医院如何看待AI医疗的落地20250313

2025年03月13日20:29 关键词关键词 AI医疗三甲医院影像诊断肺结节心脑血管斑块骨折筛查病理内镜deep fake语音录入智能客服临床管理病例指控科研能力腾讯华为阿里AI算力AI技术智慧医院建设 全文摘要全文摘要 随着AI技术的进步和医院态度的开放，AI在医疗领域的应用正迅速扩展，尤其是在影像诊断、语音录入和患者服务等方面。AI不仅提升了临床效率，辅助诊断，还改善了患者体验，头部三甲医院对AI技术的接受度高，积极应用。AI还展现了提高医院运营效率，如手术排程，以及促进医疗数据多模态整合与利用的潜力。 医院如何看待医院如何看待AI医疗的落地？医疗的落地？20250313_导读导读 2025年03月13日20:29 关键词关键词 AI医疗三甲医院影像诊断肺结节心脑血管斑块骨折筛查病理内镜deep fake语音录入智能客服临床管理病例指控科研能力腾讯华为阿里AI算力AI技术智慧医院建设 全文摘要全文摘要 随着AI技术的进步和医院态度的开放，AI在医疗领域的应用正迅速扩展，尤其是在影像诊断、语音录入和患者服务等方面。AI不仅提升了临床效率，辅助诊断，还改善了患者体验，头部三甲医院对AI技术的接受度高，积极应用。AI还展现了提高医院运营效率，如手术排程，以及促进医疗数据多模态整合与利用的潜力。然而，AI技术在医疗领域的应用面临数据保护、技术标准化和市场接受度等挑战。整体而言，AI医疗应用前景广阔，将持续受到关注。 章节速览章节速览 ● 00:00三甲医院对三甲医院对AI医疗应用的开放态度与实践探索医疗应用的开放态度与实践探索在年后，随着deep fake技术的出现，医院对AI 的态度变得非常开放，尤其是头部三甲医院反应迅速。从医院内部来看，领导对AI的兴趣和关注度大大增加，AI应用主要集中在提升临床效率，特别是在影像诊断领域，如放射科的肺部肺结节、心脑血管斑块和骨折筛查等。此外，医院还在研究实时超声智能提示症状、检验科的AI探索，以及通过多因素判断提前预警患者疾病风险。病理和内镜检查也正在大量研究AI应用。最近瑞金医院与华为合作发布的病理大模型被视为一次重要尝试，尽管业界对此持保留态度，但这种合作证明了医院对AI医疗应用的积极看法。 ● 03:43医疗领域医疗领域AI技术应用及发展技术应用及发展医疗领域正在广泛应用AI 技术，特别是在影像和语音方面。超声科医生通过与科大讯飞合作，使用语音录入系统自动生成结构化数据和报告，以提高效率并减少人力资源浪费。此外，AI技术也被应用于手术记录的自动采集和智能客服，以提升患者服务和随访工作。医院还计划建立病例指控的大模型，以智能检测文书中的错误，确保医疗安全。临床实验方面，通过总结十年的病例指控报告，智能提醒医生可能的病例书写问题，以优化临床实验流程。尽管AI基础设施在医院的应用仍处于探索阶段，但随着技术的发展，预计未来几年医院将更加大胆地引进AI基础设施，以支持专科在AI研究方面的工作。 ● 10:25医院自建医院自建AI模型与外部合作的趋势探讨模型与外部合作的趋势探讨对话围绕医院在AI 模型建设方面的策略展开，讨论了医院倾向于自建专科模型还是购买外部企业模型的未来趋势。专家指出，大型三甲医院更可能自主开发模型，以满足医教研一体化的需求，尤其是科研能力的提升。同时，医院在使用外部AI服务时面临患者隐私保护的问题，因此更倾向于本地化部署AI算力。此外，专家对比了内部模型与外部供应商（如腾讯、华为、阿里）模型的成熟度，认为外部模型虽有良好基础，但仍需在具体医院进行适应性和本地化调整。医院对AI工具的采用持谨慎态度，强调AI作为辅助工具，最终决策仍由医生做出。 ● 16:42医院自建医院自建AI模型与智慧医院建设模型与智慧医院建设 对话主要围绕医院自主训练AI模型的能力和必要性展开。讨论指出，大厂提供的通用AI模型与医院专业需求可能存在差距，因此，具备较强AI能力的医院更倾向于自建适用于特定疾病领域的模型。