“疫情大考后，AI医疗该何去何从？探访上海儿童医学中心儿科AI病房”

本篇文章1599字，读完约4分钟

侯树文科技日报记者王春

疫情期间，人工智能技术在影像诊断、分级诊疗、远程医疗等行业的应用让疫情防控工作汗流浃背。 疫情过后，ai医疗行业人士更加关注，ai医疗技术可以在医疗服务、辅助诊断和医药研发等方面坚守阵地，持续开花结果。

医疗ai处理的不是场景，而是全院层面覆盖各科的系统应用，需要医院专业医疗、医学专家、医院新闻化部门、人工智能公司的共同参与。 在世界人工智能大会召开前夕，记者访问了上海儿童医学中心(以下简称儿童中心)的呼吸内科诊室，“上海市人工智能试验应用场景-小儿呼吸内科病房(智能示范病房)”就位于此。 在这个“非常ai”的儿科病区，对比小儿肺炎疾病辅助诊断场景的应用，汇聚了全国10多个省市17家医疗机构和多家ai科技公司的联合技术攻关。

记者在现场看到，医护领导机器人首先走到患有肺炎患儿病床前，一名医生拿着智能听诊器在该患儿背上各停留9秒钟，然后在显示屏上得到80分钟的分解结果。 这时旁边的医生可以评价这个小患者达到了出院的要求。

不要小看这个简单的医疗ai场景的应用。 其背后是人工智能技术、专业医学知识、软硬件技术的结合。 上海儿童医学中心在该项目中建立了用于深度训练的儿童生理音数据集和智能识别模型。 制定了数字生理音的采集、标记、识别、管理和评价等一系列做法。 开发了包括软硬件在内的完全自主知识产权的数字智能听诊器云听系列，其零部件实现了100%国产化。

经测试，云听智能心音识别精度超过91%，智能呼吸音识别精度超过86%，其性能优于国内外其他同类产品，价格仅为进口产品的1/3。 目前，云g100型数字智能听诊器通过euce二类医疗器械认证，每年销往欧洲、西亚、南美等20多个国家。 云听g200型及儿童版g-210型听诊器的多项技术专利已被国家知识产权局受理。 在上海市11所医疗机构小儿呼吸疾病的临床辅助诊疗中，应用案例超过6500例。

“儿科仍然是中国健康服务行业的短板。 ”。 上海儿童医学中心副院长赵列宾表示，年中国每千人中只有0.69名儿科医生，每年80万医科毕业生中只有300名成为儿科医生。 “新一代人工智能迅速发展的关键是，ai技术落地场景，为临床创造真正的价值是本质，只有创造价值，才能创造ai在健康行业的未来。 ”

除了儿童生理听诊智能辅助系统外，智能指导医生、智能指导检查、智能辅助诊断项目还有助于基层医院的辅助诊断。 作为基本技术，听诊在儿童重大疾病筛查、常见病症诊断和疗效评价等方面发挥着重要意义，特别是心音、肺音等生理音行业。 但是，一些基层医务人员对掌握这项技能并不完全满意。

针对基层医院，儿童中心团队综合运用语音识别、医学自然语言解决等一系列ai技术，开发了儿科门诊智能诊断、智能诊断前检查、智能辅助诊断及智能康复随访系统，实现了基层儿科智能医生的闭环管理。 据悉，该系统先后在儿童中心及上海东部儿童联体基础单位应用，受测人数超过25万人，覆盖儿科常见病的90%，诊断准确率和诊断准确率均接近95%，请社区家长就近就诊。

记者知道，与专业疾病临床病例相比，如何利用小样本数据实现深入学习。 医疗数据质量低标准化差距如何支撑临床决策？ 如何跨越人工智能技术与医学专业难以逾越的知识壁垒？ 现阶段ai医疗面临的挑战。

在中心智能交接的大屏幕上，患者体温、呼吸、脉搏等生命体征、导管情况、氧饱和度等数据清晰可见，这是医生、护士交接的重要新闻，也是森亿智能交接系统的落地场景。 据悉，儿童中心根据医生工作、医疗班、科室管理三个不同场景，分别配置了森亿智能开发辅助决策、质量管理和智能班系统。

目前，人工智能领域处于从单一场景向系统化场景过渡的阶段。 森亿智能相关负责人表示，森亿智能通过自然语言解决、机器学习、数据挖掘等技术，实现了在icu重症、儿科、呼吸科、产科等多个科室的应用落地。 将来，多科、多病种之间的融合将迅速发展。