广东省公布一批应用场景案例，宝安区人民医院5个案例上榜

近日，广东省卫生健康委发布《关于公布“人工智能+医疗卫生”应用场景案例（第一批）的通知》，公布第一批“人工智能+医疗卫生”应用场景案例共289个。入选案例涵盖医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学等四个领域的12 个方面、44 个应用场景。深圳市有30个案例入选，其中，宝安区人民医院人工智能辅助诊断在病理诊断中的应用、影像AI系统在放射影像快速智能诊断中的应用、基于AI大模型的医疗智能小助手、基于AI大模型的多模态健康预警与慢病管理、基于AI的体检总检智能助手，共5个案例上榜。

“人工智能辅助诊断在病理诊断中的应用”为病理诊断提供了 “AI神助攻”。传统病理诊断堪称 “显微镜下的马拉松”，医生盯着切片找异常细胞，不仅眼睛酸胀到想罢工，还可能因疲劳漏掉关键信息。宝安区人民医院的 AI 辅助诊断系统不仅是简单模仿人类诊断，而是通过深度学习构建了 “病理特征知识库”，能识别出医生容易忽略的细微形态变化。比如在淋巴瘤诊断中，AI 能精准捕捉到 0.1mm 级别的细胞异型性，这相当于在足球场里找到一粒特定纹路的沙子。这种 “超人类精准度” 的创新，让病理诊断从 “经验依赖” 升级为 “数据驱动”，误诊率下降 32%。

“影像 AI 系统在放射影像快速智能诊断中的应用”更是把“快准狠”刻进了“DNA”。

传统影像诊断像在翻一本没有目录的百科全书，医生需要“逐页排查病变”。在该案例中，影像AI 实现了“智能导航”—— 它首创 “多模态影像融合算法”，能同时比对 CT、MRI、DR 等多种影像的特征，在 0.3 秒内锁定病变位置。它还会生成 “诊断推理树”，像侦探破案一样展示分析过程：“此处阴影边缘不规则→符合肺癌特征→建议结合肿瘤标志物检测”。这种 “透明化诊断” 打破了 AI “黑箱操作” 的行业痛点，让医生从“AI结果的验证者” 变成 “诊断决策的主导者”，不仅效率提升4 倍，还保住了医生的专业主导权。

“基于 AI 大模型的医疗智能小助手” 堪称 “移动版医学图书馆”，它的创新点不在于信息检索，而在于 “语境理解”。当医生问 “糖尿病肾病的最新治疗方案”，它不会简单堆砌文献，而是结合患者年龄、并发症等具体情况，给出 “个性化推荐清单”，甚至标注 “某方案在亚裔人群中效果更优”。这种 “千人千面” 的应答模式，让基层医生也能享受三甲医院的知识储备，相当于给每个医生配了个 “私人医学顾问团”。

另一方面，智能小助手在住院病历智能生成领域让病历书写从“苦差事” 变成 “轻松活”，病历智能生成小助手能像 “资深住院总” 一样深度理解诊疗全流程：自动抓取患者入院时的病史采集信息、检验检查数据、生命体征变化等诊疗数据，智能生成符合临床诊疗规范的病历文书，使得 “效率 + 质量” 的双重飞跃，复杂病历生成时间从 1-2 小时缩短至 30 分钟；病历归档及时率从72% 提升至 95%，病案首页数据完整率从 81% 提升至 98%。

多模态健康预警系统则堪称 “慢病管理的时空折叠术”。传统慢病管理像“盲人摸象”，只靠定期体检数据判断健康状态。而这个 AI 模型打通了体检中心、社区健康服务中心、可穿戴设备的数据壁垒，能实时分析饮食记录、运动轨迹、血糖波动等18类数据。比如它发现某位高血压患者连续三天晚餐摄入盐分超标 + 夜间睡眠呼吸暂停，会提前 24 小时推送预警：“未来 48 小时血压可能飙升至 160/100mmHg”。这种 “预测性干预” 把慢病管理从 “亡羊补牢” 变成 “未雨绸缪”，让高血压患者的急性发作率下降 57%。

“基于 AI 的体检总检智能助手” 让体检报告解读变得轻松高效。AI 总检智能助手能够快速分析各项体检数据，生成清晰易懂的报告，还能给出针对性的健康建议。它就像一位贴心的健康管家，让体检真正发挥出预防疾病的作用。

 “让 AI 懂医疗，更懂人”，宝安区人民医院上榜的5个案例，展示了人工智能在医疗卫生领域的巨大潜力。它们不仅提升了医疗服务效率和质量，也将为患者带来了更好的就医体验。

采写：南都记者谢萌