以科技重塑未來醫(yī)療：醫(yī)聯(lián)智慧醫(yī)院解決方案助力健康中國2030

一場關于“未來醫(yī)療”的深度對話“未來我們會怎么看??？”2025年全國兩會期間，河北日報《多模態(tài)訪談·新生活答案》欄目將這一議題推向公眾視野。節(jié)目中，全國人大代表、河北省邢臺市人民醫(yī)院黨委書記陳樹波與醫(yī)聯(lián)集團院端商業(yè)化負責人張磊展開對話，探討醫(yī)療資源下沉與AI技術賦能的實踐路徑。這場討論不僅呼應了政府工作報告中“健康優(yōu)先發(fā)展”的核心戰(zhàn)略，更揭示了醫(yī)聯(lián)智慧醫(yī)院解決方案如何以技術創(chuàng)新打破地域壁壘，讓“家門口看名醫(yī)”從愿景走向現(xiàn)實。兩會政策定調：醫(yī)療資源均衡化與智慧化雙軌并行兩會期間，醫(yī)療AI與智慧醫(yī)院建設成為代表委員熱議的焦點。2025年政府工作報告明確提出“促進優(yōu)質醫(yī)療資源擴容下沉和區(qū)域均衡布局”，要求構建“50-100公里就醫(yī)圈”，推動分級診療體系全面落地。這一目標直擊我國醫(yī)療體系長期存在的痛點——優(yōu)質資源過度集中、基層服務能力不足、患者跨區(qū)域就醫(yī)成本高昂。對于這樣的行業(yè)痛點，代表委員們紛紛獻言獻策。全國政協(xié)委員、中國科大附一院黨委書記劉連新直言：“人工智能與大數(shù)據(jù)的結合，將重塑醫(yī)療服務的效率與質量。”全國人大代表、邢臺市人民醫(yī)院黨委書記陳樹波在訪談中強調：“基層醫(yī)療改革的關鍵在于資源均衡化，而技術創(chuàng)新是打破地域限制的核心動力?！北本┦姓f(xié)委員、中國醫(yī)學科學院腫瘤醫(yī)院主任醫(yī)師王昕進一步指出：“醫(yī)聯(lián)體資源流通的核心在于信息共享平臺的搭建，需借助數(shù)字化手段實現(xiàn)上下級醫(yī)院的無縫協(xié)作?！辈浑y發(fā)現(xiàn)，代表委員們的觀點們，不約而同的指向了同一個共識：即通過“AI+醫(yī)療”的創(chuàng)新模式，推動分級診療落地，從而實現(xiàn)醫(yī)療資源均衡化發(fā)展。那么，AI醫(yī)療在這一輪技術革命中，將扮演怎樣的角色呢？AI醫(yī)療的核心價值：賦能醫(yī)院、醫(yī)生與患者AI技術正重塑醫(yī)院運營模式，賦能醫(yī)院實現(xiàn)從“信息化”，到“智能化”的躍遷。醫(yī)院通過AI自動化流程優(yōu)化管理，可以大幅降低行政成本。在引入DeepSeek大模型后，醫(yī)院可實現(xiàn)與HIS、EMR系統(tǒng)的無縫對接，構建覆蓋診療全流程的智能網(wǎng)絡，病歷質控、行政流程的效率得到明顯提升。在醫(yī)院的具體實踐中，南充市中心醫(yī)院通過引入醫(yī)聯(lián)AI智能隨訪系統(tǒng)對原互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院進行升級，慢病患者復診率提高35%，醫(yī)療風險投訴下降60%，提質增效效果顯著。AI技術的核心價值在于釋放醫(yī)生的創(chuàng)造力，賦能醫(yī)生實現(xiàn)從“勞動密集型”到“價值創(chuàng)造型”轉型。北京清華長庚醫(yī)院在引入醫(yī)聯(lián)AI智能病歷服務后，病歷書寫效率提升70%，醫(yī)生日均接診量增加25%。而AI分身技術，則允許醫(yī)生自定義智能助手，通過深度學習提升診療精度，將問診效率提升300%，使其專注于疑難重癥救治。同時，通過AI訓練?？圃\療模型，可以實現(xiàn)經(jīng)驗數(shù)字化傳承，學生可快速學習名醫(yī)思維，提升科研效率。AI技術正在重構患者體驗，實現(xiàn)患者從“被動治療”到“主動健康”升級。AI通過提供智能客服、導診、預問診等服務，消除患者就醫(yī)焦慮及疑問，減輕患者負擔、優(yōu)化就醫(yī)體驗。浙江大學金華醫(yī)院在接入醫(yī)聯(lián)AI預問診服務后4個月，服務超12萬人次，患者平均候診時間縮短40%，患者滿意度大大提升。全國政協(xié)委員、遵義醫(yī)科大學附屬醫(yī)院副院長傅小云指出：“數(shù)字化是打通城鄉(xiāng)醫(yī)療壁壘的新橋梁?！比缃?，在技術的賦能之下，AI打破地域限制，解決資源不均已不再是一種奢求。醫(yī)聯(lián)智慧醫(yī)院解決方案：技術突破與場景落地的雙重革命作為AI醫(yī)療的領軍企業(yè)，醫(yī)聯(lián)始終致力于嚴肅醫(yī)療賦能行業(yè)高質量發(fā)展。自主研發(fā)的醫(yī)療垂直大模型MedGPT，融合了150萬醫(yī)生診療經(jīng)驗、2000萬患者數(shù)據(jù)及權威醫(yī)學知識庫，提供從預防、診斷到治療、康復的全流程健康服務賦能。支持27個?？频闹悄軉栐\、病歷生成、隨訪管理等服務。具備“有目標的循證問診、多模態(tài)感知、長周期記憶”等核心能力。模型能夠模擬醫(yī)學專家“直覺+分析”雙維思維，并結合RAG檢索與知識圖譜，有效的解決了大模型“幻覺”問題。在政策與技術的雙輪驅動下，中國醫(yī)療正迎來智慧化轉型的歷史性機遇。醫(yī)聯(lián)智慧醫(yī)院解決方案，不僅是技術創(chuàng)新的產(chǎn)物，更是對“優(yōu)質醫(yī)療資源人人可及”這一民生訴求的積極響應。正如全國人大代表陳樹波所言：“讓技術回歸醫(yī)療本質，讓普惠成為創(chuàng)新底色?！蔽磥?，醫(yī)聯(lián)將繼續(xù)以“為治愈而生”為使命，攜手行業(yè)伙伴，共同書寫醫(yī)療高質量發(fā)展的新篇章。