这种自建模型不仅基于医院自身的知识库，还涉及针对特定疾病的算法开发，如通过影像自动识别癌症或罕见病的发展。此外，智慧医院建设的目标之一是通过AI辅助决策系统提升下级医院的诊疗水平，而这种辅助决策系统可以作为硬件设备的附加值进行销售。最后，讨论还提到了预问诊作为一种增值服务的收费模式，通过AI技术提升医生与患者的沟通效率， 进一步体现了AI在医疗领域的应用价值。 ● 22:16医疗医疗AI商业化及应用场景探索商业化及应用场景探索讨论集中在医疗领域内AI技术的应用、商业化模式以及面临的挑战。提及了四川预问诊服务的收费情况及患者选 择性使用，同时探讨了与硬件结合的专科AI模型，如华为的眼镜和手表在临床实验中的应用及商业化成功案例。此外，还讨论了医院内部对AI与硬件整合的兴趣与实践，包括呼吸机和治疗男性疾病的设备，以及AI在科研一体机中的应用，强调了本地化部署的重要性以应对大量数据处理和患者需求。最后，提到了AI工具开发的投入与变现场景的缺乏，以及政策支持的需求。 ● 30:04医院医院AI应用的商业化路径与未来展望应用的商业化路径与未来展望医院目前主要通过向医院销售AI 应用实现商业化，如检验报告智能解读和超声语音智能录入，合同额在几十万到几百万之间。未来，向患者收费可能成为趋势，尤其是在数字疗法和慢病管理服务包中融入AI技术，如提供优先服务、健康宣教和随访等，预计每个季度收费约3000元。互联网医院的成功案例显示，患者逐渐接受线上付费咨询，预示AI赋能服务的付费模式有望成为常态。医保部门对AI预问诊持支持态度，希望其能提升医疗效率和质量，并可能承担部分费用。 ● 35:59医疗数据的多模态整合与政策挑战医疗数据的多模态整合与政策挑战 对话围绕医疗数据的多模态整合及政策支持展开。专家指出，虽然医保政策尚未清晰，但预期未来会有明确的政策出台。在医疗数据管理方面，医院正在建立大数据平台以收集和分析多模态数据，包括患者的就诊、用药、遗传信息和康复管理等，以构建完整的健康档案。此外，通过AI技术，医院能够更高效地处理和分析患者数据，尤其在疫情期间，远程诊疗和数据传输的需求增加，使AI赋能的数据分析变得更加重要。然而，跨医院和跨境的数据传输面临立法、伦理和利益分配的挑战，需要国家政策的支持和推动，以解决数据孤岛问题，实现真正的多中心研究和临床数据的互联互通。 ● 43:52医院数据利用与商业化合作的挑战与模式医院数据利用与商业化合作的挑战与模式 对话围绕医院内部数据的有效利用和商业化展开，探讨了医院数据在学术研究与内部疾病挖掘中的应用，以及与外部企业合作的潜力和挑战。医院内部建立的数据库主要用于学术研究和专病挖掘，而外部企业则可能从市场和患者需求角度提供更专业的数据解读工具。然而，医院数据的分享面临诸多障碍，包括专科间的竞争、保密协议和数据安全问题。为克服这些困难，医院与企业通过科研合作、联合课题申请以及软件专利和著作权的转化等形式进行合作。医院在转化过程中确保自身和参与团队的利益，通过收取一定比例的销售回报或管理费，激发了医院内部团队的创新热情。这种合作模式既促进了数据的有效利用，也保障了医院和团队的权益。 ● 49:04医疗模型买卖需求匹配与专科联盟推广模式医疗模型买卖需求匹配与专科联盟推广模式 对话围绕医疗软件模型的买卖需求匹配问题展开，指出卖方认为其模型优质，而买方如基层医疗机构诊疗水平较低，而有能力的二级和三级医院更倾向于自建模型，导致买卖需求存在不对称。讨论强调，模型推广大多在有共识的专科联盟内部进行，联盟牵头单位研发的模型首先在联盟内推广，这种模式更为有效，类似于从熟人开始销售的模式。 ● 51:01医院采购医院采购AI影像辅助诊断工具的决策过程影像辅助诊断工具的决策过程对话围绕医院在选择和采购AI 影像辅助诊断工具时的考量和决策过程。医院通常会优先考虑在细分领域内被广泛认可的产品，如润达的产品。