6月8日，以“医智融创，擘画未来”为主题的广州市AI赋能中心和模型发布暨鸿蒙健康生态共建活动在越秀国际会议中心隆重举行。活动现场，AI赋能平台中心、垂类专科模型矩阵、需求转化清单、鸿蒙生态共建等一系列重磅成果集中落地。以此为起点，广州市卫生健康委同步制定了医疗AI场景“十百千”三年建设蓝图：聚焦十大卫生健康重点领域，攻坚研发百个以上医疗健康垂类专科模型，示范落地千个以上智慧医疗应用场景。
近日，广州日报新花城走访多家医院，见证这张蓝图正逐渐变为可感可知的现实。从南方医院的手机胶囊胃镜到广医一院的肺癌基因AI预筛，再到中肿的一站式鼻咽癌放疗——技术正在让早筛更轻松、诊断更精准、治疗更高效。
AI+裸眼3D赋能，肺癌筛诊疗更精准高效
在广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心（以下简称“广医一院”），从肺结节的AI筛查，到肺癌基因分型的AI预判，再到裸眼3D手术导航——技术打通肺癌诊疗的全链条，让患者花钱更少、等待更短，让医生看得更清、做得更准。
随着人们体检意识的增强和检查手段的先进，“肺结节”的字眼近年来出现在许多人的体检报告中，“一方面患者会很焦虑，另一方面，医院门诊也挤满了许多本不需要就诊的良性结节患者。”该院副院长梁文华介绍，尽管部分肺癌是由结节发展而来，但CT检查发现的肺结节大部分实为良性。而广医一院研发的肺结节影像AI正能解决这一痛点：“以前这些系统都是在院内的，我们第一次把它变成了云平台，只要上传云影像片子，AI都能给出一个判断。”患者就诊前，通过小程序上传CT云影像，AI就能给出良恶性概率和风险提示，“可以作为院前初筛，不用每个人都往大医院跑，医疗资源可以留给更需要的那部分患者。”
基因突变下肺癌病理形态变化（受访者供图）
大量由其他非胸外科或呼吸专科发起的胸部CT检查中，实际上也可能藏着肺结节的蛛丝马迹。肺结节影像AI同样可以开展机会性筛查。“我们医院一个月内大概有2万例由其他专科做的CT，用AI跑过一次后，发现存在高风险肺结节的其实还是有2000人左右。有确实风险高的，我们主动给他做后续的管理。”梁文华介绍，把“偶然看到的影像异常”转化为有人负责、有人触达、有人承接的闭环。目前正与广州市卫生健康委对接，计划利用这一模式在社区“看看哪些有高危肺结节但是没有去处理的病人，后续就把它‘捞’出来，进行精准管理”。
假如结节不幸确诊为肺癌，接下来便进入治疗阶段。近年来，肺癌靶向药物研究进展迅猛，上市品种已有上百种，许多还被纳入了医保甚至集采，药价大幅下降。但一个尴尬的现实摆在眼前：药有了，却用不上——因为用哪种药，得先看肿瘤的“驱动基因”是什么。基因检测，成了精准治疗绕不过去的“卡口”。但传统的二代测序（NGS），一次检测费用需至少一万多元，出结果要一到两周，对于癌症病人来说未必能够承受。
能不能换个思路？广州医科大学第一附属医院团队与腾讯AI Lab合作，基于16家医疗中心大规模数据开发了DeepGEM病理AI模型，原理通俗来说，就是依靠不同基因突变的肺癌在病理切片上的不同“长相”来辨别。团队把整张切片的宏观特征和局部微观特征整合在一起，不需要人工标注，直接整片输入。目前，常见基因突变的预测准确率已达90%左右。
梁文华介绍，利用DeepGEM大模型，单次预测结果1分钟就可以出来，成本可以低至数十元；再根据这个预测结果进行实验室验证，省去了从一两千个可能的基因突变中“大海捞针”所花费的时间和经济成本。
裸眼3D显示系统术中结节实时导航定位，为医生装上“火眼金睛”（受访者供图）
而在手术室里，裸眼3D技术正在改变医生的“视界”。传统3D导航技术，需要医生全程戴着3D眼镜，本来戴眼镜的医生要戴两层。而现在依靠由该院何建行教授团队独立研发的裸眼3D显示系统，只需要佩戴一顶装有小小定位器的手术帽，裸眼就能看见3D的画面直接呈现在屏幕上，“纵深感强了，清扫淋巴结、缝合都更顺手，手术时间也短了”。再配上三维重建技术，根据患者CT数据重建出血管、病灶的立体地图，虚拟成像及实时影像进行对比（两者皆为3D显示），实现术中对病灶实时精准导航定位，就像给医生装了“透视眼”。目前团队已实现裸眼3D与单孔机器人手术系统的结合，医生操作更直观、精准，也让优质外科人才的培养周期大幅缩短。
手机胶囊胃镜 让早筛像吞颗药一样简单
胃癌早期症状极其隐匿，约70%的患者确诊时已是中晚期。通过早筛发现的早期胃癌，5年生存率可超过90%。但传统胃镜需要插管、麻醉，不少患者因此拖延检查，错过最佳治疗时机。而另一端，培养一名能独立操作胃镜的医生，从本科到规培再到专科培训，往往需要十几二十年。
