一場特殊的“對決”正在上演：AI 輔助醫生隊與人工醫生隊圍繞同一份胸部 CT 影像展開技術較量。隨著321倒數后，AI 輔助醫生隊調出智能體應用，鼠標輕滑間，病灶已被瞬間檢出，診斷報告同步顯現;辯論席上，正反方圍繞“醫療AI 向公眾開放價值是否超越風險”展開思想碰撞;大屏幕上，中山大學腫瘤防治中心的預問診AI智能體與患者實時互動，收集個人信息與癥狀信息，患者可自主上傳既往檢查結果，為醫生提供更為全面的參考……

　　這些充滿科技感與人文溫度的場景，在世界人工智能大會聯影智能主辦的分論壇——“技術無疆，全球共濟：醫療健康如何同繪共生式未來” 上逐一上演。

　　

 

　　

 

　　智能體走進元診室：中山大學腫瘤防治中心與聯影智能共創智慧診室解決方案

　　“2018年起，我們與聯影作為攻堅克癌的產醫搭檔，在精準放療、人工智能等領域開展深度合作，相繼誕生在線自適應放療、轉移瘤 AI 等重要成果。”中山大學腫瘤防治中心(以下簡稱：中大腫瘤)副院長孫穎在主旨論壇上說道。

　　“診斷腦、肝、骨等部位的轉移瘤占到我們醫院影像科工作量的70%。以腦轉移瘤為例，其發病率較高，為盡早發現微小轉移灶，需在常規磁共振掃描后進行 1mm 薄層重建，由此產生的磁共振圖像多達上百張，醫生需從中排查隱秘病灶，工作難度極大。”

　　“為此，我們與聯影智能團隊歷經一年多聯合攻關，研發出腦轉移瘤病灶智能檢出、自動顯示病灶信息、自動生成影像所見的 AI應用。在此基礎之上，我們還推出骨轉移瘤的AI應用。目前，這兩套 AI 系統分別在全國400余家醫院落地應用，標志著該方案從中大腫瘤走向全國，讓更多腫瘤患者能夠享受到更高效、更精準的醫療服務。” 孫穎補充道。

　　

 

　　此外，孫穎還分享了雙方在探索智能體在患者問診、醫院信息化管理等多醫療場景下的應用。

　　據孫穎介紹，患者就診時常面臨諸多不便。比如就醫時需攜帶大量紙質病史材料，不僅攜帶麻煩，還容易丟失;在跨院就診時，由于醫療資料共享困難，跨院間的檢查結果難以互認，這也導致患者需要重復檢查，并增加患者的經濟負擔。而醫生需花費大量時間手動記錄醫患對話、查閱既往檢查結果，這導致書寫病歷耗時長，也可能讓患者在診室久等，影響就醫體驗。

　　為此，聯影智能與中山大學腫瘤防治中心合作共創基于“中大腫瘤”經驗的智慧診室解決方案，以AI深度賦能患者問診場景。

　　具體而言，在預問診環節，患者可通過數字人、文本對話等預問診方式，以互動對話的形式預先描述個人信息和癥狀，并能自主上傳既往檢查報告。AI智能預問診系統借助結構化語義識別(SSR)技術，自動識別患者紙質報告的信息，再按照院內信息化標準將報告信息自動結構化，實現患者過往檢查報告在院內系統的一鍵錄入，這不僅方便醫生在診前預覽患者的院外病史及檢查數據，還能輔助后續各項病歷文本的生成，極大地提升了患者的就診體驗。

　　在病歷書寫上，雙方聯合開發電子病歷智能體，能將醫患對話實時轉寫為文本并自動生成規范病歷。對異地或跨院患者，智能體能自動調取預問診時錄入的外院報告，為醫生提供綜合判斷依據，讓病歷更全面準確。

　　73 種病一“掃” 看穿：中山醫院放射科組隊與智能體現場“比拼”診斷能力

　　論壇現場，一場真實的人機協同挑戰正激烈上演：由復旦大學附屬中山醫院(以下簡稱：中山醫院)放射科主任兼放射診斷科主任曾蒙蘇帶隊，3 名醫生在胸部一掃多查智能體輔助下完成影像診斷與報告撰寫，另 3 名醫生則憑經驗應戰。

　　在現場的3例病例中，智能體在復雜病例診斷上展現出較強優勢。無AI輔助組醫生的鼠標在影像上一點點拖動，需逐行排查每一個斷層影像，并手動撰寫報告，花費8分鐘完成影像診斷和報告撰寫工作，而有AI輔助組醫生借助智能體，一鍵就檢出肺結節、冠脈鈣化等胸部異常，醫生僅需要逐一核實診斷即可生成報告，整體效率提升25%。

　　

 

　　據介紹，以往影像科醫生在閱片時全靠自己一雙眼睛和多年積累的經驗，仔細尋找病灶。后來有了醫療 AI后，雖然能減輕一些負擔，但這些 AI 大多是單病種小模型，只能輔助醫生診斷一種疾病，如同要專用鑰匙才能打開對應的鎖：查肺結節要用專屬鑰匙開 “結節鎖”，診肺炎得換另一把鑰匙開 “肺炎鎖”。要是患者同時患多種疾病，醫生需頻繁更換鑰匙，既不僅增加操作負擔，也延長患者等待時間。