对于肺结节等相对成熟的诊断领域，医院倾向于购买已有的AI工具，而非自行训练模型。在评估和选择供应商时，医院采取保守策略，通过长时间试用多个品牌的产品（如智慧屏），最终根据使用反馈和效果决定采购哪家的产品。如果厂商不愿意提供试用产品，医院则不会进行采购。 ● 53:00医院医院AI采购与应用的深入探讨采购与应用的深入探讨对话围绕医院对AI技术的谨慎采购策略展开，强调了AI 工具在提升工作效率方面的显著成效，尤其是在肺结节诊断工具的试用过程中。讨论了AI技术对医生工作量的倍增作用，以及AI赋能如何改变医生和患者的诊疗体验。此外，还探讨了医疗信息化软件项目在头部医院的亏损现状，以及AI技术如何帮助厂商在非头部医院获取更高利润。最后，提到了电子竞技厂商在AI领域的投资，以及医疗信息化厂商通过AI提升产品智能化程度所带来的股价变化。同时，讨论了AI在病历书写、检验报告解读等方面的应用潜力和挑战，以及如何避免给患者造成不必要的恐慌。 ● 59:30电子病历系统中的电子病历系统中的AI辅助决策应用及未来前景辅助决策应用及未来前景在当前的医疗领域，电子病历系统被广泛使用，但主要作为医生录入医嘱和病例的工具，缺乏与医生的积极互动 和反馈。通过嵌入AI和预测模型，电子病历系统可以显著提升其辅助决策能力，如预测急性肾损伤风险，并提醒医生注意。此外，通过限制复制病例导致的数据错误，AI可以帮助医生在电子病历系统中更准确地记录患者信息。高级医院的AI辅助决策模型可以下放到下级医院，有效提升医疗质量和效率，减少对派遣医生的依赖。目前，多家电子科技厂商如嘉和美康、为民中、软中华等正在研究将AI模型融入电子病历系统，以提高医疗服务的质量和效率。 ● 01:05:16患者端智能客服与就诊管理的未来发展方向患者端智能客服与就诊管理的未来发展方向在患者端的场景中，智能客服是一个值得深入挖掘的方向。患者在就诊过程中常常遇到的问题，如医保报销、病 历盖章等，可以通过智能客服在APP上提供清晰指引，甚至直接提供操作菜单。此外，在互联网医院中，智能客 服可以解析患者的问题，自动给出指引，提升就诊体验。在智慧服务评级中，智能客服还可用于提供出院后的用药指引和健康宣教，处理常见问题，减轻医护人员负担。未来，AI在就诊路径动态规划方面也有巨大潜力，能够根据实时排队数据为患者提供最优的检查顺序建议，进一步优化就诊流程。 ● 01:10:13医院引入智能排程系统提升手术室使用效率医院引入智能排程系统提升手术室使用效率 讨论了医院引入智能排程系统以提高手术室使用效率的情况，通过引入白术、白杨科技、安阳科技等公司的智能排程系统，医院手术室的使用率提升了10%以上。此外，讨论了这些系统需要根据医院具体情况进行深度定制和开发，以及引进该系统的初期投入和后续优化计划。最后，会议结束前邀请了投资者提问，但没有新的问题提出。 要点回顾要点回顾 在年后，随着在年后，随着deep fake技术的出现，医院对技术的出现，医院对AI的态度是否有所变化，以及三甲医院各层级人员对的态度是否有所变化，以及三甲医院各层级人员对AI应应用的用的态度如何？目前态度如何？目前AI在医院中的主要应用场景及成效有哪些？在医院中的主要应用场景及成效有哪些？ 年后，医院对AI的态度确实变得更加开放，尤其是头部三甲医院反应迅速。不仅领导层的兴趣和关注度显著增加，一线医生也愿意进行资本开支方面的投入。例如，我们的医院在年后专门总结并分享了他们在AI探索方面的成果。AI在医院中的主要应用首先提升了临床效率，尤其是在影像诊断方面表现突出。放射科已广泛应用AI辅助诊断技术，如肺部肺结节检测，以及心脑血管斑块、骨折筛查等。此外，医院还尝试将AI应用于实时超声检查中，以智能提示可能的症状，减少人工判断，并在检验科、病理科等领域进行大量AI研究，旨在提前预警患者患病风险。 医院在语音识别及手术记录方面的医院在语音识别及手术记录方面的AI应用情况如何？医院在患者服务和临床管理方面有哪些应用情况如何？医院在患者服