而在南方医科大学南方医院，广州日报新花城记者看见了由该院消化内科刘思德教授团队研发的AI手机胶囊胃镜系统。受检者只需吞下一颗花生米大小的胶囊，打开手机APP，在语音和视频引导下完成几个简单的体位变化——“就像跟着手机做了十个动作的瑜伽”。胶囊以每秒3帧的频率拍摄，一次检查约产生5000至8000张高清胃部图像，数据通过手机无线网络实时上传至华为云数据中心。整个过程无痛、无创、无麻醉，患者全程清醒舒适。
智能手机胶囊胃镜系统（受访者供图）
“胶囊胃镜以前也有，但数据只能存在一个孤岛式的记录仪里。我们通过华为的技术，把胶囊信号直接传到手机，再连到云端。”刘思德介绍。这套系统依托华为云搭建的算力平台，由“1个大模型+7个图像小模型”组成AI阅片系统，已形成56件算法专利，可自动识别超过20种常见消化道病灶，常见病灶识别准确率达99.9%。多中心临床研究显示，该系统与传统插管麻醉胃镜的诊断一致率达96.8%，胃部解剖结构覆盖率达99.8%。系统每分钟可并发处理超过1000人次的检查数据，全年理论检查能力达1.5亿人次，实现低成本、高效率、广覆盖。
在胃镜检查发现可疑病变后，还需要活检取样送病理科，才能完成最终诊断。而这仅仅是病理科工作量的一小部分。“我们医院光亚专科就分了13个，一年检验的组织量超过10万例，细胞学检查还有6万多例。”南方医院病理科主任梁莉坦言，病理科医生培养周期极长，“到二线都要五六年，到三线十年以上，病理科医生常常属于紧缺型人才”。
为此，南方医院联合华银康集团等团队研发了两大AI辅助诊断系统。在消化系统活检病理领域，该系统可识别27类病变，数秒内完成数字切片初筛，并通过热力图直接标注病变区域。“一些小的、不容易发现的病变，它都能很好地识别出来。”报告周期从3至5天缩短至1至2天。
AI自动标注标本中可疑细胞
在宫颈细胞学筛查领域，传统模式下病理医生需要在高倍镜下逐个逐个视野地挪动，看完一张片子约需5分钟，“费眼睛、费颈椎，发完细胞学脖子都转不动了。”AI系统上线后，可识别15类宫颈相关病变，对所有可疑病变细胞进行分类抓取并按疑似程度排序，单例阅片时间缩短至30至50秒，效率提升5至10倍，报告签发周期从2至3天缩短至1天。自2021年启用以来，南方医院已累计完成超18万例筛查。
重塑鼻咽癌放疗流程 20多分钟走完一站式精准治疗
放疗是鼻咽癌的重要治疗手段，而鼻咽癌是放疗靶区数量最多的癌症之一。头颈部的解剖结构复杂，原发灶、淋巴结转移区、高危风险区、低危风险区……每一处都需要医生在CT或磁共振的每一层图像上仔细勾画。“一张CT可能就是几十到上百层，每一层都要画一遍。”中山大学肿瘤防治中心信息中心工程师冯晨阳介绍，过去，一名有经验的医生勾画一个鼻咽癌放疗靶区需要两三个小时，低年资医生花费时间更长。再加上后续的物理师设计放疗计划、质控、治疗实施等环节，患者从定位到首次放疗，往往要等上两周甚至一个月。
针对这一难题，中山大学肿瘤防治中心孙颖教授团队与联影合作，首创了一站式在线自适应放疗技术。其核心在于，将原本分散在模拟室、医生办公室、物理室、加速器治疗室等多个场地、多个角色手中的工作，整合到同一张治疗床上，12个环节中的9个利用AI加速后，患者无需再奔波辗转，躺下一次，20多分钟即可走完首次放疗的全部流程。
这套技术的第一个“加速器”是靶区自动勾画。基于1200例高年资医生勾画的金标准数据训练的AI模型，能在数秒内完成鼻咽癌原发灶、淋巴结转移区及危及器官的自动分割。走访现场，孙颖教授课题组研究生邓佳欣点开一个鼻咽癌患者的CT图像，选择“智能分割”，几秒钟后，各靶区和器官的轮廓便精准呈现。他表示，医生在此基础上进行局部修改和最终确认，“从头到尾逐层看一遍，大概5分钟就能完成人工修改复核。”
第二个“加速器”是自动计划生成。物理师过去设计一个放疗计划需要1至2小时，现在基于890例高级物理师制作的金标准计划训练的AI模型，只需输入目标剂量表——例如原发灶照7000单位、高危区照6000单位——系统便能在2至3分钟内自动生成高精度计划，首次通过率超过90%。物理师再花约3.5分钟复核评估即可。从勾画到计划，AI把两个最耗时的环节从“数小时”压缩到了“分钟级”。
