封面新闻记者 欧阳宏宇
当AI技术加速与医疗健康行业深度融合，医疗机构如何用技术解决信息孤岛，完成个性化诊疗等行业特殊诉求？
12月18日，在成都举行的“智算协同医疗 生态链接未来”主题研讨会上，来自科技企业、医疗机构的专业人士围绕智算技术在AI+医疗领域的创新应用分享观点。业内人士表示，从“数据治理”到“模型敏捷迭代”，AI正在重塑医疗生态。AI工厂基础设施与持续演进的算力引擎，将成为承载医疗智能化应用、确保其稳定高效运行的基石。
当AI悄然融入每个诊疗环节，不仅带来医院的技术升级，更是催生了新型医疗生态的萌芽。
“AI技术手段正将医学价值转化为可感知的生命质量提升。”循上医疗·医学院校长、数字化智慧医疗中心负责人李景宇介绍道，AI医生助手决策、AI健康顾问跟踪、长寿医疗、慢病逆转智能路径以及肿瘤早筛精准治疗等场景已在医院的具体业务场景中落地应用。
谈及如何打造智慧医疗创新发展新路径，李景宇描绘了这样的场景。面向患者，“AI医生”“AI护士”可以提供智能导诊、报告解读与健康咨询；面向医生，“AI医嘱助手”能实时转录医患对话、结构化生成病历并辅助诊断；在内部管理中，还有“RPA机器人”可实现跨系统自动对账等重复性工作。“这些应用显著提升了问诊效率、患者体验与内部运营管理精细化水平。”他说。
以“AI大模型+RPA+集成平台”为核心，场景化智慧医疗解决方案已经逐渐成熟并开始推广应用。
“坚实的AI工厂基础设施与持续演进的算力引擎，是承载医疗智能化应用、确保其稳定高效运行的基石。”联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山分享道，AI基础设施提供商已可以运用其技术为医疗领域输送真正“好用”的算力，让更多人享受到高质量的医疗资源。
基于数据底座部署的AI中台与模型全生命周期管理能力，能使得“AI医院”实现模型的持续、敏捷迭代。其技术创新点在于，在工具链与平台完成大模型私有化部署后，特定知识库的蒸馏训练和针对性优化能确保模型能力能够紧跟临床实践与医学知识的最新发展，最终实现“一次交付”到“持续进化”的模式转变。
AI+医疗领域的创新发展，也离不开强大、可靠且开放的算力生态支持。英特尔全球大客户经理张奕君表示，算力在产业端的普惠化，有利于医疗等关乎民生福祉的关键领域构建面向未来的创新生态。数据治理与模型迭代已通过设计自激励的强化学习框架，在一定程度上解决了医疗数据标注成本高、部分场景样本少的挑战。
当AI打造的系统已能够在与医疗的实际业务流程的互动中不断自我优化，“AI+医疗”正呈现出智算协同医疗的新范式。
“场景化AI应用解决方案有效解决了医院内部存在的信息孤岛、操作复杂、管理支撑不足等问题炒股配资排名，提升客户服务体验、内部管理效率及数据分析与决策支持能力，推动医院向智能化、精细化管理方向发展。”业内人士表示，借助数据安全与效率提升的协同发展，顶尖医疗资源将有望通过AI的“毛细血管”渗透至每个需要的角落。
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