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为患者提供方便 使医生提高效率 复旦大学附属肿

发布时间:2019-10-06

  央广网上海7月10日消息(记者傅闻捷)重病、急需专家诊疗的患者上传病史资料,经智能引擎审核判断后,病情确有需要的患者便可获得三甲医院专家号源,免除排队挂号、贻误病情之苦;患者随时在医院官方微信提问,智能问答机器人通过语音或文字识别患者意图,“精准”推送就医流程类讯息和问答;病理科医生借助人工智能显微镜一体机,在同一台设备上实现数字成像、智能识别、辅助报告等,大大压缩工作时间……

  这些以往“只是概念”的医疗智能场景,正在复旦大学附属肿瘤医院逐步“落地”成为现实。作为全国知名的肿瘤专科医院,复旦大学附属肿瘤医院针对患者的就诊现状和迫切需求,引进人工智能技术,实现在“精准预约”、“智能就诊咨询”、“病理智能检测”等方面的突破,让患者排队时间减少了,就诊咨询便捷了,报告结果更快了;此外,医院还在患者随访、肿瘤筛查、临床试验信息发布等领域“牵手”人工智能,让智能技术在医学科研领域赋予新的能量。

  2018年,复旦大学附属肿瘤医院医院门诊量达到了144.72万人次。面对来自全国各地数量众多的患者,如何提高专家号利用率,让优质医疗资源真正合理分配给有需要的患者,一直是医院攻关的“硬骨头”。

  “能否在病人挂号前分析病人病情,为其匹配相应专家,避免号源‘浪费’?”复旦大学附属肿瘤医院副院长吴炅教授说,基于这样的思考,医院与相关企业合作,探索出“精准预约”的预约挂号模式。在该模式下,通过AI引擎模型的预设和不断完善,让AI引擎有了“分诊功能”。患者按照平台要求实名上传病史资料,AI引擎通过计算分析判断患者病情,并将专家号匹配给病情重、急需专家诊疗的患者,同时智能为患者提供合理的就医路径引导。

  例如,通过分析病史资料,初步判断为需要手术治疗的甲状腺癌患者,比单纯想要做甲状腺体检的人群有更大可能匹配到头颈外科的专家号,从而提升专家号的利用效率。

  从2018年3月试点精准预约到2019年6月,复旦大学附属肿瘤医院共有11个外科科室、83位医生,每周共计875个专家号接入精准预约功能。仅2019年上半年,该项智能服务就为超过11万患者提供服务,为超过16000名患者提供专家号源,解决了这些疑难患者的燃眉之急。

  目前,医院精准预约服务已覆盖甲状腺癌、乳腺癌、胰腺癌等15种常见肿瘤疾病。据统计,在该项服务下,成功为每位患者平均节省2.5小时的就诊时间,患者挂专家号的等待时间已经平均减少7.4天,到诊率提高了7%。专家门诊的效率平均提高了3.5倍左右,并且有效打击了“号贩子”现象,让“按需就诊”的理想照进现实。

  在肿瘤患者诊治和康复的全过程中,会产生多种疑问:我的病情到底怎么回事?哪个专家擅长诊治它?……由于网络渠道繁杂且信息质量良莠不齐,一直以来,当肿瘤患者在就诊遇到难题时,多数会尝试通过官方渠道获取资讯。医院官方微信公众号是肿瘤患者咨询最多的“主阵地”。为满足大多数患者的需求,纾解医院导医台和便民服务中心的咨询压力,及由此带来的环境拥挤,医院尝试引进人工智能技术,让患者更便捷有效地获取就诊资讯。

  医院联手相关企业开发肿瘤患者意图识别引擎,并接入智能问答机器人。通过对患者常见问题及长期咨询的大数据进行分析,根据患者输入的语音或文字,识别患者的主要咨询意图,进而为患者提供就医流程类的信息和回答,让患者在家也能提前做好就医准备,大大地方便了患者就医,尤其是为初次到院就诊的患者和外地患者提供便利。

  目前,肿瘤医院的“智能问答机器人”日均服务1000余人,让便民服务更加高效,更多患者从中受益。84384现场报码网

  “检查报告能不能出的快一些?”与“诊断科医生的工作负荷能不能低一些?”这样一组看似“矛盾”的问题常常困扰着医患双方。在复旦大学附属肿瘤医院,借助人工智能技术减少医生重复性工作、实现自动化检测,从而让“患者省时,医生减负”可以兼得。

  例如,对于乳腺癌人体表皮生长因子受体-2(HER-2)的检测可以对乳腺癌患者的精准治疗提供重要参考,而检测HER-2最直接且精准的手段为分子病理中的荧光原位杂交(FISH)法。根据国际指南,FISH检测要求至少找到2个浸润性癌区域、计数至少20个浸润性癌细胞的信号数,再计算最终结果;部分特殊病例还需增加计数。因此,完成一例FISH检测报告至少需要病理医生花费10-30分钟的时间。在肿瘤医院人工智能全自动显微镜的辅助下,凭借智能化取图系统和超高的采图效率,1分钟内至少可准确获取100个肿瘤细胞内的信号数。目前,人工智能全自动显微镜用于诊断还需更多病例验证。这里还有个两个难点:1.FISH切片快速扫描;2. 准确找出肿瘤细胞。医院和合作企业正在积极探索。

  在乳腺钼靶智能辅助诊断方面,人工智能不仅在肿块及钙化的检出中表现出良好的性能,同时在结构扭曲和不对称征象中依旧保持较高的灵敏度和特异性;另外,它还能对病灶给出的独特的,更符合放射诊断医生思维的特征描述和精准可靠的空间定位,让病灶的良恶性判定更有据可循。

  对于妇科肿瘤发病之首宫颈癌的早期筛查,肿瘤医院将智能技术与宫颈液基细胞检查方法结合起来。凭借医院病理科的优势,经过大规模测试和验证,开发出智能宫颈癌筛查系统。系统可以根据样本细胞形态智能识别正常与健康的样本,并“揪出”可疑样本,由病理医生进一步诊断确定,节约了医生阅片时间。该套智能系统还让缺少病理医生的医疗机构进行大规模的基层筛查成为可能。

  为便捷医生书写病历和报告,医院还建设了智能医疗语音录入系统,可以实现准确高效的病历录入,缩短医生输入病历、报告文字的耗时。在该系统中,语音录入的速度可以达到键盘录入速度的3倍以上,语音录入的准确率也可以媲美甚至超过传统病历录入水平。

  此外,复旦大学附属肿瘤医院还建立多个医疗场景下的AI智能应用系统。例如,智能用药指导功能,根据患者的病情为患者提供查询药品信息、个性化用药建议、用药提醒等服务,保证服药的患者能够正确、按时用药;构建智能临床试验信息发布,让AI对患者进行病情判断与筛选,促进临床研究受试者宣教和入组流程优化,便于符合入组条件的患者获得信息,提高肿瘤药临床实验入组效率;据介绍,医院还尝试将借助人工智能技术,让AI代替传统人工联系与统计,以更高效地促进肿瘤患者的随访粘性,进而为临床科研等领域提供更精准的数据……

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  重病、急需专家诊疗的患者上传病史资料,经智能引擎审核判断后,病情确有需要的患者便可获得三甲医院专家号源,免除排队挂号、贻误病情之苦;患者随时在医院官方微信提问,智能问答机器人通过语音或文字识别患者意图,“精准”推送就医流程类讯息和问答;病理科医生借助人工智能显微镜一体机,在同一台设备上实现数字成像、智能识别、辅助报告等,大大压缩工作时间……


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