在2024年的《政府工作报告》中，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动被明确提出。这一指导方针为医疗领域的发展指明了新的方向，即利用医疗人工智能赋能智慧医院建设。
在近日举办的2024全国深化医改经验推广会上，全国各地的医院专家围绕新质生产力、人工智能、大模型等热门话题，分享了智慧医院建设的经验与未来发展方向的展望。那么，AI赋能医疗究竟会对医院产生怎样的影响和变化？又会为医院带来哪些价值呢？
随着信息技术、人工智能、大数据等先进科技的快速发展，医疗健康发展迎来了全新方向。新质生产力，这一由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的先进生产力，正在医疗领域发挥着重要作用。
区别于传统生产力，新质生产力更注重高素质劳动者、高技术含量的劳动资料、更广范围的劳动对象及其优化组合的质变，以实现全要素生产率的提升。
将信息化看作生产力，并发挥其作为新质生产力的作用，就需要思考信息化建设是否给医院创造了价值。
例如，是否创新了医院资源配置的模式，提高了工作效率。
在老龄化社会，生产力资源的配置显得尤为重要。某三甲儿科医院通过对院内大数据的挖掘和治理，已将人工智能应用于疾病风险预测、影像诊断，为医生提供决策支持，同时通过AI导诊、AI语音等改善患者服务。
这些人工智能的应用显著提高了临床医生的工作效率，即通过优化了“医生诊疗时间”这一资源的配置，为医院提供了实实在在的价值。
多位专家在分享中提到，大语言模型技术将成为智慧医院发展的核心推动力。
大模型的底座是数据库和知识库，建设权威的知识库对大模型发挥应有的作用至关重要。知识库不是简单的档案库，而是当下看病能用到的、具有时效性的知识。随着技术的发展，还可以考虑将多模态数据和知识纳入知识库。
目前，医疗领域的大模型可以实现智能交互、科研模型、疾病预测、辅助决策、文本生成等功能。
构建以大模型和AI智能体为核心的AI原生应用，可以从个人工作任务智能管理、健康医疗业务智能支持、病人服务管理智能支持、医院资源效益管理智能支持等四个类别进行模型训练和开发。这些应用将极大地提升医院的运行效率和服务质量。
深度融合AI智能体技术，提升运行效率和服务质量
随着AI技术的不断进步，智能体将具备更强的自我学习优化能力，能够根据实际运行情况进行自我调整和优化，不断提升服务水平。通过不同类型智能体的合作，医院将进一步提升运行效率和服务质量，为患者提供更加优质、高效的医疗服务。
全面智能化，提供精准决策支持
通过大数据和AI技术的深度融合，医院将能够提供更加精准和及时的决策支持，帮助管理者做出科学的决策。这将有助于医院优化资源配置、提高管理效率、降低运营成本，从而为患者提供更加优质、可负担的医疗服务。
多模态交互，提升用户体验
广泛采用多模态交互技术，通过语言、图像、手势等多种方式进行人机互动，将极大地提升用户体验。未来，根据不同专科医生的专业内容和执业习惯来训练人工智能助手或将成为可能。这将使医生能够更加便捷地获取所需信息，提高诊疗效率，同时也有助于改善患者的就医体验。
赋能精准医疗，提高治疗效果和患者满意度
AI技术的应用将使医院能够提供更加个性化的医疗服务。根据患者的具体情况定制治疗方案，提高治疗效果和患者满意度。同时，实时监测患者的健康状况，提供及时的干预和治疗，预防疾病的发生和发展。这将有助于实现医疗服务的个性化和精准化，提高医疗质量和患者满意度。
推动医疗模式变革，实现资源共享和信息协同
在人工智能技术的辅助下，未来的智慧医院将形成一个分布式的医疗网络。不同医院和医疗机构之间将通过智能技术实现无缝连接和协同工作，共享资源和信息。这将有助于打破传统医疗模式的局限，实现医疗资源的优化配置和高效利用。同时，也有助于提高整体医疗服务水平，为患者提供更加全面、优质的医疗服务。
