医学+AI能做什么？穿刺标本数字化、为患者预问诊、辅助医生书写病历……11月13日，由中山大学附属第三医院（以下简称“中山三院”）和《NEJM医学前沿》联合主办的粤港澳大湾区医工交叉创新论坛在广州（国际）科技成果转化天河基地举行，探索医疗AI技术的无限可能。

诊断早期肝细胞癌

AI初诊标本准确率超93.5%

论坛上，多位医学AI领域的专家学者与行业人士进行主题演讲、案例分享，深入剖析医疗AI技术的最新趋势与挑战，共同探讨医学AI大模型的最新进展、多模态病理与影像组学的创新应用、医疗机器人以及AI驱动的精准医学实践等热点议题。

记者从会上了解到，中山三院在鼻窦炎、儿童行为发育及肝脑疾病三大医疗AI领域均取得了显著成果，达到国际先进水平。其中，病理科团队构建的肝细胞结节深度学习诊断模型在国际上尚属首次。

“穿刺活检的组织直径约1毫米，只占整个肝结节的万分之一，用这么小的标本来做诊断就具有一定的风险。”中山三院病理科副主任陈健宁介绍，人工智能模型进行预训练后用于穿刺标本的诊断，准确率已超过93.5%，效果能够达到高年资病理医生的水平，作为病理医生的辅助，为病理医生最终诊断提供指导意见。

陈健宁谈到，由于病理图像的数据量特别大，一张片子能够拆解成上万张图片，模型经过训练之后性能效果好。有了AI大模型，将来病理片子能够全部扫描转换成数字图片，生成初步结果，再由医生去复核，提升早期肝细胞癌的诊断能力，有效减少病理医生的工作量。目前，该模型处于科研转化阶段，有望助力建设全数字化的病理科。

构建医学大模型

让医患沟通有更多时间

在中山三院，数据皆在“云端”。医院大数据人工智能中心正通过搭建数据服务平台，在未来构建“云上大三院”医学大模型，用数据来辅助临床。

该中心主任刘子锋介绍，该模型预计将于2025年4月正式发布，其数据来自医学知识以及医院的诊疗经验，将用于患者的预问诊及导诊、辅助医生书写病历及诊断等。将来，该大模型还能辅助医疗资源下沉到基层，通过医学与AI的结合让更多患者享受到高水平的医疗资源。

在大模型推出的预设场景中，将来患者就诊前先在互联网医院上挂号，在预问诊环节直接和大模型进行对话，模型提前收集患者症状形成初步病历。在就诊环节，医生根据预问诊信息去重点完善补充，将有更多时间与患者交流，多了解患者的病情。此外，该模型还可用于教学，让临床医生在培训时能够通过模型模拟与病人交互问诊的真实场景，提升临床医生的问诊水平。

中山三院院长戎利民表示，医工交叉创新意味着将医学与工程、信息技术、材料科学等领域的知识和技能相结合，以解决医疗健康领域中的复杂问题。在筛查、诊断、治疗及预后管理等临床关键环节，AI技术涉及智能辅助诊断系统的广泛应用、基于大数据分析的个性化治疗策略制定、远程医疗与智能监护系统的普及等多个方面，为医生提供更好的诊断精度与决策支持，并实现对患者健康状况的全面、持续监测与精细化管理。

文、图｜记者朱嘉乐通讯员周晋安甄晓洲