AI赋能医院管理与科技创新 案例尽在第七届CMIA医学创新大会！

　　数据问题首当其冲■◆★，很多医院存在数据孤岛现象■★★，不同系统间数据格式、标准不统一，难以实现跨科室、跨部门的有效整合与流通。有些医院日均产生大量影像数据，却因数据孤岛无法被其他科室充分利用■■★★★◆。数据质量也参差不齐，低质量数据严重影响AI模型训练效果，甚至引发模型「幻觉」问题，导致错误输出。

　　然而◆★★★◆，面对这一必然趋势，有的医院在迷茫■■★，有的医院在观望，而有的医院早已率先开启人工智能技术升级，预期在这场医院管理质量的较量中拔得头筹★■■★★，取得先机。

　　山东第一医科大学第一附属医院同样在AI应用上成果斐然。该院党委副书记、院长田辉对健康界表示，医院通过全院级部署国产人工智能大模型DeepSeek★◆◆，实现了流程导航精准化，构建覆盖行政、采购、设备管理等全流程的知识图谱，以自然语言交互实现「问题直达解决方案」■■★，流程咨询响应准确率达98%★◆★■★★，审批周期缩短60%，年节省工时超3000小时。

　　与此同时■★■，医疗服务模式将因AI发生根本性变革■■■。远程医疗、智能家庭医生等服务将借助AI技术得到极大优化。通过可穿戴设备实时采集患者生理数据■★■◆◆■，AI进行分析预警，为患者提供个性化健康管理方案■★，打破地域限制，让优质医疗资源惠及更广泛人群。

　　面对重重挑战，业界已探索出一系列行之有效的解决策略。在数据治理方面，有的医院通过建立统一的数据标准体系★◆，运用数据清洗、脱敏、集成等技术手段◆★■◆，打破数据孤岛★◆★，提升数据质量◆★★★■■；有些地区建立区域医疗数据中心◆■★★★■，整合区域内医院数据，进行标准化处理后供AI模型训练使用■★◆，取得了良好效果。

　　诊疗决策智能化方面，该院对接千万级病理数据库，实时整合国际最新指南、文献及本院案例，以肺癌诊断为例，自动识别关键病理特征，诊断一致性提升35%，报告生成效率提高40%；肿瘤多模态诊疗系统为乳腺癌患者生成个性化治疗方案◆◆■■，方案匹配精准度达92%★■■。就医体验智慧化借助AI预问诊系统，患者就诊前信息完整度达85%，病历基础信息自动填充率60%，医生接诊效率提升30%★◆★★■★。

　　AI）技术与医疗相结合已从起步期迈入发展期◆★◆■，AI医疗产品也已过渡为深入探索阶段。越来越多的医疗机构开始将人工智能技术与医疗服务、医院管理深度融合■■◆。

　　在抗肿瘤药用药推荐上，整合院内患者临床数据、院外最新肿瘤药指南建议、专家共识和文献，为医生推荐最新治疗方案并匹配院内临床试验项目◆◆★，为临床治疗提供了极大便利。

　　最初，简单的AI预问诊模块嵌入公众号小程序，虽能通过问答交互总结病情◆★◆★◆，但准确性欠佳且未与院内系统打通，使用率较低。随后改进为文本框填报病史等信息并同步给医生，一定程度上打通了病历线◆■★，却因交互形式死板、缺乏智能引导★◆◆■★◆，效果仍不尽人意。

　　2025年6月27日到29日◆★★■★，第七届CMIA医学创新大会将在青岛举办。本次大会中，「智慧医院未来路：AI赋能医院管理与科技创新——温州医科大学附属第一医院专场」备受关注。本场分论坛将汇聚行业智慧，深度剖析AI在医疗领域的应用现状、挑战与未来走向，为医疗从业者及关注者呈上一场有关智慧医院建设的思想盛宴★★◆■★◆。

　　算力与模型选择也是难题◆★★★★■。早期，高昂的算力成本让许多医院对AI望而却步，即便如今技术有所进步■★，部分医院仍在算力投入上犹豫不决。在模型选择上，盲目跟风通用大模型而忽视医疗业务场景的特殊性，使得一些AI模型在实际应用中表现不佳★■■★★，复杂指令响应时间长★◆，无法满足临床快速决策的需求。

