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(chǎng)關(guān)于“未來醫(yī)療”的深度對(duì)話“未來我們會(huì)怎么看?。俊?025年全國兩會(huì)期間，河北日?qǐng)?bào)《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(tái)市人民醫(yī)院黨委書記陳樹波與醫(yī)聯(lián)集團(tuán)院端商業(yè)化負(fù)責(zé)人張磊展開對(duì)話，探討醫(yī)療資源下沉與AI技術(shù)賦能的實(shí)踐路徑。這場(chǎng)討論不僅呼應(yīng)了政府工作報(bào)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(shù)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(shí)。兩會(huì)政策定調(diào)：醫(yī)療資源均衡化與智慧化雙軌并行兩會(huì)期間，醫(yī)療AI與智慧醫(yī)院建設(shè)成為代表委員熱議的焦點(diǎn)。2025年政府工作報(bào)告明確提出“促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源擴(kuò)容下沉和區(qū)域均衡布局”，要求構(gòu)建“50-100公里就醫(yī)圈”，推動(dòng)分級(jí)診療體系全面落地。這一目標(biāo)直擊我國醫(yī)療體系長期存在的痛點(diǎn)——優(yōu)質(zhì)資源過度集中、基層服務(wù)能力不足、患者跨區(qū)域就醫(yī)成本高昂。對(duì)于這樣的行業(yè)痛點(diǎn)，代表委員們紛紛獻(xiàn)言獻(xiàn)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(jié)合，將重塑醫(yī)療服務(wù)的效率與質(zhì)量。”全國人大代表、邢臺(tái)市人民醫(yī)院黨委書記陳樹波在訪談中強(qiáng)調(diào)：“基層醫(yī)療改革的關(guān)鍵在于資源均衡化，而技術(shù)創(chuàng)新是打破地域限制的核心動(dòng)力?！北本┦姓f(xié)委員、中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院主任醫(yī)師王昕進(jìn)一步指出：“醫(yī)聯(lián)體資源流通的核心在于信息共享平臺(tái)的搭建，需借助數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)上下級(jí)醫(yī)院的無縫協(xié)作?！辈浑y發(fā)現(xiàn)，代表委員們的觀點(diǎn)們，不約而同的指向了同一個(gè)共識(shí)：即通過“AI+醫(yī)療”的創(chuàng)新模式，推動(dòng)分級(jí)診療落地，從而實(shí)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(shù)革命中，將扮演怎樣的角色呢？AI醫(yī)療的核心價(jià)值：賦能醫(yī)院、醫(yī)生與患者AI技術(shù)正重塑醫(yī)院運(yùn)營模式，賦能醫(yī)院實(shí)現(xiàn)從“信息化”，到“智能化”的躍遷。醫(yī)院通過AI自動(dòng)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(shí)現(xiàn)與HIS、EMR系統(tǒng)的無縫對(duì)接，構(gòu)建覆蓋診療全流程的智能網(wǎng)絡(luò)，病歷質(zhì)控、行政流程的效率得到明顯提升。在醫(yī)院的具體實(shí)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(duì)原互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院進(jìn)行升級(jí)，慢病患者復(fù)診率提高35%，醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)投訴下降60%，提質(zhì)增效效果顯著。AI技術(shù)的核心價(jià)值在于釋放醫(yī)生的創(chuàng)造力，賦能醫(yī)生實(shí)現(xiàn)從“勞動(dòng)密集型”到“價(jià)值創(chuàng)造型”轉(zhuǎn)型。北京清華長庚醫(yī)院在引入醫(yī)聯(lián)AI智能病歷服務(wù)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(shù)，則允許醫(yī)生自定義智能助手，通過深度學(xué)習(xí)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(shí)，通過AI訓(xùn)練?？圃\療模型，可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化傳承，學(xué)生可快速學(xué)習(xí)名醫(yī)思維，提升科研效率。AI技術(shù)正在重構(gòu)患者體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)患者從“被動(dòng)治療”到“主動(dòng)健康”升級(jí)。AI通過提供智能客服、導(dǎo)診、預(yù)問診等服務(wù)，消除患者就醫(yī)焦慮及疑問，減輕患者負(fù)擔(dān)、優(yōu)化就醫(yī)體驗(yàn)。