如今，智慧医疗正从诊室走向手术室，从后台走向临床一线。广州日前启用了卫生健康AI赋能中心“穗医智擎”平台，并发布医疗AI场景“十百千”三年建设蓝图。目前，AI已能够从病理切片中预测肺癌基因突变，在海量CT影像中筛查高风险肺结节，参与放疗靶区勾画和治疗方案制定，甚至辅助完成手术导航和机器人诊疗。过去需要专家凭借多年经验完成的工作，正在迎来人工智能的深度介入。

消化系统活检病理AI辅助诊断系统 图源：羊城晚报

医生可打造AI助手

过去，医院里的AI工具大多由信息部门统一开发，临床医生是使用者；如今，越来越多医生有了机会与平台来亲手打造属于自己的AI助手。

在南方医科大学南方医院，“南医小智”是全院统一的智能体开发平台，为医护人员自主开展智能体开发提供便捷入口。医护人员无需掌握编程技术，只需上传科室业务规则和知识库，以通俗语言明确业务需求，即可生成智能体框架，经简单调试后便可投入实际应用。

南方医院人工智能在病理辅助诊断中的应用 图源：羊城晚报

中山大学肿瘤防治中心搭建了“千人千面智能体平台”，医生无需掌握编程技术，只要输入需求、选择模型、关联患者数据，便可创建专属智能体。截至目前，医院已建立168个智能体，覆盖多学科会诊（MDT）、护理SBAR交班、患者宣教、医嘱审核等多个场景。例如，由临床医生自主设计的医嘱管理智能体，能够根据患者病情和临床指南自动核查医嘱内容。发现贫血风险时主动提醒补充相关检查。另一类广受欢迎的患者教育智能体，则能根据患者病情自动生成个性化宣教内容，经医生审核后直接发送至患者手机。

“以前信息科开发一个功能可能需要几个月，现在医生自己就能完成。”中山大学肿瘤防治中心信息中心工程师冯晨阳认为，医生与AI的关系正从被动使用工具，变为主动创造工具。会定义需求、研发大模型，或许正在成为新一代医生的新能力。

AI已介入诊疗核心流程

在广州，AI已介入诊疗核心流程。

长期以来，胃癌筛查面临两大难题。一方面，对于不少高龄老人和基础疾病患者而言，传统胃镜检查及麻醉存在一定风险；另一方面，胃镜检查高度依赖专科医生和医疗资源，难以满足大规模筛查需求。

南方医科大学南方医院研发的一套融合人工智能技术的手机胶囊胃镜系统，正在尝试破解这些难题。南方消化疾病研究所所长刘思德算了一笔账：培养一名能够独立开展胃镜检查的专科医生，往往需要十余年；一次传统胃镜检查，通常还需要消化内镜医生、麻醉医生及护理团队共同参与。

类似的变化也发生在病理诊断领域。病理诊断被称为临床诊断的“金标准”，但长期面临病理医生紧缺、工作量巨大的现实压力。以宫颈癌筛查为例，一张切片往往包含数十万个细胞，病理医生需要长时间在显微镜下逐个寻找异常细胞。

AI也开始进入手术室。在广州医科大学附属第一医院胸外科，医生佩戴裸眼3D导航设备开展肺结节微创手术。系统会提前导入患者CT数据，完成三维重建。手术过程中，医生不仅能够看到镜下画面，还能实时对照病灶与周围血管、支气管的位置关系。

以前，面对一些位置隐蔽、体积较小的肺结节，医生需要依靠经验在肺组织中反复寻找定位。“每翻动一次器官，都会对组织产生额外刺激。”广州医科大学附属第一医院副院长梁文华介绍，反复探查不仅增加手术时间，也可能增加组织损伤风险。如今借助三维导航系统，医生能够更快锁定病灶位置，减少不必要的翻动和切除范围，让手术更加精准。

从发现疾病，到判断风险；从制定方案，到实施治疗；从诊室到放疗室，再到手术台，AI正一步步走入诊疗链条最核心的环节。

AI会取代医生吗？

AI越来越“聪明”，会不会取代医生？可以确定的是，AI越来越深入医疗场景，正在改变医生的工作方式，却并没有改变医疗的本质。

AI能够帮助医生完成大量重复性工作，也能够发现一些人眼容易忽略的信息，但医疗从来不是简单的数据计算。医生在诊室里观察到的神态、情绪、表达方式，甚至一些细微变化，都可能成为判断病情的重要依据，而这些并不容易被完全转化为数据。

相比替代医生，AI更大的价值或许在于把医生从重复劳动中解放出来。过去花费数小时勾画靶区、反复整理病历、查阅指南的时间，如今通过AI的帮助可以被压缩到几分钟。节省出来的时间与精力，可以让医生们投入到更复杂的临床决策、更深入的医患沟通以及更多的人文关怀中。

参考来源

金羊网《从“用AI”到“造AI” 智慧医疗如何重塑广州医生工作日常？》