人工智能，这一概念来自1956年的达特茅斯会议。会上一群科学家写下关于人工智能的“元问题”：“如何让机器模拟人类的学习与智能？”自此，人工智能经历了波浪式发展、曲折式前进，现正驶入应用爆发的前夜。医疗行业成为其技术落地的前沿地带。

 当前，医疗人工智能仍面临应用不够深入、泛化能力不足，以及安全伦理等诸多挑战，达特茅斯会议的“元问题”仍未过时。

 为更好回应达特茅斯会议之问，助力医院数智化转型升级，上海市软件行业协会医疗健康数据管理专委会与HIT专家网学苑于6月13日-6月14日联合举办“人工智能赋能医院数字化转型实战研修班”，围绕医院人工智能应用的场景挖掘、技术路径等领域展开，海曦科技应邀出席。

 海曦市场技术支持吴尚展上台为参会人员展开分享，着重介绍AI+医疗政策分析、DeepSeek在医疗场景下的应用以及海曦AI医疗解决方案。

AI+医疗政策分析

近8年来，国家和地方针对卫生健康行业人工智能应用场景，陆续出台了多项政策：医疗监管侧——从鼓励到规范再到指引；技术监管侧——规范医疗大模型，多方发力共促市场良性发展。

 

 

DeepSeek在医疗场景下的应用

根据模型参数量的不同，DeepSeek相对应能支撑的医疗场景也不同。

l 轻量级模型：提供基础的辅助支持——基础医疗信息查询与科普、医护日常工作协助、患者康复指导与随访。

 

l 中量级模型：为诊断、数据分析提供更深的支持——临床诊断辅助支持、医疗科研数据分析、医疗质量管理与评估。

 

l 重量级模型：为疾病预测预防及药物创新人才培训提供支持——疾病预测与公共卫生防控、药物研发与创新、医疗教育与人才培养。

 

 

海曦AI医疗解决方案

海曦AI医疗解决方案包含影像融合、出院小结生成、间质性膀胱炎病情初筛系统、智能医疗助手和数字人。

l 影像融合：

过往做心脑血管等手术需要多次打“血管造影剂”，不仅对人体危害极大【如过敏反应、肾脏损伤（特别是肾功能不全患者）、血管刺激等】，而且对医生的工作量和患者的痛苦也有一定增加，同时需要购买国外昂贵的影像学设备。海曦技术与西安交通大学第一附属医院血管外科主任禄韶英教授进行专利成果转化的合作，结合大模型技术打造AI医疗-影像融合的垂直功能，利用AI模型对DSA（数字检影血管造影）图像进行血管结构的精确分割，结合基于特征点匹配的模型实现X-ray透视图与DSA图的动态匹配与融合，最终呈现融合血管信息的实时透视画面。

 

l 出院小结生成：

在医疗领域出院小结是患者住院诊疗过程的重要总结，涵盖诊断、治疗、预后等关键信息。传统出院小结依靠人工撰写耗时费力，还易出现信息遗漏或表述不规范的问题。通过数据预处理-领域微调-输入整合输出控制等技术流程，并确保符合《个人信息保护法》要求。出院小结可选患者姓名及文档组成要素进行生成，实际部署后生成出院小结速度快、准确提升、就医满意度率高。同理也可应用在体检报告、病历生成等场景。

l 间质性膀胱炎病情初筛系统：

初筛系统通过症状筛选、疾病排查、报告上传三步，通过泌尿症状询问、其他泌尿疾病排查、膀胱镜报告分析、在线专家预约四个步骤，快速而又高效的为患者进行快速分析并给到初步判断，为其推荐对应医生，提高患者与医院的效率。

 

1、症状询问： 初筛系统首先通过询问、筛选等方式，通过患者对于其当前身体症状描述，初步判断患者身体可能存在的疾病范围

 

2、疾病排查：确定患者可能的疾病范围后，需要患者对其过往病史进行选择，从而进一步缩小所患疾病范围

 

3、患者过往报告分析：通过对患者过往的检查报告，利用AI文本大模型或视觉分析大模型功能进行分析，与HIS系统中过往病例病症进行快速分析比对，给出其相应病症以及病症等级的分析判断。

 

4、疾病判断：基于上述三步骤的分析，确定患者患有的疾病类型、患病概率，并为其推荐对应医生，提高患者与医院的效率。

l 智能医疗助手：

大模型融合海量医学文献、指南与病例数据，实时为医生提供知识支撑与决策辅助，输入患者病情后可迅速输出诊断建议、鉴别要点及治疗方案，化身智能医疗助手。

数字人：

接入 DeepSeek 并融合数字人技术，为患者提供线上实时对话接诊服务实现引流，同时在病房场景为住院患者实时答疑。

  此次研修班，海曦技术还现场为各级各类医疗机构信息部门负责人及工作人员、医院信息化管理人员、医疗软件与解决方案提供商、医疗行业研究人员，以及对医疗人工智能及大数据感兴趣的其他人员展示了AI医疗解决方案产品，展现了如何适应新形势下的医疗行业发展趋势，如何利用人工智能把握新时代新机遇，推动医院实现优质高效新医疗、连续便捷新服务、科学精细新管理、数智协同新科研的崭新面貌。