昨日，记者从广东省卫生健康委获悉，经过单位申报、地市推荐、专家评审的方式，近日遴选了第一批入围的“人工智能+医疗卫生”应用场景案例，并对名单予以公布。首批应用场景案例入围数共289个，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学等四个领域，展现了44个“AI+医疗卫生”的应用场景。
当下，广东“人工智能+医疗卫生”的发展正在提速。今年6月，广东省卫生健康委联合工信、科技、发展改革等8部门联合印发了《广东省加快“人工智能+医疗卫生”发展行动方案（2025—2027年）》，加力推动人工智能应用发展。一批人工智能产品的成果正在得到转化，中山大学肿瘤防治中心牵头研发的“脑转移瘤MR图像辅助检测软件”，已经推广至全国500多家医院使用。省人民医院研发了ROP智能诊断与自动图文报告系统，已在全国26家医院进行推广应用，服务人群超5万人次。随着首批应用场景案例名单出炉，将进一步推动人工智能应用在医疗领域的落地。
识别5毫米以下脑转移瘤
辅助精准研判病情
“通过AI辅助软件，我们能更精准识别5毫米以下的脑转移瘤，以往这类结节60%的医生都有可能会漏掉。”中山大学肿瘤防治中心影像科主任谢传淼介绍，肿瘤防治中心研发的“脑转移瘤MR图像辅助检测软件”，主要借助AI技术，帮助分析脑MR影像。作为全国头部的肿瘤医院，该中心一年需要处理5万—6万例的脑MR阅片量，阅片医生的工作量很大。借助AI技术研发针对脑转移瘤的软件后，很快显现出应用的优势，软件可以细致甄别出5毫米以下的结节，“这种小病灶很难被肉眼发现，有脑部转移灶和没有脑部转移灶，临床分析和治疗方案都会不一样。”谢传淼表示，以肺癌患者为例，一旦发现有脑转移，癌症的分期以及治疗方案都会有所不同。目前，该技术已经推广到500多家医院中，在临床中被广泛使用。
“基于DeepSeek大模型与肿瘤大数据平台，我们研发了面向肿瘤专科医生的智能诊疗助手。”中山大学肿瘤防治中心信息中心主任李超峰介绍，该助手集成精准咨询、智能病历生成、辅助诊疗决策三大核心功能模块，通过DeepSeek在肿瘤专病专科领域数据的微调环节，能准确提取患者病历、检查报告等数据的关键信息，并支持对肿瘤分期评估、治疗方案推荐、结构化病历生成等复杂决策任务的精准推理。该应用已于今年3月上线，迄今累计使用人次达6万次，协助医生提升诊疗效率，病历生成时间减少80%，病历阅览效率提升5倍。此外，基于医院内部七万例结直肠肿瘤患者的病例数据，目前医院正在研发结直肠癌辅助决策大模型，并将计划于下半年正式推出。
互动式AI认知早筛系统
5分钟可查阿尔茨海默病
在南方医科大学珠江医院，该院副院长张鹏介绍，珠江医院率先布局，以 AI 智能体构建为核心，在临床诊疗、医院管理、医学教学等多领域推动AI诊疗应用落地，形成了覆盖医疗全链条的智能化服务网络。
以珠江医院院长郭洪波牵头研发的SMART互动式AI认知早筛系统为例，平均5分钟的时间，通过一系列交互式趣味小游戏，AI可以同步抓取测试者的眼部、脸部等表情细节，完成对一位老年人的阿尔茨海默病筛查。以往，通过量表评估、脑脊液标志物、血液标志物、MR/PET检查等方式，存在操作不便、有创、价格昂贵等缺点，通过人工智能的开发，在疾病的早筛方面作出了创新性的探索，实现了在患者出现明显症状前，无需专业医护人员指导进行的无创、快速、电子化的认知早筛。“目前在广州绝大部分的养老机构、社卫都已经覆盖了这一应用，除了广州、东莞、佛山等城市，这一成果也将在上海落地应用。”
趋势：持续训练大模型 让AI不再“胡思乱想”
AI的场景应用越来越广泛地出现在医疗场域中，也引起了广泛的关注和探讨。
“我们在研发肿瘤辅助决策大模型时发现，AI幻觉率在10%—20%左右，我们需要做的是‘砍掉’AI胡思乱想的部分。”李超峰表示，在研发时发现，AI的总结能力很好，但是在看病场景应用时容易出现“胡思乱想”，在投喂数据的同时，研发团队也在持续训练大模型，减少AI幻觉的出现。
“每周二的多学科会诊，通过使用AI诊疗助手，医生从平均需要几十分钟回顾病历资料，缩减到几分钟可完成。”作为一名临床一线医生，中山大学肿瘤防治中心结直肠科医生唐京华介绍，肿瘤患者病情复杂，特别是在多学科诊疗会议上的案例，往往病历材料非常多，使用AI工具提取并总结病史资料大大提升了效率。
但是，AI技术的广覆盖和使用，会否降低医生的警觉性？对此，唐京华医生认为，这恰恰在于医生怎么去理解、使用AI这一技术，“下级医生每天开立完医嘱后，我还可以增加AI医疗助手审核，包括手术前再次检查术前准备是否完善，手术时机是否合理等。一道辅助审核的程序，可以帮助医生更实时、更全面地掌握患者情况，降低人为的错误率。”
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