　　更關鍵的是，當前 AI 應用中，閱片與報告撰寫是割裂的：影像數據與診斷內容無法實時關聯，關鍵信息需重復遷移，流程繁瑣且易中斷臨床思維。

　　2024 年初，中山醫院放射科與聯影智能共同將胸部平掃 CT 確定為首個一掃多查應用場景，鎖定 73 種胸部異常作為目標病種，共收集40多萬胸部CT影像數據。

　　在雙方合作中，中山醫院放射科專家深度參與算法優化、產品設計全流程，從臨床實際需求出發提出改進建議，推動產品持續迭代，使其更貼合一線診療習慣。歷時一年多攻堅，雙方成功研發出業界唯一的胸部一掃多查智能體，依托胸部平掃影像，可自動檢出肺結節、骨折、肺氣腫、主動脈增寬等 73 種胸部常見異常，其平均 AUC 值達 94%，診斷準確性處于行業領先水平。

　　一線醫生的實戰感受更印證了人機協同的價值。AI輔助組的醫生說：“胸部一掃多查智能體就像‘超級助手’，能精準篩查出所有的病灶信息，還能實現圖像-報告實時聯動，讓寫報告變成審報告，工作起來省心多了。”

　　

 

　　6位選手與聯影集團董事長薛敏(左五)，聯影智能聯合創始人、聯席CEO沈定剛(左一)以及復旦大學附屬中山醫院放射科主任兼放射診斷科主任曾蒙蘇(右一)合影留念

　　“這場比賽并非‘人機對立’，而是對‘人機協同’的深度探索。” 賽后，曾蒙蘇主任這樣表示。他認為，AI 不僅提升了工作效率、減少了失誤，更重要的是降低了人力成本，低年資醫生+AI也能擁有較高的診斷水平。“未來，我相信 AI 會進一步解放我們的雙手，讓工作更輕松。” 不過他也強調，這對醫生的要求會更高：必須更細致地書寫每一份診斷報告，確保臨床醫生能清晰理解，真正為患者的后續診療提供助力。”

　　

 

　　復旦大學附屬中山醫院放射科主任兼放射診斷科主任曾蒙蘇

　　“這是胸部一掃多查智能體的首次實戰‘大考’，既是信任，也是對產品性能的全面考驗。” 聯影智能聯合創始人，聯席CEO周翔表示，接下來，我們還將繼續攜手中山醫院、河南省人民醫院等醫療機構，聯合研發腹部、腦部等全身多個各部位一掃多查智能體，為臨床診療提供更強大的智能輔助。

　　跨越山海，AI推動醫療更可及、更精準

　　“有了AI后，每年的肺結核篩查我再也不用發愁了。”新疆莎車縣人民醫院影像科副主任蔡思鵬在大會主旨論壇上的發言，道出了AI為基層醫療帶來的深刻變化。

　　地處南疆邊陲的莎車縣，是新疆人口第一大縣，常住人口超百萬。這里的醫療資源緊張程度不言而喻：全縣執業醫師總數不足 900 人，要服務百萬級人口，醫療隊伍常年承受著巨大壓力。近年來，在國家 “緊密型縣域醫共體” 建設政策和上海援疆項目對口幫扶下，莎車縣與聯影集團深度合作，逐步構建起從高端影像設備、醫療信息化到 AI 技術的系統性醫療能力。

　　在南疆地區每年的全民健康體檢中，肺結核篩查始終是重中之重。作為傳染性疾病，肺結核若能早期發現并介入治療，治愈率會顯著提高。然而，面對百萬人口的篩查，如同大海撈針。2024 年，莎車縣篩查出上萬名高危人群，這一成果的背后，是數百萬張胸片帶來的沉重負荷。每到體檢季，醫生們都要加班加點才能勉強完成閱片工作。而 AI 的出現，為他們卸下了這副沉重的 “包袱”。

　　“我們今年和聯影智能聯合研發一款肺結核 AI，這款 AI 可以實現快速檢出并提示疑似肺結核的患者，助力我們快速、有效、低成本地進行篩查。” 蔡思鵬說道。對于莎車縣的百姓而言，過去可能因為篩查不及時而延誤肺結核的診治，如今有了 AI 的助力，他們就近就能享受到優質的篩查服務。

　　將視線轉向海外，中國醫療 AI 出海又為當地帶來哪些改變?印度尼西亞大學醫學院、國立綜合醫院放射科主任雷伊漢給出了答案：“AI 是我最大的幫手。”

　　在印尼，醫療 AI 曾是 “稀罕物”。雷伊漢坦言：“印尼沒有像一家聯影智能這樣擁有多病種、多模態醫療AI的公司，當初決定引進中國醫療 AI 時，不少同事心里都打鼓：“產品性能到底如何?”

　　不久后一個真實案例讓雷伊漢的同事們對聯影智能的 AI 刮目相看。雷伊漢曾接診一名來自東爪哇省的女性患者，在胸部 CT 掃描中，AI 提示患者右肺存在一個磨玻璃結節，并預測該結節為惡性。而這個結節，當地醫生此前并未發現。

　　“這類磨玻璃結節，密度較低、特征不明顯，醫生很容易漏診。多虧發現及時，患者接受了微創手術，預后非常好。” 雷伊漢感慨道，如今有了中國醫療 AI 助力，印尼患者也能享受到高端的醫療AI服務。科技不該有國界，能讓更多人看得起病、看得好病，這才是醫療 AI 的真正價值。”

　　從新疆莎車到印尼雅加達，中國醫療 AI 正跨越山海，以創新之力打破地域與資源的壁壘，在全球健康版圖上，勾勒出普惠醫療的嶄新圖景。