一年前，Google开发的人工智能（AI）AlphaGo和世界顶尖棋手的围棋大战震惊了世界，而这仅仅是人工智能应用的一个缩影，或者说是冰山一角。有国外数据预测，到2020年，将有17%的岗位让位于人工智能，其中当然不乏医疗行业。人们寄希望于人工智能的出现可以解决医疗资源不足、医生水平参差不齐等行业“痛点”。在医改的大背景下，人工智能被赋予了更加深刻的含义。

现如今，无论是IBM的沃森健康还是Google的DeepMind，亦或是国内的大型企业，都将人工智能的视线瞄准了医疗健康领域。一些辅助诊断功能也已经趋于成熟，并且能够为医生决策提供一定支持。近日，随着安徽省立智慧医院（人工智能辅助诊疗中心）的挂牌运行，“AI+医疗”在实体医院落地的序幕也正式拉开。

上线辅助诊断系统，用信息化长板补短板

在安徽省立医院，记者看到了由科大讯飞、安徽省立医院联手打造的人工智能医学影像辅助诊断系统。据介绍，该系统首先实现的功能是胸部CT和乳腺钼靶影像的智能辅助诊断及辅检服务。

虽然呈现在人们眼前的设备看上去并不复杂，仅有若干台电脑和三台较大的显示器。但是这套系统从2016年6月开始，已经学习了68万张肺部CT影像资料和大量专业医学教材、去标识化真实电子病历、医疗文献及病历报告，学习能力远超过人类。

安徽省立医院影像科副主任邓克学以肺部CT为例，现场演示了辅助诊断系统的操作。可以看到，在病人影像资料加载的短短十几秒的时间里，系统就给出了诊断结果。肺部结节的位置、大小、边缘情况及诊断报告也都清晰的一一列出。“医生片子看的多了容易出现遗漏，但是这套系统准确率很好，可以帮助医生纠错，而且速度快。”在两个多月的使用过程中，邓克学充分感受到了它的“强大”。据了解，该系统前期已经在CT室辅助医生诊断了约11000人次的CT影像资料，诊断准确率达到94%，基本达到了三甲医院医生的平均水平。

同时，为了推进分级诊疗，让基层的医疗机构也能用起来，这套影像辅助诊断系统对接了安徽省“医学影像云”和安徽省立医院医联体远程会诊系统，将应用范围扩大到了省内的41家县级医院。

现在，县医院的医生可直接将影像上传到省影像云中心，辅助诊断系统在十几秒，甚至更短时间就能产生结果，辅助医生完成诊断。

而辅检系统则更能体现人工智能的纠错功能。据科大讯飞工程师马文君介绍，当医生完成诊断后，片子会自动上传到省影像云平台，系统随之给出诊断结果。如果系统认为它给出的结果和医生的诊断结果有出入，就会将诊断结果返回给医生，由医生复核，最终生成报告。最大限度避免医生出现漏诊情况，提高医生诊断质量和诊断水平。

在安徽省卫计委主任于德志看来，医疗卫生服务更应该跟上时代的变化。省立智慧医院的成立很好的契合了7月份发布的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。

“用信息化的长板去补医疗资源不足的短板”是于德志一直强调的理念。据了解，今后，人工智能的应用将扩展到心血管疾病、阿尔兹海默症等多个病种，并覆盖全省105个县市区。

多角度入手，全方位体现智慧医疗

据安徽省立医院副院长严光介绍，省立医院从1995年就开始了信息化建设，最近几年更是着重在信息化建设的基础上探索智能化管理。除了刚刚投入使用的人工智能辅助诊断系统外，还在多个方面体现了“智慧就医”。围绕改善就医流程、提升百姓获得感，省立医院正在借助信息化、智能化手段努力将患者就诊中的一个个“痛点”变成“通点”。

走进省立医院的门诊大厅，记者就被一个名叫“晓医”的智能导诊机器人吸引了视线。在不到两个月的时间，“晓医”持续学习了53本医学教科书和相关数据。支持47个科室的医生排班查询，618个地点导航，607个功能地点导航，以及227个地点的上班时间和260个常见问题的询问。

如果不知道如何挂号、该挂哪个科室等，只要站在“晓医”面前直接询问，就会很快得到答案。去年上线的全自助服务机更是提供了30余项服务功能，逐步替代传统收费窗口的同时，方便了患者就医。

此外，医院药房还配置了自动发药设备。调配一张处方的时间由原先人工调配的30秒缩短到8秒，患者候药时间大大减少，也给了药师更多时间为患者提供药学服务。

为了让医生从机械的劳动中解放，省立医院与科大讯飞还合作推出了“云医声”手机APP。人工智能语音技术在医护查房、超声检查等多个场景中得到广泛应用。过去几十分钟甚至几个小时才能完成的患者信息数据录入工作，现在通过口述方式即可方便完成。通过APP医生还可随时追踪掌握每位患者的病案信息和最新诊疗报告，随时随地快速制订、调整诊疗方案，口述查房记录，极大提高了工作效率。

作为全国首家以人工智能与医疗服务紧密结合的智慧医院，省立医院也担负着探索方向的任务。

据了解，即将开展研究和编制的《安徽省智慧医院建设规范》在全国也是先例。今后，省立医院还将继续推进医疗大数据、物联网及人工智能等技术在智慧患者、智慧医疗、智慧护理、智慧医技、智慧后勤和智慧管理等方面的应用。