AI大模型在醫院門診應用

AI大模型在醫院門診應用

背景

　　《“十四五”醫療裝備產業發展規劃》特別提出加快智慧醫療裝備發展，《關於進一步完善醫療衛生服務體系的意見》明確加快推進網際網路、人工智慧等在醫療衛生領域中的應用……近年來，我國不斷加強頂層設計，推進“人工智慧+醫療”的發展。

一. 在診前

醫生透過大模型採用引導式對話+自由式問答提升患者的就醫體驗，充分採集患者複診資訊，並自動完成結構化病歷生成，方便醫生一鍵引用，提升線上就診效率; 自動化問診：過改變手機或自助機的傳統人機互動方式，實現與患者的智慧對話，並自動收集和記錄病史等基礎診療資訊，輔助醫生進行初步問診，自動給出分診建議並協助預約掛號。

示例

二.在診中

醫生的診療形態將與診間的線下門診發生變化，作為醫生助手的大模型將會有更多發揮空間，比如幫助醫生快捷獲取到經大模型整理生成的更具邏輯性和可讀性的檢索內容; 提取並自動記錄醫生和患者溝通交流的關鍵資訊，輔助醫生進一步問診，並將醫生查體資訊透過語音互動的方式自動書寫到電子病歷之中。 根據醫學知識庫和歷史病案資料，可以對模型進行持續訓練。這使得原來一些獨立開發的、透過介面方式與電子病歷進行互動的周邊系統，有可能成為一體化生成式電子病歷的一個整合模組。

例如，基於大語言模型內建藥學知識庫的電子病歷系統，就能輔助醫生為患者提供個性化的用藥建議和風險評估。內建的臨床知識庫能為醫生提供標準化的診療流程、個性化的診斷建議和治療方案，以及病歷全過程質控管理。 這將對那些外掛式存在的知識型系統，如合理用藥系統、臨床路徑系統、臨床輔助決策支援系統和病歷內涵質控系統等產品。在醫學影像分析上，醫療大模型透過AI演算法可以輔助醫生識別CT、MRI等醫學影像中的疾病；臨床輔助上，醫療大模型能夠整合患者的病史、症狀、檢查結果等，為醫生提供全面的診斷建議和治療方案參考；在藥物研發領域，透過對大量藥物分子結構和生物活性資料的學習，大模型能夠預測藥物的活性、毒性和副作用，從而加速藥物研發的程序，降低研發成本；同時，大模型還能夠根據患者的個體化差異，量身定製最適合的治療方案，實現精準治療。

病例結構化

使用NLP技術，可以對複雜長文字內部敏感資訊定向脫敏。

浙大二院推出的Medcopilot上線了多種輔助診療的AI功能。其知識檢索功能，可以幫助醫生快速獲取最新的醫學知識和研究成果；患者病例自動生成功能，可以減輕醫生的文書工作負擔；實時資料自動生成趨勢圖功能，可以讓醫生更直觀地瞭解患者病情的變化趨勢。在電子病歷系統中嵌入AI大模型的Medcopilot。

Medcopilot幫助醫生： 首先，它能夠解析中英文文獻，自動生成病歷小結，這對於非英語母語的醫生來說極具幫助。 其次，它還能根據實時資料自動生成趨勢圖和提醒，保證了醫生在處理病情時的準確性和及時性。可以說，Medcopilot就像是醫生的“二號大腦”，從繁瑣事務中解脫。

三.在診後

大模型又可以衍生出為患者服務的診後服務助手和為醫生服務的健康管理助手。透過患者的診後服務助手，患者可以將醫療大模型作為一位虛擬醫生進行用藥知識諮詢、操作指導、報告分析解讀、健康指導等。醫生可以透過醫療大模型輔助完成患者全過程健康管理中的各類個性化的健康評估、健康教育處方、營養指導等，並且自動完成隨訪管理。

服務助手

健康管理助手助手

健康管理端，浙江美年健康在今年4月宣佈與潤達醫療等三方合作研發的國內首款健康管理AI機器人——“健康小美”數智健管師內測版正式上線。“健康小美”為使用者構建全生命週期數字健康檔案，具備“資料驅動的個性化服務、智慧化的健康管理平臺、數字孿生人健康管理、智慧輔助診斷、創新技術與研發”等五大功能。

整體架構

以下我們還可以參考的整體架構

資料中臺

臨床輔助決策系統（CDSS）架構

醫學知識庫
支援醫生進行自定義醫學知識庫搜尋，內容包含：疾病知識、檢查檢驗知識、評估表（量表）、藥品知識、指南、教科書、中醫、患者指導、臨床路徑和病例等知識，並在輔診診療及醫囑質控等環節中，醫學知識庫提供內容自動匹配，幫助醫生快捷獲取相關醫學知識。

輔助診療
依據患者病歷資訊（主訴、既往史、現病史、個人史、過敏史、體格檢查等）及各類醫囑資料（檢查檢驗等）實現診療過程智慧輔診，主要能力包含：常見診斷推薦（含危重）、檢查檢驗推薦、治療方案推薦、評估表（量表）推薦、檢查檢驗推薦等。

醫囑質控
在醫生填寫醫囑時，提供用藥、檢查、檢驗、手術和診斷結果等醫囑合理性檢查，並給出不合理原因，降低誤診風險。

危急預警
依據患者病歷資訊（主訴、現病史、既往史、體格檢查、診斷等）、手術資訊、檢驗檢查資訊及院內各類文書資料（病程錄、查房記錄、手術記錄）等，智慧分析並判斷危重症、用藥禁忌、手術絕對禁忌、診斷絕對禁忌、檢查絕對禁忌、檢驗絕對禁忌，並以特殊警示的方式對危急類訊息進行提醒，引起醫生的實時關注，保障危急訊息的有效性傳遞。

漏診診斷檢測
依據患者病歷資訊（主訴、現病史、既往史、體格檢查、診斷等）、手術資訊、檢驗檢查資訊及院內各類文書資料（病程錄、查房記錄、手術記錄）等，在進行出院小結診斷填寫時，智慧提示併發症/合併症可能遺漏資訊及遺漏診斷來自具體文書資訊，並基於 DRG 規則，自動識別出是否屬於有效的 MCC/CC。

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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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