编者按 人工智能医疗由智慧医院系统、区域卫生系统、家庭健康系统组成，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，促进医疗行业发展。根据互联网数据中心（IDC）数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球人工智能医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。大陆人工智能产业发展快速，人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃。人工智能医疗的迅速发展和普及，提高了医疗质量，降低了医疗成本，能够帮助医疗行业解决资源短缺、分配不均等众多民生问题，但同时人工智能医疗的伦理、法律问题，以及数据共享、应用场景、技术迭代、医患认同等，也受到学界的关注。本刊特邀请中华医学会相关分会的专家学者共同探讨人工智能医疗发展的机遇与挑战，以飨读者。
吕传柱
急诊医学是一门跨各临床专业而又有一套自身理论体系的学科，贯穿在院前急救、院内急诊、危急重症监护中。在过去十年，人工智能在医学领域已得到广泛应用，在协助医疗人员完成疾病诊断、风险评估和治疗等方面发挥出了巨大的优势和潜力。然而人工智能在急诊医学领域的普及和应用仍面临诸多问题和挑战。本文将对目前人工智能在急诊领域的应用作一综述。
人工智能在院前急救的应用
院前急救是指到达医院前急救人员对急症和/或创伤患者开展现场或转运途中的医疗救治。其对急救反应时间、急救设施、急救人员能力和急救技术水平等都有严格要求。急性心肌梗死、脑卒中和创伤等重症患者因病情进展快死亡率高，早期识别、尽早诊断和针对性治疗极其重要。有研究通过对紧急呼救电话的文本进行挖掘，建立基于机器学习的模型，用于交通事故后重伤患者的自动识别，显示出了较高的准确性。2019年5月，四川省医学科学院·四川省人民医院首次投入了5G城市医疗应急救援系统，改变过去的急救模式，在救护车上开展同步检查和诊断，实现患者“上车即入院”，打通生命救援的“高速通道”。借助人工智能进行院前诊断和病情评估，对提升院前诊治水平具有重要意义。
人工智能在院内急诊的应用
急诊科的过度拥挤是急诊医务人员共同面临的难题，显著增加患者急诊滞留时间，增加了院内死亡等急诊不良事件的发生。利用人工智能技术对患者的病情进行初步评估，可以提升预检分诊的效率，有效缓解急诊科接诊的压力。有研究对172 726例急诊患者进行回顾性分析，利用随机森林等机器学习算法构建电子分诊系统，可以快速准确地识别患者。
人工智能在急诊ICU的应用
急诊ICU患者发病急、病情较重、进展快，因此对重症患者的早期预防非常重要。急诊ICU中广泛应用的急诊生理与慢性健康状况评分、简化急性生理学评分等，虽能辅助医务人员对患者当前生命体征状况和危险程度做出评估，但存在局限性。随着大数据和人工智能的快速发展，在疾病风险评估、病情恶化预警及死亡率预警等领域的应用也与日俱增。Jawad等利用ICU患者实时生命体征数据和实验室监测数据，对患者感染性休克的发生概率进行预测。Wang等利用ICU患者前48小时的30多项生命体征数据和患者基本信息等，对患者死亡率进行评估。
随着信息科技的发展，大数据和人工智能在急诊医学领域的应用也是突飞猛进。2017年由吕传柱教授、陈玉国教授、于学忠教授牵头发起的“急诊急救大平台”建设，使5G、人工智能、大数据在急诊医学领域进行系统的部署。同年国家卫生健康委正式发文给中华医学会急诊医学分会，要求全面推进急诊急救大平台的建设。急诊医学的发展已经进入了一个全新的时代——中国急诊3.0时代。在大数据和人工智能的辅助下，急救不再局限于距离，远程会诊、应急救援、远程手术、远程超声等应用在日常诊疗中；急救也不再局限于区域，可以通过视频等方式会诊，创新医共体急救体系，推动县城急诊急救大平台建设。2022年11月30日上线的ChatGPT，可以快速完成准确率极高的决策支持、智能诊断、智能搜索、智能推荐、疾病分析预测等任务，并通过持续的深度学习与数据训练，进一步优化其能力。由此可见，科学地使用人工智能如ChatGPT，对未来推进急诊急救大平台建设具有重要意义。但是大数据本身也存在缺点，在准确性、患者隐私保护等方面还需要进一步完善。因此，人工智能只是作为辅助工具增强医疗人员的工作效率，并不能取代医疗人员。
（北京协和医院急诊科 王瑞杰 李权 四川省医学科学院·四川省人民医院（电子科技大学附属医院）急救中心 吕传柱）
（本文作者吕传柱为中华医学会急诊医学分会主任委员）
编辑 | 郑梦莹责任编辑 | 郑梦莹审核 | 韩静
《中华医学信息导报》2023年8期第12版
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