一文读懂！国产开源 AI 给医院带来的 4 大变革与 3 大挑战

摘要：人工智能技术的应用，不仅会改变医疗技术，还会对医院的医疗服务模式、医疗流程、运营管理以及后勤保障等各方面带来了全面且深刻的变革，甚至可以说是颠覆性的改变。

在医疗科技飞速发展的当下，国产开源人工智能正强势闯入医院领域，为医院智慧化转型按下 “加速键”。

人工智能技术的应用，不仅会改变医疗技术，还会对医院的医疗服务模式、医疗流程、运营管理以及后勤保障等各方面带来了全面且深刻的变革，甚至可以说是颠覆性的改变。

AI给医院带来的变革

在医疗服务模式上，传统依赖医生面对面诊断的方式已被打破。智能可穿戴医疗设备让患者能实时监测生理指标并自动上传数据，人工智能分析后可及时发现健康问题并提供治疗方案，患者还能通过人工智能推荐选择医院和医生，实现从 “被动就医” 到 “主动健康管理” 的转变，提高了医疗服务的可及性和患者参与度。

医疗流程也因人工智能得到显著优化。智能化预约挂号和分诊系统让患者可通过手机 APP 或官网提前预约，根据智能分诊建议直接就诊，缩短候诊时间。在诊断环节，人工智能辅助诊断系统能快速分析病历和影像资料，提供初步诊断建议，如在医学影像诊断中，其速度和准确性甚至超过部分经验不足的医生，大幅提高了诊断效率。

在运营管理方面，人工智能通过深度挖掘和分析医疗数据，实现精细化管理。分析就诊数据可合理安排医护排班，提高人力资源效率；分析物资使用数据可实现智能库存管理，避免积压和短缺。同时，人工智能还能辅助财务管理，优化收费流程，降低成本，提高经济效益。

后勤保障同样受益于人工智能。智能监控系统实时监测医院安全，通过人脸识别和行为分析及时预警；设备管理方面，人工智能可实时监测设备并预测故障，提前安排维护保养，确保设备正常运行，减少对医疗服务的影响。

医院面临的挑战

尽管国产开源人工智能在推动医院智慧化发展方面展现出巨大潜力，但在实际应用过程中，仍面临着诸多挑战。

挑战一：数据质量是首要难题

医疗数据来源广泛，包括电子病历、医学影像、检验报告等，不同来源的数据格式和标准差异较大，这给数据的收集、整理和分析带来了极大的困难。而且，部分数据可能存在缺失值、错误值或重复记录，这些数据污染问题严重影响了数据的可用性和分析结果的准确性。以医学影像数据为例，由于不同设备的成像原理和参数设置不同，导致图像质量参差不齐，这可能会使基于这些影像数据训练的人工智能模型出现偏差，进而影响诊断的准确性。

挑战二：算法的可解释性同样不容忽视

在医疗领域，每一个诊断决策和治疗方案都关乎患者的生命健康，因此医生和患者都需要了解决策的依据和过程。然而，当前许多人工智能算法采用深度学习等复杂模型，其决策过程犹如一个 “黑箱”，难以解释和理解。当人工智能系统给出一个诊断建议时，医生很难知晓它是基于哪些数据特征和算法逻辑得出的结论，这在一定程度上阻碍了人工智能技术在医疗领域的广泛应用，医生和患者对其信任度也相对较低。

挑战三：法规政策的不完善也是一大挑战

医疗行业受到严格的法规监管，以确保患者的安全和权益。虽然人工智能在医疗领域的应用日益广泛，但相关的法律法规和监管政策却相对滞后。例如，当人工智能辅助诊断出现错误时，责任如何界定；人工智能生成的医疗数据和诊断报告在法律上的有效性如何认定等问题，目前都缺乏明确的规定。这使得医院在引入和应用人工智能技术时存在顾虑，担心可能面临法律风险和责任纠纷。

点击查看：【德品医疗股份】为中国医院打造更智慧的护理系统整体解决方案

医院的应对之策

面对这些挑战，医院需要采取一系列切实可行的应对策略。

1.建立严格的数据管理机制至关重要

医院应制定统一的数据标准和规范，对医疗数据的采集、存储、处理和使用进行全流程管理。在数据采集环节，加强对数据源头的质量控制，确保数据的准确性和完整性；在数据存储方面，采用先进的分布式存储技术，提高数据的安全性和可靠性；对于数据处理，运用数据清洗、去噪等技术，去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量。同时，建立数据质量监控体系，定期对数据进行评估和审计，及时发现和解决数据质量问题。

2.为提高算法的可解释性，还需要科研人员努力开发可解释性算法

例如，采用可视化技术，将算法的决策过程以直观的图形或图表形式展示出来，使医生和患者能够清晰地理解；或者开发基于规则的可解释性模型，通过明确的规则和逻辑来解释模型的决策依据。此外，还可以结合领域知识，对算法进行约束和指导，使其决策过程更加符合医学常识和临床经验。

3.医院应积极与监管部门沟通，共同推动法规政策的完善

监管部门应加快制定和出台针对人工智能在医疗领域应用的相关法规和标准，明确人工智能产品的审批流程、监管要求和责任界定等内容。医院在应用人工智能技术时，要严格遵守相关法规政策，积极配合监管部门的监督检查，确保人工智能技术的安全、可靠应用。同时，行业协会和标准化组织也应发挥积极作用，制定行业自律规范和技术标准，促进行业的健康发展。

尽管目前仍面临数据质量、算法可解释性和法规政策不完善等挑战，但随着各项应对策略的逐步实施，这些问题必将得到有效解决。可以预见，在不久的将来，国产开源人工智能将与医疗行业实现更深度的融合，支撑医院智慧化高质量发展。

作

者

简

介

黄远湖

进入作者专栏

黄远湖

副主任医师，从事医疗、医院信息化建设、总务后勤管理和新医院筹建工作二十多年，目前任职香港中文大学（深圳）医学院副主任，从事香港中文大学（深圳）医院建设项目（3000床位，建筑面积59万余平方米）的筹建工作。

5 月 24 - 26 日，齐聚武汉！第九届中国智慧医院大会震撼来袭！

聚焦智慧医疗创新，汇聚行业前沿力量，第九届中国智慧医院大会以“创新人工智能全场景应用，推进智慧医院迭代升级”为主题，全方位、多维度探讨和展示人工智能在智慧医院的应用方向和实践成果，旨在进一步释放医疗人工智能应用价值，拓展医疗人工智能创新应用场景，助力智慧医院创新建设与高质量发展。大会汇聚全国各地的医院管理者、信息化领域资深专家、科技企业领袖及行业实践先锋，通过主题报告、圆桌对话、互动问答等多元形式，深度交流与碰撞，共谋智慧医院建设与医疗健康产业的创新发展之路！

扫码报名第九届中国智慧医院大会

筑医台3-4月精彩活动速览

01 3.21-3.23 福建·厦门

美好医院体验升级与精益运维能力提升论坛·走进四川大学华西厦门医院

02 3.21-3.22 山东·济南

全国医院病房改造提升专题研讨暨项目供需采购对接会

03 3.21-3.23 甘肃·兰州

第五届甘青宁现代智慧医院建设及管理创新论坛暨全国医院建设大会公益行·甘青宁站

04 3.28-3.30 四川·成都

第四届新时期医院高质量建设与发展大会（CHCC公益行·川渝站）

05 4.1 上海

医疗环境空间改善与医院后勤管理提升论坛