浙江大學(xué)金華醫(yī)院在接入醫(yī)聯(lián)AI預(yù)問診服務(wù)后4個(gè)月，服務(wù)超12萬人次，患者平均候診時(shí)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(xué)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(shù)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(shù)突破與場(chǎng)景落地的雙重革命作為AI醫(yī)療的領(lǐng)軍企業(yè)，醫(yī)聯(lián)始終致力于嚴(yán)肅醫(yī)療賦能行業(yè)高質(zhì)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(yàn)、2000萬患者數(shù)據(jù)及權(quán)威醫(yī)學(xué)知識(shí)庫，提供從預(yù)防、診斷到治療、康復(fù)的全流程健康服務(wù)賦能。支持27個(gè)專科的智能問診、病歷生成、隨訪管理等服務(wù)。具備“有目標(biāo)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(xué)專家“直覺+分析”雙維思維，并結(jié)合RAG檢索與知識(shí)圖譜，有效的解決了大模型“幻覺”問題。在政策與技術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)下，中國醫(yī)療正迎來智慧化轉(zhuǎn)型的歷史性機(jī)遇。醫(yī)聯(lián)智慧醫(yī)院解決方案，不僅是技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)物，更是對(duì)“優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源人人可及”這一民生訴求的積極響應(yīng)。正如全國人大代表陳樹波所言：“讓技術(shù)回歸醫(yī)療本質(zhì)，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(zhì)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(xué)會(huì)邀請(qǐng)參加人工智能應(yīng)用技術(shù)交流沙龍

2025年2月28日，桂林市衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)在市衛(wèi)健委的指導(dǎo)下，以“AI驅(qū)動(dòng)醫(yī)療創(chuàng)新”為核心，成功舉辦醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用技術(shù)交流沙龍?；顒?dòng)匯聚學(xué)會(huì)常務(wù)理事會(huì)成員、市區(qū)醫(yī)院信息科骨干、血站技術(shù)專家及醫(yī)療領(lǐng)域?qū)W者近40人，共探AI技術(shù)與醫(yī)療健康的深度融合之路。領(lǐng)導(dǎo)致辭：錨定方向，共繪AI醫(yī)療藍(lán)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(chǎng)致辭中強(qiáng)調(diào)人工智能在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用的重要性，并對(duì)今年的重點(diǎn)工作提出了要求。專題報(bào)告：從理論到實(shí)踐的全方位解析桂林市衛(wèi)生計(jì)生信息中心 副主任、學(xué)會(huì)原秘書長 王宇 以《生成式人工智能應(yīng)用注意事項(xiàng)》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(yīng)用人工智能的注意事項(xiàng)、提出了醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的部署建議。醫(yī)聯(lián)集團(tuán)現(xiàn)場(chǎng)分享醫(yī)聯(lián)集團(tuán)的張磊就【如何用AI構(gòu)建未來醫(yī)生辦公室 等主題進(jìn)行了學(xué)術(shù)交流】進(jìn)行專題分享。 互動(dòng)熱潮：直面挑戰(zhàn)，共解行業(yè)痛點(diǎn)在沙龍研討環(huán)節(jié)上，與會(huì)者圍繞“如何減少AI幻覺（Hallucination）”展開深入探討。王宇針對(duì)軟考人員關(guān)切，詳細(xì)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(xué)會(huì)常務(wù)理事會(huì)，對(duì)2024年學(xué)會(huì)工作進(jìn)行了總結(jié)，通過了2025年學(xué)會(huì)工作計(jì)劃，并通過了任命原秘書長王宇為第三屆理事會(huì)會(huì)長助理的提案，由王宇同志協(xié)助陳仙鶴會(huì)長處理部分學(xué)會(huì)事務(wù)。此次沙龍不僅是技術(shù)的碰撞，更是理念的共鳴。桂林市衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)將持續(xù)搭建學(xué)術(shù)交流平臺(tái)，助推醫(yī)療健康事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2025/03/07

MedGPT：基于權(quán)威RAG評(píng)估框架展現(xiàn)優(yōu)秀醫(yī)療性能

