新视窗｜智能医疗 引领龙江健康新未来

转自：黑龙江日报

医生介绍自动生成预问诊病历功能。

□文/摄 本报记者 周姿杉

黑龙江省卫生健康委积极响应国家政策，大力推进人工智能在医疗卫生领域的创新应用，为提升医疗服务质量、优化资源配置、保障人民健康带来了更多可能。近日，记者深入全省基层医疗服务、智慧医疗服务、中医诊疗服务、疾病预防控制等关键领域采访，探寻人工智能在黑土地上拓展的新路径。

优质资源下沉 基层医疗提效

“我们真切感受到了人工智能给基层医疗带来的巨大改变。”哈尔滨市卫生健康委相关负责人在接受采访时说。据介绍，哈尔滨市率先启动人工智能医疗服务能力提升工程，在基层医疗机构部署了智能辅助诊断系统与智能语音电话机器人系统，在智能辅助诊断方面，该系统已覆盖全市14个区（县）的183家基层医疗机构，截至目前已累计为1142名医生提供支持，处理数十万份病历，通过人工智能辅助诊断超20万次。

“在公共卫生服务领域，智能语音电话机器人发挥着重要作用。以前做健康宣教、随访提醒工作，都是通过人工拨打电话，效率低且易有人员遗漏。现在有了智能语音电话机器人，能自动外呼，还能根据预设内容发送短信，服务人次大幅增加。”省卫生健康委相关负责人说。

为了进一步提升医疗效率，省卫生健康委结合我省本地疾病图谱特点，对底层模型进行优化，构建了覆盖诊疗全流程的智能支持体系。省卫生健康委相关负责人表示：“通过整合应用软件开发、云计算服务及讯飞星火医疗大模型等技术，让优质医疗资源能够更好地下沉到基层，为广大人民群众服务。截至目前，完成人工智能辅助268117次，电子病历填写规范率从7.53%提升至53.02%。”

同时，人工智能还在医保审核、药物研发等方面展现出巨大潜力，有效降低医疗成本，提升了医疗服务整体效能。

智能定位病灶 提升诊疗精度

记者在哈医大一院心内科见到了正在使用智能辅助诊断系统的医生曹阳。“这个系统不仅能够有效提升门诊效率，缓解医生接诊压力，还能帮助医生提前了解患者病情，制定更精准的诊疗方案。”曹阳说，医院上线的“AI预问诊系统”，能够在患者候诊时，通过人机对话的方式，提前收集患者的主诉、病史、症状等信息，并自动生成结构化的预问诊报告。

哈医大二院超声医学科主任冷晓萍介绍：“最新引入的人工智能超声导航系统是医生的得力助手，能够实时动态剖析甲状腺及乳腺的超声视频图像，达成毫米级的病灶捕捉，智能化地完成病灶定位、特征分析、诊断决策以及报告生成，医生在检查过程中能同步获取人工智能的精准提示，减少漏诊及误诊。”同时，通过人工智能技术与医学影像的深度融合赋能乳腺疾病精准诊断，运用多模态融合，联动超声、MRI构建“乳腺病变图谱”，预测肿瘤演进，并利用人工智能标注的十万级标准化病例库，挖掘病灶特征与预后关联，推动个体化治疗。

“我们实现了DeepSeek大模型本地化部署。”哈医大一院信息中心副主任薛志刚告诉记者，“医护人员能够高效利用大模型的自然语言处理和复杂数据运算能力获取精准技术支持，实现快速查阅过往相似病例的诊疗过程与结果，结合最新的诊疗指南和药物相互作用分析，制定更加科学、精准的治疗方案。”

据了解，牡丹江医科大学附属红旗医院自主研发的“AI医疗智能助手”，已全面接入门诊医生工作站、住院医生工作站、护士工作站，深度融入日常工作场景，医护人员可便捷调用DeepSeek实现诊疗辅助，提高诊疗效率，为患者提供更加优质、高效、安全的医疗服务。

中医药数字化 疾控智能预测

在省中医馆健康信息平台，记者看到，平台正运用中医辨证论治系统，通过人工智能预问诊模拟医生思维，提前收集患者主诉与病史信息，结合高精度传感器采集舌象、脉象数据，实现了中医四诊客观化。医生们在开方时，系统基于深度学习算法分析临床大数据，辅助辨证施治及经典方剂匹配。

省中医馆负责人介绍，中医药知识库系统可以通过智能检索疾病方剂，利用智能穿戴设备与远程监测平台，实现慢性病居家管理及远程专家会诊，形成集智能诊疗、健康管理、远程服务于一体的中医药数字化生态，为群众提供更加便捷、高效的医疗服务。截至2024年末，平台接诊患者31135人次，填写中医电子病历21069份，创建中医病历20786个，开具医嘱21131条，开展体质测评8208人，查询知识库72975次。

据悉，省疾控中心已与哈尔滨工业大学签署合作协议，共同建设“人工智能+疾控”联合实验室。聚焦疾控领域人工智能技术创新与应用研究，依托联合实验室持续开展“人工智能+疾控”行业应用技术迭代，联合培养相关复合型人才。省疾控中心作为东北地区唯一国家区域公共卫生中心，充分借助“人工智能+”实现科技赋能，带动东北地区全面提升传染病监测预警与应急处置能力，夯实区域公共卫生安全根基。

“依托省统筹传染病监测预警与应急指挥信息平台，建设基于DeepSeek通用大模型的应用型人工智能平台。”省疾控负责人说，该平台通过对疾控知识库和数据推理逻辑的强化学习，结合疾控业务各场景，配置专有算法和模型，在传染病预测预警、不明原因疾病早期识别、多维监测数据智能分析等场景开展探索应用。

未来，黑龙江省将继续深化人工智能在医疗卫生领域的创新应用，不断拓展服务范围，积极推广提升基层医疗卫生机构人工智能覆盖率，促进医疗卫生资源的优化配置和高效利用，为人民群众提供更加全面、优质的健康服务。