醫療大三甲引入AI影像科主任：幾秒內找出肺結節
據湖北日報報道，黃石市中心醫院日前正式接入DeepSeek，推動了醫院智慧醫療的發展。對於(yu) AI智能輔助診斷係統的便捷和高效，黃石市中心醫院放射影像科主任邱曉明感觸頗深。
AI技術可以應用於(yu) 醫學影像分析，例如X光片、CT、MRI等，自動識別病灶，輔助醫生進行診斷。以肺結節為(wei) 例，邱曉明講述了AI 智能輔助診斷係統目前的應用。
“現在有了AI（智能輔助診斷係統）後，軟件一點，它會(hui) 自動進入診斷界麵，所有的結節會(hui) 在幾秒鍾內(nei) 全部找出來。每一個(ge) （結節）都用這個(ge) 黃色的提示框標出來，漏診率幾乎為(wei) 零。它對肺結節非常敏感，尤其是5毫米以下的結節。”邱曉明說。
以前，醫生拿到片子後，隻能拖動鼠標，一幀一幀地比對，由於(yu) 肺部的血管斷麵幹擾，肉眼很難短時間內(nei) 發現五毫米以下的結節；現在，使用AI技術後，幾秒鍾就可以把所有結節都找出來，甚至是五毫米以下的結節，並用鮮明的顏色提示框進行標記。
找出結節後，AI會(hui) 逐一分析，通過其分布位置、結節大小、成分等進一步作風險評級，判斷病情屬於(yu) 高風險或中低風險，最後自動生成診斷報告，結合國家最新的醫療指南，提供診療意見如定期隨訪、建議進一步活檢或動手術等。最後，主治醫生再結合自己的臨(lin) 床經驗進行複查、審核、修改就可以生成報告。”
AI會(hui) 替代醫生媽？對此，醫院影像科主治醫生陳嬌認為(wei) ，AI係統的準確性和可靠性依賴於(yu) 大量的高質量訓練數據、算法的優(you) 化程度以及臨(lin) 床驗證，在處理複雜病例、結合患者個(ge) 體(ti) 差異進行診斷等方麵仍有局限性，最後的核定得靠醫生。
圖源黃石市中心醫院官網
近百家醫院官宣接入AIAI到底能為醫生和患者做些什麽？
黃石市中心醫院接入AI並非孤例。
據《中國醫院院長》雜誌不完全統計，截至2月25日，國內(nei) 已有近100家醫院宣布完成DeepSeek本地化部署，涉及北京、上海、廣東(dong) 、江蘇、浙江、重慶、安徽、河南、湖北、湖南等20餘(yu) 個(ge) 省份，其中以知名大型三甲醫院居多。
醫院通過本地化部署DeepSeek，探索其在臨(lin) 床決(jue) 策支持、病曆質控、影像分析、科研輔助、醫院管理等醫療場景中的應用，提升醫療服務質量和效率。DeepSeek在各地醫院密集部署，標誌著AI醫療從(cong) 技術驗證邁向規模化應用。
現貼出已接通DeepSeek的醫院：
源《中國醫院院長》雜誌
2025年是我國公立醫院轉型的最後一年。目前看來，醫院全麵接入DeepSeek大模型是大勢所趨。在大趨勢下，每個(ge) 醫院都有必要學習(xi) 研究人工智能。
DeepSeek進入醫院之後，具體(ti) 能做些什麽(me) ？一言以蔽之，人工智能技術在醫療領域的應用不隻是看病。
首先，它解決(jue) 了醫生寫(xie) 病曆的痛苦和困難。據上海中山醫院方麵介紹，在病曆撰寫(xie) 上，AI能根據醫生記錄的關(guan) 鍵信息，快速生成規範的病曆模板，大大提高病曆書(shu) 寫(xie) 效率，使醫生能把更多精力放在患者診療上。
其次，AI還能對病曆進行實時質控審核。黃石市中心醫院病案數據中心副主任王霞雲(yun) 表示，DeepSeek的引入進一步提升了電子病曆每個(ge) 質控環節的質量和效率，像醫學專(zhuan) 家一樣給出質控建議，協助醫院實現了“質控提醒——臨(lin) 床修改——再質控”的智能化閉環管理。
