2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确了84个细分领域的应用场景，为AI在医疗领域的广泛应用提供了明确的方向。近日，记者走访多家北京三甲医院，深入了解了AI在医疗领域的丰富应用场景。

　　AI+导诊：

　　便捷就医新体验

　　走进北京安贞医院，患者们不再为繁琐的就医流程而烦恼。只需打开“北京安贞医院智慧服务平台”微信小程序，一个贴心的AI“导诊助手”便会全程陪伴患者。从预约挂号、院内外导航，到候诊报到、预问诊交流，再到预约检查、药房取药，AI“导诊助手”都能一一搞定，让就医过程变得无比“丝滑”。

　　患者陈大爷体验了这一服务后，不禁感叹道：“没想到还真挺智能的！”从添加就诊人到完成挂号，再到精准导航到科室，整个过程省时省力。据首都医科大学附属北京安贞医院信息中心技术总监周奕介绍，使用这一微信小程序，患者的大部分环节都无需在人工窗口或自助机旁排队，实测就诊时间至少节省15分钟。

　　AI+诊断：

　　精准高效的新手段

　　在首都医科大学附属北京天坛医院的急诊病房里，多位脑卒中患者正在接受“AI医生”的辅助诊疗。这位“AI医生”名为急性脑卒中智能影像决策平台（iStroke），它能为脑卒中患者提供“一站式”病情评估、诊断决策。

　　天坛医院国家神经系统疾病临床医学研究中心人工智能中心的工作人员叶万兴向记者演示了“AI医生”的诊断过程。出血性或缺血性脑卒中患者到院后，首先进行平扫CT和增强CT等检查。经过上千张影像检查图片的分析，“AI医生”能在短时间内完成颅内出血和缺血鉴别分析、颅内血管分析和脑灌注分析，直观勾勒出血区域，并提示出血类型和血肿扩大风险概率。同时，它还能三维重建颅内血管，识别血管狭窄和闭塞位点，计算灌注状态，定量评估脑组织梗死区域和周围缺血区域严重程度，辅助医生进行诊疗决策。

　　以往，影像科医生需要花费30分钟甚至更长时间判读影像，给出诊断报告。而现在，随着智能医疗诊断场景的落地，AI在一定程度上代替了影像科医生的工作，3至5分钟即可给出诊断报告，大大提高了诊断效率和准确性。

　　AI+监管：

　　守护医保基金的新防线

　　医保基金是人民群众的“看病钱”和“救命钱”。然而，随着医疗资源可及性的提升和医疗保险事业的迅速发展，过度诊疗、超量用药等问题日益凸显，给医保基金管理带来了巨大挑战。

　　面对这一难题，清华大学附属北京清华长庚医院与清华大学电子工程系携手合作，建设了一套医院端的智能医保基金监管系统。该系统通过梳理大量底层数据，建立了收费项目库和医嘱项目库两大基本数据库，搭建了智能监管系统的“骨架”。通过标准化计价系统、优化计价管理逻辑，该系统将80%的不合理收费问题扼杀在医保基金支出前。

　　在医生下医嘱时，该系统能自动判断医嘱的合理性，避免重复或互斥项目的选择。同时，它还搭建了基于全病历的医保智能审管平台“大脑”，用AI审核处方，解决超医保支付标准用药等问题，对医保基金进行事中管控。据清华大学附属北京清华长庚医院行政总助、医保物价办负责人聂广孟介绍，该系统使用临床病历语义理解和医学知识图谱技术，已成功通过“国家临床执业医师资格考试综合笔试”，并形成了200万个医学知识图谱，支持住院全病程记录的语义理解和多类医学专业术语的识别解析。

　　此外，该系统还通过大数据监管进行事后分析，构建了医院端医保基金监管全流程智能化、闭环化管理网络，实现了对医保基金使用轨迹的全方位、实时化监控。所有环节都有迹可查，编织起一张事前防控、事中管控、事后监控的全链条基金安全防控网。

　　《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》介绍了84个AI+医疗应用场景，上述几个案例只是其中的缩影。一叶知秋，AI医疗的创新浪潮正席卷而来。“至于如何让AI更好地与医疗需求相结合，就是下一个且行且思的命题了。”周奕说。

　　（科技日报，2.12 文/于紫月）