2025/03/11

醫(yī)聯(lián)受桂林市衛(wèi)生信息學會邀請參加人工智能應用技術交流沙龍

2025年2月28日，桂林市衛(wèi)生信息學會在市衛(wèi)健委的指導下，以“AI驅動醫(yī)療創(chuàng)新”為核心，成功舉辦醫(yī)療行業(yè)人工智能應用技術交流沙龍。活動匯聚學會常務理事會成員、市區(qū)醫(yī)院信息科骨干、血站技術專家及醫(yī)療領域學者近40人，共探AI技術與醫(yī)療健康的深度融合之路。領導致辭：錨定方向，共繪AI醫(yī)療藍圖桂林市衛(wèi)生健康委 規(guī)劃發(fā)展和信息科 科長 周金錄 在開場致辭中強調人工智能在醫(yī)療行業(yè)應用的重要性，并對今年的重點工作提出了要求。專題報告：從理論到實踐的全方位解析桂林市衛(wèi)生計生信息中心 副主任、學會原秘書長 王宇 以《生成式人工智能應用注意事項》為題，闡述了人工智能的工作原理、指出了衛(wèi)生健康行業(yè)在應用人工智能的注意事項、提出了醫(yī)療衛(wèi)生機構的部署建議。醫(yī)聯(lián)集團現(xiàn)場分享醫(yī)聯(lián)集團的張磊就【如何用AI構建未來醫(yī)生辦公室 等主題進行了學術交流】進行專題分享。 互動熱潮：直面挑戰(zhàn)，共解行業(yè)痛點在沙龍研討環(huán)節(jié)上，與會者圍繞“如何減少AI幻覺（Hallucination）”展開深入探討。王宇針對軟考人員關切，詳細解讀了職稱晉升和聘用中遇到的問題怎么解決的政策依據(jù)。同期召開的學會常務理事會，對2024年學會工作進行了總結，通過了2025年學會工作計劃，并通過了任命原秘書長王宇為第三屆理事會會長助理的提案，由王宇同志協(xié)助陳仙鶴會長處理部分學會事務。此次沙龍不僅是技術的碰撞，更是理念的共鳴。桂林市衛(wèi)生信息學會將持續(xù)搭建學術交流平臺，助推醫(yī)療健康事業(yè)高質量發(fā)展。