优化医疗流程，提升患者就医体验
AI技术的应用还可以优化医疗流程，减少患者等待时间，提高就诊效率。例如，通过智能导诊系统，患者可以更加便捷地获取就诊信息，减少排队等待时间；通过智能语音交互系统，患者可以更加方便地与医生进行沟通，提高就诊体验。这些优化措施将有助于提升患者的就医体验，增强患者对医院的信任和满意度。
助力医学研究与教育
AI技术还可以应用于医学研究与教育领域。通过大数据分析和机器学习算法，可以挖掘出潜在的医学规律和知识点，为医学研究和教育提供有力支持。同时，AI技术还可以模拟真实医疗场景，为医学生提供更加生动、直观的实践教学环境，有助于提高医学生的临床技能和实践能力。
在医疗领域，AI的创新应用实例丰富多样，涵盖了从诊断、治疗到患者管理、药物研发等多个方面。以下是一些具体的实例：
AI影像诊断系统：多家医疗机构采用基于深度学习的AI影像诊断系统，用于辅助医生分析CT、MRI等医学影像。这些系统能高效识别肺结节、脑出血、乳腺癌等疾病的迹象，提高诊断速度和准确性。
例如，沃森健康（Watson Health）的沃森肿瘤解决方案通过分析大量影像资料，为医生提供个性化的治疗建议，减少了漏诊和误诊率，提高了患者生存率。
病理分析AI系统：如PathAI的AI系统，能够对病理切片进行高精度分析，识别癌症细胞并提供详细的分析报告，帮助病理学家做出更精准的诊断。
基因分析AI：如Tempus等公司利用AI进行基因分析，分析患者的基因数据，提供个性化的治疗建议。在癌症治疗中，这些系统可以根据患者的基因突变情况，推荐最合适的靶向药物和治疗方案，提高了治疗效果，降低了不必要的药物副作用。
智能导诊与症状自查：通过智能穿戴设备和手机应用程序收集用户的行为和生理数据，AI算法分析这些数据以识别抑郁、焦虑等精神健康问题的早期迹象，并提供个性化干预措施。
此外，AI还能为患者提供智能导诊、症状自查、就医指导等服务，改善患者体验。例如，百度文心大模型与灵医大模型合力支撑的AI药品说明书，既支持患者阅读药品说明，也支持患者通过文字、语音的方式向AI药品说明书提问，为患者提供了更便捷的信息获取渠道。
疾病预测系统：如Health at Scale开发的基于AI的疾病预测系统，通过分析患者的历史数据和生活方式，预测可能发生的健康问题，并提供预防建议。
AI辅助药物研发：如Insilico Medicine利用AI技术进行药物研发，通过分析大量的生物医学数据，快速发现潜在的新药靶点。其AI系统能够模拟实验，验证药物的有效性和安全性，从而大大缩短新药的研发周期，提高研发效率和成功率。
智能筛选系统：如医渡科技有限公司与北京大学肿瘤医院合作，利用大数据+大模型技术打造智能筛选系统，用于药物临床试验的患者招募。该系统可以显著节省人工筛查成本，并帮助发现潜在的患者群体，加速临床试验的进程。
病历生成系统：如云知声基于山海大模型打造的门诊病历生成系统，能够智能筛选出与病情无关的对话，自动抓取并结构化处理关键问诊信息，生成符合病历书写规范的标准病历，大幅提升了病历书写的效率和质量。
AI大模型辅助诊疗：如百度灵医大模型、医联的MedGPT大模型等，通过分析海量医疗数据，辅助医生进行更准确的诊断。这些大模型能够嵌入到医院的信息系统中，提供实时的诊断建议和临床决策支持。
综上所述，AI赋能医疗将对医院产生深远的影响和变化。它将创新医院资源配置模式、提高工作效率、优化医疗流程、提升患者就医体验、推动医疗模式变革等。同时，AI技术的应用还将为医院带来诸多价值，如提供精准决策支持、实现全面智能化、赋能精准医疗等。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI在医疗领域的潜力将得到进一步释放，为全球医疗健康事业带来更多创新和突破。
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