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聚焦廣州健康醫療數據管理運用 代表委員獻策“AI+醫療”AI醫生上崗查眼病篩癌癥　　2月19日，在廣州市政協十四屆四次會議的大會發言上，市政協委員張洪濤代表市政協聯絡工委、致公黨廣州市委會，聚焦提升廣州健康醫療數據管理運用水平發言。　　在醫療領域，AI輔助診斷、智能導診應用陸續來到了醫院現實場景中，為病患提供更優質的醫療服務和體驗，成為“人工智能+”融入千行百業的一個縮影。人工智能將如何悄然滲透到我們的日常診療？AI應用在醫療領域還有哪些痛點問題亟需提前思考布局？在廣州市兩會的現場，“AI+醫療”成為代表、委員熱切關注的話題。　　挖掘大數據“潛能” 創新醫療服務應用　　廣州市政協委員、廣州市白云區疾病預防控制中心副主任張洪濤表示，廣州具有豐富醫療數據資源和生物醫藥產業基礎，應乘勢而上，樹立與數據時代相適應的發展思路，構建完整成熟健康醫療大數據發展體系。“利用大數據、人工智能等技術深入挖掘衛生健康數據潛力，賦能醫療健康服務，鼓勵企業和科研機構開展健康醫療數據的應用創新。”張洪濤建議，在“診前、診中、診后”三個場景，可進一步豐富醫療應用場景的落地以及相關產品的供給。　　“白內障術后有眼睛不舒服的癥狀，我應該怎么做？”“我在外地，請問某某教授的號怎么掛？”一系列來自全國各地患者的問題，投向了線上的廣州眼科AI醫生。　　與傳統智能問答、常規智能導診服務不同，這位AI醫生已完成多次迭代升級，背后依托的是去年6月中山大學中山眼科中心整院啟用的ChatZOC眼科大模型，從實驗室到現實場景，這位上線8個多月的AI醫生已經有效服務了數萬名患者的在線咨詢。　　廣州眼科AI醫生是“AI+醫療”落地應用的一個剪影。去年，《廣東省關于人工智能賦能千行百業的若干措施》發布，廣東將聚焦制造、教育、養老等領域打造500個以上應用場景。目前，廣州正加快布局“人工智能+醫療健康”的落地使用。　　廣州市人大代表，中山大學中山眼科中心主任、醫院院長林浩添表示，以人工智能大模型為代表的新技術，有望解決傳統醫療服務中存在的諸多痛點，使得優質醫療資源得以跨越空間的限制，更廣泛地惠及大眾。　　廣州“人工智能+醫療健康”場景應用已有百余個　　今年新年伊始，“AI+醫療”的應用進一步加速。全國首個AI兒科醫生正式在北京上線，與多位專家大咖一起完成了診療服務。DeepSeek橫掃各大領域，廣東省婦幼保健院、南方醫科大學第五附屬醫院等紛紛表示，部分科室已完成了DeepSeek-R1大模型的本地化部署，對AI助力提高診療水平進行實踐探索。　　實際上，廣州“AI+醫療”的應用場景早已在多家醫療機構“開花”，數據顯示，截至去年11月，廣州地區已有33家醫療機構開展“人工智能+醫療健康”場景應用，共有應用場景百余個。　　其中，廣州醫科大學附屬婦女兒童醫療中心“AI智能導診”和“AI預問診”日均使用量高達2500次，累計調用超280萬次，顯著提升患者服務效率；南方醫科大學南方醫院宮頸癌篩查AI輔助診斷系統；中山大學中山眼科中心“粵睛晶”小程序讓市民在家中拿著手機便可完成嬰幼兒眼疾的初步篩查，首創眼病篩診算法和智能技術應用；廣東省人民醫院肺癌篩查等智慧醫療信息系統助力癌癥早篩早治的精準醫學建設。　　“一老一小”群體有了AI醫生的輔助服務　　針對新生兒黃疸問題，廣州醫科大學附屬婦女兒童醫療中心打造了一款適合孩子的“保健熊”AI應用。“保健熊”自帶一套新生兒黃疸遠程監測、管理系統，將黃疸監測功能“裝進”手機，極大程度地避免了重癥黃疸和新生兒膽紅素腦病的發生。該院兒童保健部副主任胡艷介紹，家長只需用手機在“保健熊”上輸入寶寶的出生日期、黃疸數值等數據，AI便可基于大數據模型預測分析寶寶的黃疸危急程度。　　廣州市人大代表、廣州醫科大學附屬中醫醫院王文英主任介紹，在人工智能迅猛發展的浪潮中，該院治未病科率先引入AI機器人技術，聯合研發出一款融合機器學習與中醫體質理論的智能系統，該系統可精準辨識用戶體質，量身定制養生方案，“個性化的養生方案對老年人群體防未病、日常保健均有切實幫助。”　　面對阿爾茨海默病這一疾病，南方醫科大學珠江醫院針對老年人初期患病難以被識別、回答量表費時費力等傳統醫療痛點持續攻關，目前已開放一套阿爾茨海默病的數字化診斷模型，正在廣州市的海珠、越秀、荔灣的10多個社區試點，平均每5分鐘就可完成一名老年人的篩查。　　AI醫生如何能更接地氣？　　“面對不太會用智能手機的老年人群體，如何讓他們更好地接受AI醫生、更有效地獲得AI醫生的服務，我們在研發過程中也在同步思考。”來自中山大學中山眼科中心數智化技術研發與應用部的羅明杰博士后表示。科研工作者發現，在AI眼科醫生的使用過程中，一部分患者會與它聊天、對話，分享個人的焦慮情緒，AI醫生在提供建議的同時，也起到了一定的安慰作用，這一“意外”功能，有望更好地為老年人提供情緒價值。　　“AI醫生在研發、應用過程中，應思考數據安全性問題，不同醫療專科之間的技術誤差、誤診的風險等問題，還要考慮不同患者群體的接受度。”廣州市政協委員、中科中政機器人（廣州）有限公司總經理徐強表示，目前AI在醫療健康領域的應用取得了一定進展，但離精準化醫療服務還有一定差距，需要一個孕育、發展的過程。　　“AI+醫療”大熱之際，各大醫院紛紛表態開展人工智能研發、應用探索，未來會否出現同質化現象？對此，林浩添認為，人工智能技術是一個成長、迭代、進化的過程。現在大部分人工智能的應用模式主要由企業端做通用的大模型，從通用大模型到專業化的醫療領域，需要輸入很多數據，再進一步訓練這些通用大模型，讓它適應醫療領域專科的需求。“AI在專業醫療領域的應用需要很大投入，并非每個醫院都負擔得了。”徐強認為，對于存在共通性的診療領域，一定程度上可以考慮共享資源、加大合作的方式，加快AI的落地應用。　　“從長遠來看，AI在處理海量數據、輔助診斷、協助醫院管理分配資源、減少醫生在重復勞動上的投入有明顯優勢，但AI在醫療領域的應用還處于起步階段，還需要在現實中歷練，完成迭代升級之路。”