随着AI大模型在全球范围内的技术突破，人工智能正以前所未有的速度重塑诊疗体系，从医学影像阅片到海量病历数据学习，从总结疾病诊断规律到辅助医生诊疗决策，AI技术已成为推动医疗质量跃升、破解资源分布不均难题的核心引擎。国家卫生健康委员会主任雷海潮在十四届全国人大三次会议民生主题记者会上表示，“要进一步加强基层信息化建设，应用AI辅助技术，提升基层服务能力和水平。”如何推动AI技术在医疗领域稳健落地，提高诊疗效率和质量、保障数据安全等也成为了今年全国表委员们关注的话题。
国家卫生健康委等部门印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，已提出积极推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展。本文将简述其中的三大AI核心应用场景。
针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、报告生成，实现高效精准的医学影像辅助诊断。
利用计算机视觉、神经网络等技术，在X射线、CT、MRI、PET-CT、超声、病理切片、皮肤照片、眼底照片、心电图、脑电图、肌电图、消化道内镜、纤支镜等影像诊断中，发挥人工智能快速、精准的能力，通过各类医学影像病灶分析、参数量化、三维可视化等功能，实现人工智能影像参数量化和智能标注能力，生成影像结构化数据。应用人工智能从海量影像中准确快速发现微小病灶，直观定位病灶，实现骨折、肺癌、肝癌、皮肤癌、颅内动脉瘤等疾病精准早筛，提升影像数据分析效率，提高影像诊断质量，提升疾病早期诊断精度，为医学影像科研与成果转化提供数据要素与创新动力，提升影像诊断医生工作效率，降低随访工作量，减轻医生工作压力，优化医院人力成本。
瑞智病理大模型通过先进的AI技术，可快速识别病灶区域，并以热图形式进行可视化展示，针对病理医生选取ROI区域，系统能够提供精准的分析结论。病理医生可通过互动式审核功能对AI诊断结果进行确认，并完成病理诊断报告的发送。
利用人工智能技术开展医学影像检查质量评价、分析，提高医学影像摄片质量和质控效率。
在影像检查、报告流程中，利用人工智能多模态影像分析能力，发挥人工智能模型实时、准确、高效的特点，开展全量化、实时化、智能化影像质量评价，识别质量问题，通过人机协同和交互，协助医学影像技师提高影像学检查的图像采集质量。在报告审核阶段，联动解剖学结构、体表投影、器官结构、断层解析、医学诊断术语等信息，验证影像表现与病灶判断之间的逻辑关联，深度解读影像报告，有效筛查出报告中的遗漏、矛盾或误判问题，提高影像诊断报告质量。
AI软件的智能纠错功能，能够帮助医护人员及时发现并修正报告中的常见错误，包括但不限于文本错误、部位矛盾、方位矛盾、阴阳性矛盾、性别矛盾、年龄矛盾、大小单位矛盾等，确保了医疗信息的准确无误，为医生提供了更加可靠的诊断依据，自动化纠错减少了人工审核的时间和精力消耗，使医生能够更加专注于患者的诊断治疗。
基于语言大模型打造智能化病历辅助书写虚拟助手，实现电子病历自动生成，提高病历书写效率及质量。
利用语言大模型技术，从大量优质病历中提取文本信息，进行特征处理，基于患者历史就诊记录乐竟LJ体育官网、主诉、检验检查结果等医疗信息，自动生成标准化、高质量医疗文书，包括门急诊病历、入院记录、病程记录和出院小结等，提高医生日常医疗文书整理和书写效率。对海量电子病历数据进行分析和评估，识别病历中的数据完整性和准确性等质量问题，提供实时的质量反馈及改进建议，帮助医生和医疗机构提升病历质量。
微软发布的AI助手Microsoft Dragon Copilot行业资讯。能够将医生的语音或临床口述内容实时转换为文本。例如，医生可以通过语音输入患者的病历信息、医嘱或诊断结果，Dragon Copilot会自动将其转换为EHR的文本格式。在将语音转换为文本后，Dragon Copilot可做进一步处理自动生成专业的医嘱、病历、总结临床摘要、转诊信等，并将内容自动录入到专业的医疗系统中。Dragon Copilot生成的病历记录不仅可以链接查看原始的问诊对话，还会从患者的主观信息（如症状）、客观数据（如实验室结果和影像、病理报告）以及在接诊过程中分享的其他相关信息中整理诊断依据，供医生参考。这极大简化了医疗流程，解放了医生双手。
AI技术在医学影像、临床决策、病历质控等领域的深度应用，标志着医疗行业正经历着由数字化向智能化的革命性跨越。从病灶筛查到诊疗方案生成，从影像质控到病历结构化，人工智能不仅重构了传统诊疗流程，更通过深度学习形成了覆盖疾病全周期的智慧化解决方案。这种技术迭代不仅释放了医生的机械性劳动压力，更通过标准化诊疗路径与个性化决策支持的结合，为破解医疗资源分布不均问题提供了科技支撑。
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