真正让这套技术实现“一站式”的，是流程的物理整合。传统模式下，患者需要在CT模拟室定位、回病房等待、再到医生办公室勾画、到物理室做计划、最后到治疗室实施放疗，各环节之间往往间隔数天。而在中肿的一站式放疗工作流中，所有环节集中在同一台集成CT的直线加速器旁完成——患者躺上治疗床，技师完成摆位和CT扫描；AI自动勾画靶区，医生现场修改确认；AI自动生成计划，物理师现场评估复核；系统自动完成质控并开始治疗。“从头到尾20多分钟，病人躺在上面不用动。”目前，这一已在鼻咽癌、肺癌、宫颈癌、直肠癌等多种疾病中完成400余例次临床验证，并获得两部委2024年高端医疗装备推广应用项目立项支持。
中山大学肿瘤防治中心一站式放疗工作流（受访者供图）
这套技术的价值不仅在于“快”。对于患者而言，无需在多个科室间奔波等待，治疗体验大幅改善。对于医生和物理师而言，AI将繁琐重复的勾画和计划设计工作接管，让他们能把精力集中在关键部位的复核和疑难病例的判断上。更重要的是，当放疗全流程被压缩到20多分钟，“每天给患者做一个精确的放疗方案”从理想变为可能——一旦肿瘤退缩或患者体型变化导致解剖形态改变，系统会自动触发在线自适应流程，重新制定当日方案，真正实现“每一次照射都精准”。
对于年轻医生，AI是助手也是老师
在多家医院的走访中记者发现，随着AI技术在临床应用越来越广泛、深入，医生与AI之间关系定位的思考也不约而同地出现。多名受访专家都认为，AI目前的作用仍然是“辅助”或“加速”，最后把关仍然需要依靠医生。
梁莉表示，AI在病理初筛环节的价值已经显现，但病理诊断远不止于图像识别，“它是一个综合诊断，要看病理图像、分子信息，还要结合临床和影像检查。简单重复的工作AI可以做得更好，但综合判断还得靠人。”以宫颈癌筛查为例，南方医科大学华银病理诊断中心承接大量基层体检，年筛查量达二三十万例，其中90%以上是阴性病例。“这些阴性的初筛工作，AI完全可以承担，医生就能把精力集中在真正有问题的病例上。”
冯晨阳也认为，医生的经验非常宝贵，“只是现在AI给你多一些加持，把你从一些以前重复的、低价值的劳动中解放出来，你就可以做一些更高价值的、更人为关怀的一些东西，效率更高，质量更高。”“就像飞机有自动飞行系统，但还是要有飞行员在那里。”梁文华认为。
年轻医生会否过度依赖AI而失去独立判断的信心和能力？对于年轻医生来说，AI除了帮手，也可以是老师。梁文华举例，传统医学教育模式下，年轻医生看肺结节片子的能力，最初也是跟着影像科的报告“按图索骥”学会的，“现在有了AI，也是一样。用AI的过程本身就是学习看片思路的过程，反而比没有AI、自己摸索更有效率。”梁莉也表示，AI大模型的应用在如今医学诊疗领域已经是大势所趋，南方医院病理科作为国家级病理医师培训基地，也在探索利用AI辅助临床规范化培训。
拥抱AI：降低使用门槛 鼓励科室自建智能体
“AI技术要真正落地，不能设高门槛，也不能有很高的学习成本，否则用不起来的。我们要做的是降低门槛和成本，把AI技术嵌入到工作流中，做到‘无感加持’，这才是未来AI应用的方式。”冯晨阳说。正如其所说，广州一批医院正纷纷降低AI在临床上的使用门槛、鼓励各科室根据自身工作需求自主构建AI助手，传递出积极拥抱AI的信号。
（受访者供图）
如南方医院信息中心搭建了“南医小智”智能体开发工具，临床医生无需写代码，只需上传本科室的知识库（如操作手册、指南、规则），用自然语言描述业务逻辑，即可生成专属智能体。目前已产出48个智能体，覆盖检验报告评估、医保智能审核、抗凝管理等场景。该院信息科陈崑介绍，医院每个科室都开了账号，如医保处做了一个预审核智能体，能在患者出院结算前自动核查费用是否符合医保规则，避免患者排队时才发现问题。而医院近期还将联合华为举办智能体大赛，通过培训+比赛的方式激发医生积极性。
中山大学肿瘤防治中心信息中心同样开发了智能体平台，医生可自定义提示词、关联患者数据类型（住院、门诊、检查等），甚至能创建“个人版”智能体——不同教授根据自己写病历的风格和关注重点，训练出专属助手。目前全院已建立168个智能体，涵盖MDT会诊、护理SBAR汇报、医嘱管理、患者教育等场景。其中，结直肠科医生自建的“医嘱管理智能体”能根据患者病历和指南，核查医嘱完整性并提示补充检查；护理老师自建的SBAR汇报智能体被推广至全院使用。该院信息中心表示，智能体的意义在于“激活了医护的创造力”，让一线人员自己定义AI能帮自己做什么。
文/广州日报新花城记者：伍仞 实习生：龙江媛 通讯员：穗卫健宣
图/广州日报新花城记者：伍仞 实习生：龙江媛（署名除外）
广州日报新花城编辑：翁淑贤
