备同等水准，提升诊疗效率，就能减少患者不必要的诊疗环节和经济损失，也能减轻大医院压力。
此外，在天坛医院，天医智有效挖掘信息与疾病的潜在联系的能力还可辅助医生对疾病做出更为精准的预测，如预测患者血肿后是否会大出血的准确度，可从人为判断的60%提升至90%，辅助医疗团队提前为患者可能遇到的危险提供解决方案。
焦点3
人工智能看病能否取代医生？
随着人工智能应用逐渐渗透至社会更多行业，不少人是否因此失业一直备受关注。如果人工智能“阅片”准确率已达到95%以上，是否意味着放射科医生未来不再具备竞争力？
“觉得它轻易就能取代医生的人，把医生的工作看得太简单了。”北京天坛医院神经影像学中心主任高培毅认为，AI在大数据深度学习方面的确具备巨大的优势，不过在实际诊断中，放射科医生仍具有很强的不可替代性。
“除了影像检查，一个合格的放射科医生还需要看化验单、体检单，询问家族史、个人病史，了解患者曾经接受过的药物、治疗、反应。综合以上情况后，才能做出诊断。”他表示，AI也许可以取代看片匠的角色，但不可能成为一个真正的医生。王拥军也认为，人工智能应用可以将医生们从枯燥、重复的工作中解放出来，从而腾出更多时间进行开发性工作。
此外，目前AI在神经系统影像诊断方面，仍完全依赖于数据真实性和质量的支撑，在缺乏大数据支持的疑难病、罕见病诊断领域，AI和专业医生之间仍存在差距。
揭秘
天医智AI也需要“考试”
记者了解到，在“出师”之前，天医智AI经过了半年多的“学习”时间。
上世纪90年代初，高培毅在美国犹他大学医学院求学时就学习了代码编程、数据库等技术，对计算机辅助诊断有所涉猎。去年，他了解到医院希望研发神经系统影像诊断的AI，还对AI进行了一次“考试”。他给出了神经鞘瘤表皮样囊肿、脑膜瘤等几百例常见肿瘤的影像病例让AI进行学习，不到一周时间，在之后的诊断测试中，AI正确率就几乎达到95%以上。
该AI研发团队相关负责人介绍，正式“培养”中，AI的学习教材直接来源于天坛医院近十年来接诊的数万余神经系统相关疾病病例，巨大的数据库成为其知识来源。在脑膜瘤、垂体瘤、胶质瘤等常见病领域，AI显示出了卓越的诊断水平。“学艺”半年后，AI在一些神经系统常见病的判断上已游刃有余，在部分脑瘤的磁共振影像诊断上，准确率已达到90%以上。
在近期“人机大战”决赛备战中，高培毅还为提升AI系统应战能力展开集训。300多个病例，陪练医生们需10小时以上时间才能完成，AI只需不到半小时。
“除了学习速度外，它的稳定性也明显超越人类。不知道累，也不受外界干扰因素的影响。不像医生会被情绪、状态、时间地点等外界因素打扰，从而影响描述准确性。它永远保持冷静，水平稳定。”高培毅表示。返回搜狐，查看更多