中新經(jīng)緯3月17日電 (王玉玲)“幫我查一下這個病人的全部數(shù)據(jù)中TNM臨床分期有多少個，是否統(tǒng)一。”中山大學腫瘤防治中心副院長、主任醫(yī)師孫穎向AI診療助手語音輸入指令后，一分鐘內(nèi)，接入患者病歷系統(tǒng)的AI診療助手給出了分析結果。

　　TNM‌是目前國際上最為通用的腫瘤分期系統(tǒng)，用于評估惡性腫瘤的生長范圍和播散程度，并以此為依據(jù)制訂治療方案和估計預后。

　　此前，醫(yī)生需要翻閱患者歷史的病歷和就診記錄，并通過自己記憶整理歸納患者的腫瘤特征、淋巴結轉移數(shù)量、遠期轉移灶位置和數(shù)量等關鍵信息，才能得出準確的TNM分期結論。這一過程不僅繁瑣，且易受人為因素影響。

　　現(xiàn)在，這項費時費力的工作變得快捷，清晰明了。

　　而查閱TNM分期結果，只是AI診療助手的場景之一。中新經(jīng)緯近日來到位于廣東省廣州市的中山大學腫瘤防治中心，探訪AI診療助手在醫(yī)療場景中的應用。

　　患者能“多聊”三分鐘

　　2月27日，中山大學腫瘤防治中心完成私有化部署醫(yī)渡科技AI中臺，依托國產(chǎn)大模型DeepSeek滿血版及醫(yī)渡“AI醫(yī)療大腦”YiduCore，打造AI診療助手，賦能臨床應用場景。

　　中山大學腫瘤中心信息科主任李超峰告訴中新經(jīng)緯，醫(yī)院部署AI診療助手，最主要是希望通過人工智能技術賦能醫(yī)護，提升診療效率和能力。

　　“我們在此前就接入了多個大模型來做行政事務輔助，當時是全國第一家使用大模型的醫(yī)院。彼時我們就已預判到，大模型未來會全面改善醫(yī)療，患者就醫(yī)以及醫(yī)生診療的每一個場景都值得用大模型重做一遍，因為它提供了全新的交互方式和全面智能化的模式。”李超峰說道。

　　具體到中山大學腫瘤中心AI診療助手的功能，醫(yī)渡科技大模型產(chǎn)品負責人張玉杰向中新經(jīng)緯介紹道，一是在接入數(shù)據(jù)平臺后，AI診療助手可以實時讀取患者在院全周期診療數(shù)據(jù)，醫(yī)生可以根據(jù)診療需要讓AI查詢和總結患者的病史、檢查、用藥記錄，AI診療助手會給出匯總結果、歷史變化趨勢和推理過程。

　　二是在病歷生成場景中，AI可以完成門診復診病歷書寫、出院小結書寫，以及患者病情概覽總結，幫助醫(yī)生快速生成病歷內(nèi)容。這不僅能顯著減輕醫(yī)生的病歷書寫負擔，還能通過智能分析和梳理患者歷史就診數(shù)據(jù)，生成結構化、重點突出的病情概覽，幫助醫(yī)生在短時間內(nèi)全面了解患者病史、治療經(jīng)過和當前狀況，特別是對于復雜病例或長期治療患者尤為有效。

　　三是通過整合病理報告、影像學特征及臨床數(shù)據(jù)，模型可生成符合臨床指南的TNM分期評估建議，此外，基于患者數(shù)據(jù)與臨床指南、系統(tǒng)可以生成診療方案推薦，輔助醫(yī)生診斷決策。

　　“我們的AI診療助手可以簡單理解為，是在DeepSeek之上疊加了腫瘤專病數(shù)據(jù)庫和專科知識，讓它增強了腫瘤專病分析能力。腫瘤是比較復雜的疾病，在腫瘤的診療過程中，需要回顧患者過往所有治療情況，從最初的情況到腫瘤演化過程，還要看影像、檢驗指標、生化指標等。醫(yī)生需要在很短的時間內(nèi)去全面了解患者，存在一定的困難。同時，腫瘤診療需要依據(jù)診療規(guī)范并嚴格質控。 AI在提升診療效率和規(guī)范方面大有可為。”李超峰說道。

