突发疾病无所适从、看病挂号等候时间长、报告结果出来晚……医疗的一系列问题一直困扰着病患和医生。随着近年来人工智能在医疗领域的尝试和应用，人工智能产品不断融入到医疗流程的检查前、中、后等各个方面，其中一部分人工智能产品已基本成熟，从“概念”走向“落地”。

去年12月，上海在全国率先发布首批10大领域、19个点位的AI应用场景需求，采取“揭榜挂帅”机制，面向全球征集解决方案。今年4月，最终有市西中学、复旦大学附属肿瘤医院、张江人工智能岛、长阳创谷等12家单位入选“上海市首批人工智能试点应用场景”，记者日前前往上海市第十人民医院和复旦大学附属肿瘤医院，就人工智能在医疗领域的应用一探究竟。

问诊和分诊：AI医师助理上线

匆忙就诊，不知道该去哪个诊室？别急，AI能够帮上忙。据上海市第十人民医院急诊科副主任彭沪介绍，在急诊大厅，作为医师助理的人工智能会模拟医师询问患者几个问题，根据病情需要，还会给患者测量血压、脉搏和体温，AI将通过这些诊前数据，初步判断患者的病情并推荐相应诊室。

自助问诊蛋壳椅。

在上海市第十人民医院的急诊大厅，患者可坐在自助问诊蛋壳椅上，通过急诊辅助诊断系统完成预问诊，还可接受AI的自动建议，完成就诊前的相应检验检查。

急诊值班护士携手AI一起为头痛患者完成就诊前的相应检查。

如上图所示，对于无法完成自助问诊的患者，急诊值班护士将和AI一起，协助这位头痛患者完成就诊前的相应检查，包括询问并记录患者头痛程度、头痛时长以及测量血压，稍后将根据AI急诊辅助诊断系统的提示，把患者送往科室进行诊治。

除了急诊和门诊现场挂号，能否让病人在挂号前得知病情，提前匹配相应专家，避免号源浪费？基于这样的思考，复旦大学附属肿瘤医院推出“精准预约”的预约挂号模式。也就是让AI进行智能分诊，患者按照平台要求实名上传病史资料，AI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，同时为患者提供合理的就医路径引导。比如，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。

据了解，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每周共计875个专家号接入精准预约功能，并在2019年上半年，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，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，精准预约成功为每位患者平均节省两个半小时的就诊时间，患者挂专家号的等待时间已经平均减少7.4天，专家门诊的效率平均提高了3.5倍左右。

医疗影像识别：让AI做擅长的事

基于影像的可存储、可传输和可标准化的特点，AI在医疗影像识别上的应用得到越来越广泛的认可，特别是对肺结节和肋骨骨折的筛查，CT影像视野清晰、干扰因素少、病灶特征规律可循，让AI来判读医疗影像，确实是理想的用武之地。

在十院放射科的阅片室，执业医师邱裕友端坐在电脑前，双目紧盯着屏幕上的CT影像。据了解，为了确保影像判读的准确性，通常需要由一名执业医师与副主任或主任医师共同阅读同一名患者的CT影像，医师在读片完毕之后，还需要上级医生复查一遍，签字确认。而有了AI的加入，智能CT辅助影像诊断系统将辅助医师完成读片的第一个步骤，在保证准确度的前提下，提高读片效率。

“不像人一样会有疲劳感，它持续地用算力去识别各种各样的结节，灵敏度也非常高，而人的作用是在AI找到无数结节后，怎样去区分，哪些是伪像，哪些是真正的结节，在这个判别过程中，就需要医生的经验，跟我们的一些医学知识联系起来。”邱裕友介绍道，人眼一天看肺部CT六十份以上，就会出现一定的差错率，可能会有漏诊的情况，使用AI之后，通过调节筛查的阈值，“宁可错杀也不放过”，漏诊率降低，看成千上万张CT影像，平均也不过几秒时间，再由医师复查，工作效率提高不少。

在邱裕友看来，AI最大的作用在于，通过这种不知疲倦的算力，可以减少医生的很多机械劳动。经过AI的一个“初筛”过程，再由医生去判断，可能前面70%的时间就节省了，医生的精力就集中在最核心的部分，去发现更为关键的医学问题。

右侧电脑画面为AI识别并标示出的肺结节影像图。

复旦大学附属肿瘤医院的临床实践表明，AI影像辅助筛查系统在确保准确率的前提下，医生诊断效率提升了30%-50%。复旦大学附属肿瘤医院副院长吴炅教授认为，借助AI技术减少医生重复性工作、实现自动化检测，让患者省时、医生减负，也是引进AI的初衷。据了解，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。而完成一例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AI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AI全自动显微镜用于诊断还需更多病例验证。

十院放射科主任汤光宇也认为，AI在医疗方面的发展趋势，是开发检查过程中能够实现的自动扫描和鉴别诊断系统，“心脏核磁共振的序列很多，这些工作实际上都应该由机器来做，自动扫描，把单反相机变成傻瓜相机，减少繁复程序。”