AI赋能精准患者追踪重塑患者服务流程|医学_新浪财经

基于轻量化大模型和医学知识库的“AI关键患者精准追踪系统”在浙大二院上线应用。

患者之困：诊疗迷茫与流失之忧

相关研究报告表明：医院平均有30%的患者在门诊初诊后陷入诊疗方向迷茫，难以精准寻找到“合适的医生”；待住院患者的流失率更是高达40%。流失的原因错综复杂，其中，在检验、检查结果出现异常后，“无序就医”的情况尤为显著。

对医院各专科专家而言，即使投入大量的人力、物力，患者初诊后的流向也难以把控。由此在患者和医生之间形成了巨大的“信息鸿沟”，导致了关键医疗资源的错配和浪费。

这其中还涵盖了大量需要进行三四级手术、疑似重要病情或罕见病的关键患者。诊疗的迷茫和初诊后的患者流失，往往还会导致患者错过最合适的诊疗时机，面临更大的健康风险。

AI破局：开启精准追踪新时代

按传统医疗流程，患者需自行根据报告结果去寻找“正确的时机”、“正确的科室”、“正确的专家”进行就诊。医院很难从每日数万份报告中精准识别出需要跟踪、重点关注的患者，也无法根据患者病情及时实现关键患者召回。然而，在当今AI时代，曾经看似不可能实现的流程和服务已成现实。基于启真医学知识库的启真医学大模型，为这一变革提供了关键的AI技术支撑。

在浙大二院医务部与人工智能与信息化部的牵头下，AI关键患者精准追踪系统AI For Patient Precision Tracking System【APTS】近期在浙大二院的数个重点学科正式上线，彻底革新了传统的患者服务流程。

该AI系统由创业慧康联合浙江大学计算机创新技术研究院、网新健康、浙江省智慧医疗创新中心合作开发，充分发挥启真医学大模型在分析医疗自然语言方面的优势，能够迅速读取、分析当天所有患者病历及其检验检查结果。当AI发现病历符合该学科精准追踪要求时，系统会自动筛查出相应患者，并自动从院内系统流程中排除已回医院复诊或已确诊的患者，第一时间向临床学科专管员发出预警。专管员接到预警后，立即将任务分配给对应的诊疗组，并迅速电话联系患者，促使患者尽快返回就诊。

以往，这类易流失患者很难通过即时大数据分析和信息化手段被发现，主要原因是传统信息化手段难以从非结构化病历中自动根据学习到的规则进行判断匹配。随着大语言模型技术的成熟，这类学习了专业医学知识的人工智能现在可以准确分析并判断出这类应该召回的患者。该AI系统不是传统的关键词检索，而是基于大模型医学能力的理解推理，即在没有关键词命中的情况下，也可以精准理解大段文本的语义，找出符合需求描述的患者。这样一方面可以及时防范患者重大病情被忽略，另一方面也能帮助医院更及时地留住关键患者。

AI关键患者追踪系统作为这类大语言模型技术应用于实际医疗工作场景的杰出代表，从启真医学知识库中汲取了各个权威专家的医学知识，能够快速理解病历文本内容，且具有轻量化特点，可在低算力成本下运行于医院内网。该系统的优势在于其准确性和及时性。一方面，它具备高度准确性，能够从病历和报告中发现文字描述不匹配但内涵匹配的病例；另一方面，它表现出了卓越的高效性，仅数小时内即可完成对全院检验检查报告的精准解读，并向专管员发出预警提示。

成效初显：浙大二院实践与未来展望

AI关键患者追踪系统（APTS）已在浙大二院运行一个月，在近一周内，肝胆外科就精确找出了118例关键患者，通过及时的追踪，已成功召回60例。预计2025年医院将在10个专科部署该系统，届时该系统有望及时跟踪关注并召回上万名重点患者，进一步重塑患者服务流程。

鉴于该系统在浙大二院的显著成效，目前正积极筹备在其他多家大型三甲医院落地，以期为更多患者带来更精准、高效的医疗服务。

（转自：创业慧康）