　　业务部门参与度不足同样制约着AI应用的推进。AI项目不能仅依靠信息部门单打独斗★◆■■◆，临床科室若缺乏积极性，再好的技术也难以在实际诊疗中发挥作用。此外，医疗AI还面临严格的伦理审查与责任界定难题，一旦出现失误，责任归属难以明确，这也使得医院在引入AI技术时顾虑重重。

　　尽管存在挑战■■■，但AI终将在医疗领域实现更广泛★■■■◆、更深入的应用拓展■◆。在疾病诊断方面，AI有望从目前辅助识别病症向更早◆★◆★、更精准的疾病预测迈进。比如，基于大量医疗记录训练◆★◆，让AI在患者出现明显症状前数年，精准预测千余种疾病潜在风险。相关技术一旦在更多医疗机构普及◆★★■，不仅实现疾病早筛早治◆★■■★，还能降低医疗成本。

　　在医院管理中，AI将也实现资源的智能化精准调配，从设备采购、人员排班到药品库存管理，均由AI系统根据历史数据◆■、实时需求进行智能决策，提升医院运营效率★■■◆，降低管理成本■■◆★■。

　　直至引入大模型并进行专科优化，新增识别功能，支持语音交互与选项勾选★★★，针对不同专科专病和专家习惯优化模型，区分初诊复诊患者，才显著提升了预问诊的精准度与智能化程度，大幅提高了对临床的帮助。

　　在AI技术的推动下◆★★■，智慧医院的未来已初现端倪★◆★，人们有理由期待一个医疗服务更高效、更精准、更普惠的明天。

　　在科研创新领域★★■◆★★，AI将助力医学研究加速突破。科研人员利用AI分析海量医学文献、临床数据与生物信息，挖掘潜在疾病机制、药物靶点，加速新药研发进程。例如，通过AI分析大规模基因数据，有望发现更多疾病相关基因，为精准医疗提供更坚实的理论基础。

　　在第七届 CMIA 医学创新大会上★★◆■，「【数智创新】智慧医院未来路：AI 赋能医院管理与科技创新——温州医科大学附属第一医院专场」恰逢其时地为行业提供了交流与合作的平台，汇聚各方智慧，共同探索AI 赋能医疗的无限可能■★◆◆。在本场分论坛中◆★★★◆◆，院长张纯武还将以人工智能驱动患者全周期管理为题★■★，对该院AI应用进行讲解。

　　田宗梅表示，临床辅助方面，北京世纪坛医院自主研发并与HIS系统打通，在医生工作站嵌入功能■★■★，医生可自动引用病历资料和检验检查报告，借助预设提示词，让AI协助判断病历内容与诊断的符合性◆◆、合规性，还能为患者提供科普咨询，已在门诊和住院医生工作站实现嵌入式应用。

　　北京世纪坛医院信息中心主任田宗梅曾在作客健康界「ALL in Al Health」创新应用大讲堂时透露，医院在智能预问诊领域不断探索■■◆★★◆，其系统历经多次升级。

　　当下，AI已在各大医院的不同场景中展现出强大的赋能作用◆■★，从临床诊断到医院管理，全方位提升医疗服务的质量与效率。

　　临床实践中的AI应用同样在加速「落地」。温州医科大学附属第一医院多年来不断探索AI在医疗领域中的应用★◆。自2024年起，医院还率先将新一代医疗大模型应用到医院全场景之中◆◆■★★，切实优化了患者服务、提升了医生效率，让医院管理更加高效■★◆★★。

　　算力与模型选择上，医院能够根据自身业务需求和预算■★◆★，选择合适的算力方案◆★，如采用租赁云算力服务降低初始投入成本。在模型选择上，注重医疗垂直领域模型的研发与应用★■，针对不同专科★■、不同业务场景，定制化开发AI模型◆◆★，以提高模型的准确性与适用性。

　　在医疗安全体系化建设中，开发手术麻醉移动访视系统，利用AI预判麻醉风险■■■，结合患者个体化数据生成风险矩阵◆■■■★，术后并发症预警准确率达91%◆★★，围术期不良事件发生率下降 25%；药品智能审方系统覆盖2000多种药品★■，拦截剂量错误率高达99■◆■◆.8%。

　　促进业务部门深度参与AI项目至关重要◆■。医院应建立有效的激励机制，鼓励临床科室积极参与需求调研、应用测试与优化推广。北京世纪坛医院妇科在AI预问诊系统应用中，临床科室主任亲自宣传★★◆◆■，护士团队引导患者使用◆★◆★★◆，成为全院应用典范，带动了其他科室积极参与。