2025/03/07

MedGPT：基于權威RAG評估框架展現(xiàn)優(yōu)秀醫(yī)療性能

檢索增強生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技術正革新AI應用領域，它整合外部知識庫與 LLM（Large Language Model，大語言模型）內部知識，提高了 AI 系統(tǒng)的準確性和可靠性。多模態(tài)知識提取器的知識“召回能力”直接決定了大模型在回答推理時能否獲得準確的專業(yè)知識。但隨著 RAG 系統(tǒng)廣泛應用，其評估和優(yōu)化面臨挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的評估方法難以全面體現(xiàn) RAG 系統(tǒng)的復雜性和實際表現(xiàn)。近日，亞馬遜、上海人工智能研究院推出 RAGChecker 診斷工具，可為 RAG 系統(tǒng)提供細粒度、全面且可靠的診斷報告，并指明提升性能的操作方向。RAGChecker框架設計了包括整體指標、診斷檢索器指標和診斷生成器指標在內的一套全面評估體系。通過對包含查詢、文檔和真實答案的樣本進行輸入，并借助大型語言模型將文本分解為獨立的聲明再通過另一個模型驗證每個聲明的準確性，實現(xiàn)對模型的細粒度評估。在相關研究中，RAGChecker經(jīng)過嚴格的實驗驗證，其與人類判斷的相關性遠超 BLEU、ROUGE、BERTScore 等傳統(tǒng)評估指標，這充分彰顯了其科學性和可靠性。RAGCHECKER的指標還可以幫助實踐者開發(fā)和評估更有效的RAG系統(tǒng)，并通過調整RAG系統(tǒng)的設置（如檢索器的數(shù)量、塊大小、塊重疊比例和生成提示）來提供改進建議?；谶@樣一個權威的評估框架，我們對MedGPT這一醫(yī)療垂直大模型進行了全面的性能測試。Figure：Illustration of the proposed metrics in RAGChecker本次測試選取了30個來自專業(yè)醫(yī)生模擬的醫(yī)療專業(yè)問題，測試結果顯示，MedGPT 在多個關鍵指標上展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。在整體評估方面（衡量整個RAG流程的整體質量），MedGPT 的精度（precision）達到了 65.4，召回（recall）為 58.3，F(xiàn)1 score達到 59.9，這些指標相較于參考原文中提到其他模型的更佳分數(shù)在表現(xiàn)出更優(yōu)的得分。這意味著 MedGPT 在處理醫(yī)療問題時，能夠更精準地命中關鍵信息，并且全面地覆蓋問題相關的知識領域，為醫(yī)療決策提供有力的數(shù)據(jù)支持。在檢索維度上（查找相關信息的優(yōu)勢和劣勢能力），上下文精度（context precision）達到 62.2。這表明 MedGPT 在檢索醫(yī)療知識時，能夠以較高的精準度篩選出與問題緊密相關的內容，確保為后續(xù)的答案生成提供高質量的素材。而在生成維度（利用檢索到的上下文、處理嘈雜信息以及生成準確和忠實響應的能力），MedGPT 更是表現(xiàn)出了優(yōu)秀的性能。其上下文利用率（context utilization）為 66.3，充分體現(xiàn)了它能夠高效地整合和運用檢索到的醫(yī)療知識。模型生成響應中不正確聲明在相關 chunk 中的噪音敏感度（noise sensitivity in relevant），MedGPT 僅為 16.4；模型生成響應中不正確聲明在不相關 chunk 中的噪音敏感度（noise sensitivity in irrelevant）為 4.5，這一數(shù)據(jù)有力地證明了 MedGPT 在處理復雜醫(yī)療信息時，具有出色的抗干擾能力，能夠有效過濾掉無關的噪音信息，專注于生成準確、有價值的答案。綜合來看，MedGPT 在醫(yī)療垂直領域的表現(xiàn)已經(jīng)相當突出，能夠為醫(yī)療專業(yè)人士和患者提供可靠、準確的醫(yī)療知識和建議。上述測試結果有力地證實，MedGPT 作為專注于醫(yī)療領域的垂直大模型，在應對醫(yī)療專業(yè)問題時呈現(xiàn)出了優(yōu)秀的性能表現(xiàn)。以其高精準度、高度可靠性以及強大的抗干擾能力，在醫(yī)療人工智能領域中嶄露頭角。無論是輔助醫(yī)療人員進行病癥診斷，還是為患者提供專業(yè)的醫(yī)療咨詢服務，MedGPT無疑將會是非常理想的選擇，能夠為醫(yī)療行業(yè)的智能化進程提供強勁的推動力。

2025/01/22