郜勇：人机协奏曲——AI时代的医者进化论

　　当前，人工智能成为引发新一轮产业革命和技术革命、创新引领医疗行业高质量发展的智能引擎。“人工智能是推动智慧医疗发展的‘新质生产力’。它是智慧医院建设的重要手段，赋能优化就医流程、提升诊疗效能、提高医疗精准率，已成为驱动医疗数据挖掘应用的新利器。”华中科技大学同济医学院附属协和医院（简称“武汉协和医院”）信息与数据中心主任郜勇强调，大模型在医疗影像识别和自然语言处理中有广泛应用，帮助医生快速准确诊断，并提升病历记录和分析效率。

推动AI在医疗场景中的应用

　　在郜勇看来，大模型在医院的场景化落地主要考虑以下几个方面：

　　1.医院需求。不同级别医院的需求不同，导致对大模型应用的功能需求不同。大模型不是万能的，能否实现医院业务目标，需要结合自身实际分析。

　　2.业务域选择。因临床、教学、科研、运营等不同部门所需的大模型及其成熟度不同，因此需要考虑使用大模型的业务类别。

　　3.临床科室选择。虽然同属于临床类的大模型，但视不同业务科室诊疗的复杂度，所需的医学知识全然不同，需要单独训练，建议优先选择需求强烈、配合度高、知识资产积累雄厚的临床科室。

　　4.诊疗环节。诊前、诊中、诊后对大模型输出的准确性和可解释性要求有所不同，建议从医疗专业要求较低的场景逐步入手。

　　AI技术可以优化医生的日常工作流程，体现在自动化病历录入、任务优先级管理、智能排班、患者沟通协助等方面，助力工作效率提升。

　　郜勇认为，在推动个性化医疗发展方面，AI主要发挥以下作用：

　　1.基因组学分析。利用AI技术，分析患者的基因数据，识别特定疾病的易感基因，为个性化治疗提供科学依据。

　　2.精准用药指导。通过AI算法，结合患者基因信息和药物代谢数据，推荐最适合的药物和剂量，提高治疗效果。

　　3.临床试验优化。AI助力临床试验设计，通过数据分析选择合适的患者群体，提高试验成功率和效率。

　　4.生活方式干预。根据患者的健康数据，AI提供个性化的生活方式建议，帮助患者改善生活习惯，预防疾病复发。

　　5.预测疾病风险。AI模型分析患者的遗传和环境因素，预测疾病发生风险，实现早期预防和干预。

　　“在患者监护与健康管理方面，AI可进行实时健康监测、健康预警、相关数据分析，并给予患者个性化的健康建议。”郜勇强调，AI通过数据驱动、风险评估、多学科协作、实时监控与反馈、资源分配建议、个性化预后预测、临床路径优化等方式，帮助医生做出更精准的医疗决策。

AI赋能临床医生实践与探索

　　武汉协和医院积极推进人工智能的应用，本地化部署了三大主流大模型：DeepSeek-671B、Qwen-32B、Llama-70B，目前已落地了基于大模型的生成式电子病历及内涵质控系统、基于人工智能的医疗风险管理、DeepSeek临药个性化用药推荐助手等智能体应用。

　　郜勇介绍，目前武汉协和医院的专属医疗大模型主要覆盖以下应用：

　　1.数据清洗合成。针对院内医疗数据进行数据清洗，包括去除重复、修正错误、处理缺失，并整合公开医疗数据合成更多样化的模拟数据，为模型训练提供高质量、丰富的数据集。

　　2.增强预训练。利用清洗合成后的医疗数据，如医学文献、临床指南等，对模型进行深度预训练，使大模型能够更好地理解医学术语和复杂信息，提高模型的泛化能力。

　　3.强化学习。模拟临床决策环境，包括预问诊、科普回答、病历生成、随访建议等。让模型在与环境的交互中学习如何做出最优决策，不断尝试和调整策略，提高模型的实用性和准确性。

　　针对门诊生成式电子病历应用需求，武汉协和医院构建了专属医疗大模型—指令微调训练 ，采用院内私有化部署，实现了专业术语精准生成和结构化病历规范输出，提升了专业医疗术语描述生成精准率和门诊电子病历书写效率。

　　武汉协和医院探索了AI智能加号。该功能针对号源已满医生开放，由患者提出申请，医生基于多模态AI多轮对话收集患者病情信息，大模型推理判断患者是否符合加号条件。如果符合，医生审核确认后予以加号。郜勇介绍，AI智能加号具有以下核心优势：判断准确率高，切实解决患者的急切需求;对医生工作量影响相对较小;契合分级诊疗发展方向;满足医院高质量发展要求;可基于大模型持续学习、优化。

　　医院上线了AI智能预问诊，患者挂号后，通过系统提醒，完成多轮人机对话交互，引导患者在候诊时间完成对话式病情录入。之后AI整理病情，形成规范的病史小结，自动发送至医生诊室内工作站，帮助医生提高了面诊沟通效率，提升了门诊病历书写质量。

　　基于AI技术，武汉协和医院打造了智能化电子病历系统，实现了诊间病历生成和临床辅助诊疗，并可整合诊前预问诊信息，提供专科化模板与多维度历史数据整合，大幅提升病历书写效率与诊疗精准度。“通过大模型来理解和处理医疗专业人员的语音输入，自动生成结构化、符合医疗规范的电子病历，病历录入效率提升了80%，医生问诊时间节省了15%。”郜勇谈到。

　　为加强基于人工智能的医疗风险管理，武汉协和医院上线了医疗风险预警系统，可对风险进行精准预警与干预，有效提升临床干预的及时性，优化医疗资源配置。此外，医院推进了智能个性化用药推荐助手、超声通用AI大模型智能分析与诊断系统的应用，开展了数字模拟手术，全方位推进AI在临床的应用。

　　在展望AI与医生共同工作的未来图景时，郜勇强调：“医生和AI将形成高效协作模式。在AI的支持下，医生角色将转变为更多关注患者沟通和复杂病例的处理方面。AI可为患者提供个性化医疗服务，提升患者满意度和治疗效果。AI与其他技术结合，有助于推动医疗创新，提高医疗服务的可及性。同时，AI也为医生带来了新的职业机会，帮助医生的职业转型。”

　　不过，AI在医疗行业的应用也面临着数据隐私保护、数据安全风险、社会接受度等挑战。对此，郜勇建议：“AI在医疗行业的应用需要政策和法规的支持，希望通过采取制定详细法规、建立统一的行业标准、形式安全的数据共享机制、设立伦理审查委员会等方式，加强对AI应用的监管和监督，全面促进AI在医疗领域的健康发展，共建AI和医生协作的美好未来。”