再次，AI還能指導開具處方。在各大醫院引入DeepSeek後，AI能結合審方規則與(yu) 已積累的處方大數據，配合專(zhuan) 業(ye) 藥師，在臨(lin) 床醫生開具處方過程中，實現合理用藥指導、藥品信息提示、藥師審方幹預、抗菌藥物使用監測等功能，輔助臨(lin) 床醫生合理用藥。
最後，在醫院管理領域方麵，AI為(wei) 院內(nei) 職工提供了高效的智能工作助手，提升了工作效率，優(you) 化了內(nei) 部溝通協作流程，使醫院管理效率大增。
以上是站在醫生的角度來應用AI功能。那麽(me) ，醫院接入AI後，站在患者的角度，DeepSeek能發揮什麽(me) 作用？
醫院接入DeepSeek後，患者去醫院看病，不知道掛哪個(ge) 科室、看不懂檢查報告、醫生問診時間短、不知道檢查流程該怎麽(me) 走……甚至不知道醫院餐廳在哪裏，患者隻要動動手指或語音輸入，就能問個(ge) 明白。
AI對罕見病診斷有重大影響新的變革、新的醫療時代真的來了
醫院完成AI本地化部署和應用，對於(yu) 罕見病診斷的影響是劃時代性的。
多少年來，醫生對罕見病的誤診率高達60%。以心髒澱粉樣變（一種罕見心髒病）為(wei) 例，患者可能會(hui) 散落在心內(nei) 、血液、腎內(nei) 等各科室，如果醫生對該領域不了解，或是患者的特異性指征不明顯，就可能導致誤診或漏診。
在人力占優(you) 的時代，罕見病的誤診率高，這是很難避免的，畢竟人的知識庫、記憶性都有限。但AI持續發力，可以幫助患者揪出罕見病。
四川省人民醫院罕見病醫學中心秘書(shu) 李欽慧表示，AI就像個(ge) “火眼金睛”的助手，能揪出那些藏得深的罕見病。還以心髒澱粉樣變為(wei) 例，在醫院接入DeepSeek後，AI大腦裏囊括全球上萬(wan) 份罕見病案例，以及國內(nei) 患者的特殊情況，大數據24小時盯著病人的病曆數據找“線索”，隻要符合心髒澱粉樣變的特征，係統就會(hui) 主動彈窗，預測患者得這個(ge) 病的概率。它還會(hui) 列出檢查清單，該做哪些化驗，需要請哪個(ge) 科室會(hui) 診，甚至推薦的治療藥物都會(hui) 寫(xie) 得明明白白。
李欽慧提到：“四川省人民醫院罕見病醫學中心曾接診一位患者，反複住院9次都未能查出問題。2025年，醫院接入AI後，立馬發現他的檢查指標與(yu) 心髒澱粉樣變指征對得上，醫生收到彈窗提醒，最後確診。”
“以前確診罕見病平均要5—10年，現在最快2周就能鎖定目標。對於(yu) 偏遠地區的患者來說，能少跑冤枉路、減少醫保支出。接下來我們(men) 還要將這套係統推廣到更多基層醫院。”李欽慧說。
罕見病的確診，從(cong) 5—10年縮短到2周——新的醫療變革、新的醫療時代真的來了。
2024年11月，國家衛生健康委發布《衛生健康行業(ye) 人工智能應用場景參考指引》（以下簡稱《指引》），進一步為(wei) AI在醫療領域的應用場景指明方向。《指引》涵蓋了醫療服務管理、基層公衛服務、健康產(chan) 業(ye) 發展和醫學教學科研四大類84種具體(ti) 場景，其中包括醫學影像智能輔助診斷、基層全科醫生智能輔助決(jue) 策、智能門診分診、智能藥物研發等應用場景。
《指引》提到，醫療與(yu) AI和大數據正在行業(ye) 的各個(ge) 方麵展開深度融合，要借助AI和大數據應用的迅速發展，共同推動醫藥行業(ye) 的研發、服務、應用向更高效、更智能的方向發展。
未來是AI的天下。2025年，醫療領域會(hui) 在AI的普及和應用下獲得全新的變化。
來源：梅斯醫學
