智慧醫療使從業醫生能夠搜索、分析和引用大量科學證據來支持他們的診斷，同時還可以使醫生、醫療研究人員、藥物供應商、保險公司等整個醫療生態圈的每一個群體受益。面對平均檢測時長兩小時的腦電數據，不到8分鐘，“AI新手”已將三份報告完整準確呈現在銀幕上，而醫師團隊10分鐘只來得及完成一份報告。

今天，中國數字健康醫療大會在海口召開，智慧醫療高峰論壇暨中國首屆兒科AI應用大賽拉開帷幕，國家兒童醫學中心、復旦大學附屬兒科醫院的醫、護、技、藥不同領域專業人士組成“人類戰隊”，今天發布的小布醫生系列產品，在輔助診斷、智能導診、影像識別、腦電分析及合理用藥五個場景展開“大對決”，雖然“AI新手”答題迅速，且診斷準確率相當于?？漆t師，但面對臨床的復雜情況仍不能獨當一面。

中國衛生信息與健康醫療大數據學會兒科專委會主任委員、國家兒童醫學中心、復旦大學附屬醫院黨委書記徐虹教授表示，“此次人機大賽展示了人工智能在兒科臨床醫療不同領域應用的成功案例，讓我們看到人工智能這類新興技術將有效輔助醫療工作、提升效率、降低醫療差錯幾率、減輕醫務人員勞動負荷、助力醫學教育等多方面的作用。今后也期待更多人工智能技術能夠落地臨床，從輔助診療、促進醫療安全、改變醫療行為等方面切入，‘雙腦’攜手開啟兒科智慧醫療新時代。”

AI優勢：1分鐘識別一小時腦電報告

今天下午，中國首屆兒科AI應用大賽現場，“小布腦電機器人”首次在公眾面前亮相，既讓觀眾體驗到了臨床腦電報告的困難和繁重，也讓人工智能的威力初露頭角。第一份腦電圖數據包含了一次近兩小時的檢測，數據量巨大，機器人系統展現出明顯的速度優勢，當醫師團隊按照常規報告要求，仔細審閱檢測的一分一秒時，“AI新手”已經完成了三份報告的解讀，10分鐘計時結束，醫師團隊僅完成第一份報告。記分員對兩組報告進行展示，并對比既往金標準報告，確認了“小布腦電機器人”在報告結論和針對異常的細節描述方面都達到了臨床報告的要求。

新生兒腦病是導致新生兒危重癥患兒死亡的主要原因之一，腦電圖檢測是其早期識別的重要途徑，新生兒視頻腦電圖檢測具有檢測周期長，信號特征豐富等特點，一定程度上導致了讀圖的復雜性，阻礙了相關檢測和臨床應用的標準化和推廣。復旦兒科新生兒腦病項目組歷時一年研發出“小布腦電機器人”，能對腦電信號進行全自動化的信號處理、特征提取、模型分析，為臨床醫生提供具有參考價值的報告結論和預測矯正胎齡。

兒科醫院分子醫學中心生物信息學團隊的兒研所助理研究員董欣然博士是“小布腦電機器人”的主要開發人員之一，據她介紹，研發過程中，該系統得到了超過1800例臨床腦電報告驗證，分析一小時時長的原始腦電記錄，時間僅需1分鐘，針對嚴重異常的預測準確率達到95%，中度以上程度異常的預測準確率近90%，胎齡預測準確率92.7%。兒科醫院副院長周文浩教授表示，“小布腦電機器人”是由兒科醫院自主研發，具有完整知識產權的代表性成果?！白鳛槿斯ぶ悄茉谂R床醫療應用的成功案例，兒科醫院也將進一步推廣產學研合作模式，支持開展更多應用導向的原創性智慧醫療項目?！?/p>

“雙腦”攜手開啟兒科智慧醫療新時代

比賽現場，還上演了小布導診護士AI、AI骨齡診斷系統以及安全用藥AI的“人機大戰”。兒科醫院護理部主任顧鶯坦言，小布導診護士對患者的關懷將延伸至院前，通過手機智能分診，結合當天醫院號源情況，無縫銜接掛號導診和院內導航，實現就醫全流程的智能照護，有效提升患者就醫體驗。

在兒科醫院放射科主任喬中偉看來，過去，年輕醫生閱讀骨齡片，需要翻閱專業圖譜進行對照，比較繁瑣耗時，有了AI骨齡診斷系統以后，可以實現快速準確的閱片，給出骨齡結果，醫生在閱片時還可以對比三種標準的圖譜，臨床參考價值非常大。

據兒科醫院藥劑科主任李智平介紹，我國兒科首個兒科臨床合理用藥智能決策軟件系統，通過專業人員完善兒科藥物治療數據庫建設后，利用信息化AI智能技術手段，0.08秒及時給出臨床診斷后的針對個體患兒生理病理特點實驗室檢測等，對藥物選擇、劑量規格、給藥療程智能判斷決策智能化管理系統，是兒科醫院全院安全合理用藥的智慧大腦與中樞神經系統。

醫療信息化發展至今，如何充分發揮醫療大數據的優勢，切實解決臨床問題，成為兒科醫院新的研究和發展熱點。中國衛生信息與健康醫療大數據學會兒科專委會副主任委員、兒科醫院副院長張曉波坦言，兒科醫院依托上海市衛健委的智慧醫療項目，支持院內團隊研發、聯合廠商落地了一批人工智能技術在臨床醫療方面的應用場景。今后還將進一步探討，如何讓新型人工智能技術與醫院現有信息系統充分對接，真正服務臨床，改善醫療效率，減輕醫生工作負擔，提高檢驗檢查效率。

人工智能PK最強醫腦

復旦大學生命科學學院青年副研究員、遺傳學博士王一將理論知識與實踐結合，基于兒科醫院的真實診療數據，經過機器學習算法迭代和數據訓練，研發針對兒科領域的小布醫生，能夠實現智能導診、智慧審方、智判骨齡、智識腦電和智助診斷等AI應用，提高患者就醫體驗、優化診斷流程、保障合理用藥、提升醫院工作效率。

在AI輔助診療比賽場景中，來自兒科醫院的兩位醫生與小布機器人醫生展開“人機大戰”。小布機器人醫生答題速度幾乎秒殺，對每個病歷給出5個診斷，還計算每個診斷的可能性，而兩位醫生則仔細審題，逐個作答。其實，消化科副主任醫師黃劍峰已與小布機器人醫生“共事”兩個月有余，黃醫生給出了相當高的評價：機器人的優勢在于，他不會疲勞、思考全面、不會遺漏，在日常診療中輔助醫生的診療，在出現某些有特殊癥狀體征時能提醒醫生，在基層醫院還可幫助醫生診斷疑難病罕見病，“小布讓醫生更方便，醫療更安全?！?/p>

據王一博士介紹，經樣本集訓后小布醫生的預測精度達85%，目前在兒科醫院呼吸、消化科進行試運行，可以在1s內給醫生相應疾病診斷提示，主要診斷被醫生采納率已經接近80%，和醫生診斷的符合率也已達到97.5%。在徐虹教授的設想中，未來小布醫生還將不斷學習，擴展到其他專科領域應用，賦能基層社區、邊遠地區、全科醫生甚至成為疑難罕見病專家，與兒科醫護人員攜手共同呵護孩子們的健康。

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