符晓波

　　利用一款软件加一个麦克风，医生只需按常规方式对患者进行问诊，系统就能精准抓取和理解医患对话中的关键信息，帮助医生在电脑上自动生成门诊电子病历，提升诊疗效率。

　　在大模型浪潮下，这种场景只是医疗领域人工智能加速发展的一个缩影。今年政府工作报告提出，着眼推进分级诊疗，引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景，或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。

　　自动生成电子病历

　　患者一个接一个，医生一边问诊，一边做病历录入，忙得连喝水时间都没有，上厕所也得跑快点……这是许多医生的工作日常。如今在首都医科大学附属北京友谊医院，人工智能“接管”了医生的门诊病历撰写工作，让医生把更多时间留给患者。

　　打造这一新场景的厦门云知芯智能科技有限公司，是云知声智能科技股份有限公司（以下简称云知声）落地在厦门的东南总部。“在医疗领域，我们发现医生录入电子病历占用大量时间，消耗很多精力。因此，我们针对该场景的痛点问题，面向科室采集语料并进行效果调优，为语音识别技术在医疗领域的应用做了深度定制和优化。”云知声智慧医疗事业部产品总监孙熙介绍，2023年5月，云知声自主研发的山海大模型推出后，企业依托其强大的理解和生成能力，推出门诊病历生成系统。

　　面对不同科室大量门诊群体，人工智能如何做到又快又好？记者了解到，基于一站式语音识别、噪音抑制、回声消除等技术，新场景中的门诊病历生成系统能在复杂的医院环境中识别医患对话，精准捕捉关键信息，分离医患角色，并从中剔除与病情无关的内容，生成专业术语表达的信息摘要，以及符合病历书写规范要求的门诊电子病历。数据统计显示，在门诊病例生成系统的帮助下，首都医科大学附属北京友谊医院相关科室门诊病例录入效率提升了80%，医生问诊时间节省了15%，患者在门诊中的满意度也有较大提升。

　　“门诊病历生成系统的应用，把医生从大量繁杂的文案撰写工作中解放出来，仅需对系统生成的内容进行审核修改。”孙熙介绍，在医生审核修改的过程中，系统大模型能得到进一步反馈，并基于反馈内容进行训练。经过一段时间的互动，系统生成内容的准确性会持续提升。

　　智慧病房提供便利

　　在位于厦门软件园一期北区的华为全国首个开发者创新应用中心展厅，通过模拟体验，记者体会到智慧病房新场景的高效便捷。

　　护士台的一套系统取代多台电脑、多个系统间的操作转换；患者病床前的一台终端机，免去许多陪床家属不必要的跑腿。通过数据互通互联，医护人员可以快速获取患者的诊疗记录、药品信息等，方便其精准掌握患者情况。同时，患者可通过终端机实时查看治疗过程和住院记录，并能进行点餐、费用查询等操作。

　　这套智慧病房产品是医疗行业内首个搭载国产操作系统的场景化解决方案，覆盖医院管理、护理、服务三大交互应用场景，打通各病区信息壁垒，实现了病区精细化管理。不久前，新场景已在上海市杨浦区中心医院新综合楼住院部全面落地。

　　在传统护理工作中，一个护士通常要负责多个病人的护理工作，既要时刻关注患者病情，频繁往返于病床和护士站之间，又要完成记录、比对、护理文书撰写等大量事务性工作。智慧病房新场景以智能交互设备为载体，以医护信息互联互通为核心，通过搭建统一数据管理后台，整合共享信息，并利用智能终端显示设备，将原来散乱的医疗数据在护士站、走廊、病床旁实现集成显示，解决了医患信息获取滞后、因护理信息错漏导致判断错误、跨科室沟通不良、信息更新效率低下等诸多问题。

　　厦门狄耐克物联智慧科技有限公司研发总监苏志坚介绍，他们打造的智慧病房作为一个涉及医疗、信息、人工智能等多领域的综合性场景，开发需要企业具备多元化能力和经验。研发团队依托多年来积累的人工智能、物联网技术优势，将各类医院业务系统数据统一接入病房平台，实现了数据共享和统一调度。

　　逐步规范应对挑战

　　将大模型应用到具体的医疗场景，以大模型驱动行业持续进步，已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前，在国内相关政策的支持下，越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内，一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域，以减轻医生负担，惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验，缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。

　　云知声东南总部总经理陆阳介绍，公司推出的医疗语音交互解决方案已覆盖全国300多家医院。后续，他们计划继续以山海大模型为核心，构建更多新的医疗产品和解决方案，促进医疗资源优化分配，实现更大范围的普惠医疗。基于现有成熟的智慧病房交互系统，厦门狄耐克物联智慧科技有限公司研发团队也正结合当前市场养老需求，逐步将智慧医疗产品线延伸至养老院和居家养老领域。

　　业内人士认为，鉴于医学的专业性，智慧医疗大模型对数据训练标准、患者隐私保护和数据安全的要求较高，加之医疗行业数据具有敏感性、稀缺性等特质，为智慧医疗新场景的推广落地带来诸多挑战。

　　显然，这些问题需要政府、医疗机构、大模型团队共同解决。亿欧智库《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》提出，数据库建设对健康医疗大数据的落地应用至关重要。在医疗领域建立权威、科学、规范的临床重点专科标准数据库，既能够支持AI大模型在医疗健康场景应用落地，同时也能应对健康需求面临的挑战。

　　专家表示，拓展智慧医疗新场景不仅能提升公共医疗服务质量和可及性，还能推动产业创新发展，催生新质生产力。下一阶段，相关部门应加速相关立法，明确医疗领域大模型的责任归属和数据使用规范，推动智慧医疗新场景惠及更多人。