　　AI診療助手上線后，醫(yī)護人員的接受程度怎么樣？李超峰提到，此前他們進行了全院級別的培訓，在全自愿的情況下，來了五六百人，很多人都站著聽，并且有多個科室主任邀請科室技術人員到進行科室單獨培訓。“醫(yī)生們對于新技術的探索是非常深入的，在部署后幾天時間，就有大專家給我發(fā)了他的測評報告，研究怎么用好大模型，更加符合他個人的診療需求。”李超峰說道。

　　中山大學腫瘤防治中心胸科副主任醫(yī)師羅孔嘉在第一時間就試用了AI診療助手，他告訴中新經(jīng)緯，他主要負責肺結節(jié)病人的診療，AI診療助手雖然上線時間不長，但已經(jīng)融入他的工作流程中，在談及使用體驗時，他回復中新經(jīng)緯稱：“太震撼了。”

　　“從我個人的體驗來看，AI診療助手是非常好用的，一方面，它真的可以解放醫(yī)生的重復勞動，以前每次看門診的時候，每個患者的接診時間一般在7、8分鐘，但我們要對著電腦填寫病歷，查看患者的診療記錄，這會極大減少我們跟患者的交流時間，現(xiàn)在在AI診療助手的幫助下，我們就可以節(jié)省出這一部分時間，多跟患者交流，一個患者至少能多溝通三分鐘時間。”羅孔嘉說道。

　　現(xiàn)在，每位患者在門診就診后，羅孔嘉都會給患者一張由AI診療助手生成、醫(yī)生審核完的注意事項，里邊會結合患者個體情況，提供需要在飲食起居、用藥方面的指南。“因為肺結節(jié)比較特殊，患者很多是生活作息有問題，我需要給他們提供比較詳細的注意事項，但以前我光說，患者不樂意聽，而且也記不住。現(xiàn)在有了助手，它可以直接生成，而且能補充一些醫(yī)生可能會遺漏的信息，比如埃克替尼不能和西柚、紫皮葡萄這些水果一起吃，會影響藥效。現(xiàn)在患者可以直接看我打印出來的文檔，他們也能更好地遵醫(yī)囑。”羅孔嘉說道。

　　談及未來的規(guī)劃，李超峰告訴中新經(jīng)緯，他們部署AI診療助手的時間只有三周左右，但在此前，醫(yī)院與醫(yī)渡科技一起，在2015年左右就開始搭建醫(yī)院的大數(shù)據(jù)平臺，對醫(yī)院的診療數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、歸納，形成數(shù)據(jù)底座，為AI診療助手的部署搭建好基礎。下一步，他希望能夠進一步對模型進行優(yōu)化，一方面將AI診療助手更好地融入醫(yī)生的工作流，變被動為主動，可以預先幫助醫(yī)生整理患者診療信息，另一方面，希望繼續(xù)投喂醫(yī)院醫(yī)生的診療經(jīng)驗、專家共識等，豐富知識庫，提升大模型的專科能力。

　　AI會否取代醫(yī)生？

　　在醫(yī)療領域，存在著“不可能三角”的概念，即在醫(yī)療體系中，質量(看得好病)、成本(看得起病)和效率(看得上病)這三個關鍵要素難以同時實現(xiàn)。

　　為解決這一問題，早在2015年，多家醫(yī)療機構就已開啟對于AI醫(yī)療的探索，嘗試使用AI進行影像分析，建設自己的大數(shù)據(jù)平臺等。

　　在孫穎看來，此前AI醫(yī)療的門檻較高，醫(yī)院里面獲取數(shù)據(jù)不夠便捷，合作做AI的人很難對接，是少量人(醫(yī)療機構)在做的一些創(chuàng)新，有技術、平臺、數(shù)據(jù)以及政策門檻。

　　對于能否破解“不可能三角”，孫穎認為，AI的助力能夠縮短醫(yī)生繁瑣的工作流程，同時可以提升診療的規(guī)范性，如果可以基于大醫(yī)院的探索形成腫瘤專科的大模型后向基層醫(yī)療推廣，可以提升腫瘤治療整體的規(guī)范性。