檢索增強(qiáng)生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技術(shù)正革新AI應(yīng)用領(lǐng)域，它整合外部知識(shí)庫與 LLM（Large Language Model，大語言模型）內(nèi)部知識(shí)，提高了 AI 系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。多模態(tài)知識(shí)提取器的知識(shí)“召回能力”直接決定了大模型在回答推理時(shí)能否獲得準(zhǔn)確的專業(yè)知識(shí)。但隨著 RAG 系統(tǒng)廣泛應(yīng)用，其評(píng)估和優(yōu)化面臨挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的評(píng)估方法難以全面體現(xiàn) RAG 系統(tǒng)的復(fù)雜性和實(shí)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(xì)粒度、全面且可靠的診斷報(bào)告，并指明提升性能的操作方向。RAGChecker框架設(shè)計(jì)了包括整體指標(biāo)、診斷檢索器指標(biāo)和診斷生成器指標(biāo)在內(nèi)的一套全面評(píng)估體系。通過對(duì)包含查詢、文檔和真實(shí)答案的樣本進(jìn)行輸入，并借助大型語言模型將文本分解為獨(dú)立的聲明再通過另一個(gè)模型驗(yàn)證每個(gè)聲明的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的細(xì)粒度評(píng)估。在相關(guān)研究中，RAGChecker經(jīng)過嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，其與人類判斷的相關(guān)性遠(yuǎn)超 BLEU、ROUGE、BERTScore 等傳統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)，這充分彰顯了其科學(xué)性和可靠性。RAGCHECKER的指標(biāo)還可以幫助實(shí)踐者開發(fā)和評(píng)估更有效的RAG系統(tǒng)，并通過調(diào)整RAG系統(tǒng)的設(shè)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(jìn)建議?；谶@樣一個(gè)權(quán)威的評(píng)估框架，我們對(duì)MedGPT這一醫(yī)療垂直大模型進(jìn)行了全面的性能測(cè)試。Figure：Illustration of the proposed metrics in RAGChecker本次測(cè)試選取了30個(gè)來自專業(yè)醫(yī)生模擬的醫(yī)療專業(yè)問題，測(cè)試結(jié)果顯示，MedGPT 在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。在整體評(píng)估方面（衡量整個(gè)RAG流程的整體質(zhì)量），MedGPT 的精度（precision）達(dá)到了 65.4，召回（recall）為 58.3，F(xiàn)1 score達(dá)到 59.9，這些指標(biāo)相較于參考原文中提到其他模型的更佳分?jǐn)?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(shí)，能夠更精準(zhǔn)地命中關(guān)鍵信息，并且全面地覆蓋問題相關(guān)的知識(shí)領(lǐng)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(guān)信息的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)能力），上下文精度（context precision）達(dá)到 62.2。這表明 MedGPT 在檢索醫(yī)療知識(shí)時(shí)，能夠以較高的精準(zhǔn)度篩選出與問題緊密相關(guān)的內(nèi)容，確保為后續(xù)的答案生成提供高質(zhì)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(zhǔn)確和忠實(shí)響應(yīng)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(yùn)用檢索到的醫(yī)療知識(shí)。模型生成響應(yīng)中不正確聲明在相關(guān) chunk 中的噪音敏感度（noise sensitivity in relevant），MedGPT 僅為 16.4；模型生成響應(yīng)中不正確聲明在不相關(guān) 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(fù)雜醫(yī)療信息時(shí)，具有出色的抗干擾能力，能夠有效過濾掉無關(guān)的噪音信息，專注于生成準(zhǔn)確、有價(jià)值的答案。綜合來看，MedGPT 在醫(yī)療垂直領(lǐng)域的表現(xiàn)已經(jīng)相當(dāng)突出，能夠?yàn)獒t(yī)療專業(yè)人士和患者提供可靠、準(zhǔn)確的醫(yī)療知識(shí)和建議。上述測(cè)試結(jié)果有力地證實(shí)，MedGPT 作為專注于醫(yī)療領(lǐng)域的垂直大模型，在應(yīng)對(duì)醫(yī)療專業(yè)問題時(shí)呈現(xiàn)出了優(yōu)秀的性能表現(xiàn)。以其高精準(zhǔn)度、高度可靠性以及強(qiáng)大的抗干擾能力，在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域中嶄露頭角。無論是輔助醫(yī)療人員進(jìn)行病癥診斷，還是為患者提供專業(yè)的醫(yī)療咨詢服務(wù)，MedGPT無疑將會(huì)是非常理想的選擇，能夠?yàn)獒t(yī)療行業(yè)的智能化進(jìn)程提供強(qiáng)勁的推動(dòng)力。

2025/01/22