　　近期，#醫(yī)生稱DeepSeek有三甲醫(yī)院專家水平#話題也沖上了熱搜，一些網(wǎng)友也在討論，接下來會否出現(xiàn)AI醫(yī)生，普通人能否用DeepSeek看病。

　　對于AI在未來會否取代醫(yī)生，結合多年來的工作經(jīng)驗，孫穎持否定意見。“疾病是一個動態(tài)的過程，普通人沒有辦法通過DeepSeek來精準地描述自己的癥狀，也沒有辦法了解臨床最新的進展，掌握醫(yī)生的個人經(jīng)驗，患者遇到問題還是要就醫(yī)。”孫穎說。

　　孫穎進一步表示，凡是要變成實實在在給病人做治療的，要非常嚴肅謹慎：“在實際醫(yī)院應用中，我們要處理好大模型約束和發(fā)散的問題，對于DeepSeek推薦診療方案，要讓它數(shù)據(jù)必須真實，推薦診療方案又要有一定的發(fā)散，體現(xiàn)理解能力，建模型就應該是針對不同的場景，有不同的自由度和泛化，因為不同的場景對于生成結果的客觀可靠性的要求不同。”

　　會否面臨合規(guī)風險？

　　北京瀛和(廣州)律師事務所高級顧問黃迪告訴中新經(jīng)緯，DeepSeek這類AI大模型本質上屬于生成式人工智能技術服務產(chǎn)品。它并非專用于醫(yī)療領域的傳統(tǒng)意義上的醫(yī)療器械，卻在醫(yī)療過程中發(fā)揮輔助作用，其產(chǎn)生的結果可能影響醫(yī)療決策，因此需要從多維度法律規(guī)范來界定其使用邊界和責任歸屬。

　　她提示，醫(yī)院在應用AI大模型時會面臨多項問題，第一，數(shù)據(jù)合規(guī)問題，醫(yī)院對患者信息負有首要保護責任，不能因引入第三方技術而免除自身義務。第二，醫(yī)療行為合規(guī)問題，AI僅能作為工具輔助。第三，患者知情權問題，患者對接受醫(yī)療事項具有知情權。

　　黃迪建議稱，醫(yī)院要落實數(shù)據(jù)分類分級管理，對敏感信息進行去標識化或匿名化處理，并建立數(shù)據(jù)訪問權限機制。與AI模型工具或服務提供方簽署數(shù)據(jù)安全協(xié)議，在接入使用前充分評估提供方的數(shù)據(jù)安全保障能力水平，并在協(xié)議中約定數(shù)據(jù)保護責任。同時，在開展相關診療活動前，在知情同意書中明確告知患者在哪些環(huán)節(jié)有AI參與診療，使用范圍、目的及其可能存在的局限性和風險。

　　就醫(yī)院數(shù)據(jù)安全與患者隱私保護問題，李超峰告訴中新經(jīng)緯，醫(yī)院進行了多種方式保護，一方面，他們進行了AI診療助手的私有化部署，保證數(shù)據(jù)不出院，數(shù)據(jù)在受控范圍內(nèi)，也做了相關的安全防范的措施；另一方面，在調(diào)用患者信息的時候，也會把患者的敏感信息去掉。

　　北京君都(上海)律師事務所生命科學與健康醫(yī)療法律部主任張文波提到，醫(yī)院在使用AI大模型時，要確保AI大模型僅作為輔助工具，醫(yī)生需對最終診斷和治療方案負責。例如，在病歷生成后，醫(yī)生需人工審核；在影像分析中，AI建議需經(jīng)醫(yī)生復核。此外，在高風險環(huán)節(jié)(如腫瘤TNM分期)，需結合多學科會診；在低風險場景(如常規(guī)隨訪)可適當依賴AI提升效率。

　　(更多報道線索，請聯(lián)系本文作者王玉玲：wangyuling@chinanews.com.cn)(中新經(jīng)緯APP)

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責任編輯：羅琨 李中元