数据(ju)治理

一两百个业务系统 沉淀出大量数据(ju)资料

“再过五年、十(shi)年，可能我们一半的收入都来自线上(shang)，大家就不用来现场排队(dui)了。”这句话，中山三(san)院院长戎利民曾在多个场合(he)说起。

中山三(san)院主院区(qu)坐落(luo)在广州天河岗顶闹市，周边车水马龙(long)，迎接了5000多万患者出入，

目前，它的新“基建”发力在看(kan)不见(jian)的地方：“两朵云、一条路、一个湖，这是我们智(zhi)慧医院的‘新基建’。”在办(ban)公楼高层的办(ban)公室，中山三(san)院副院长杨钦泰向南都记者介绍(shao)，近五年来，医院着力于把沉淀的医疗数据(ju)送上(shang)“云”、汇聚成“湖”，同时打通5G高速公路，为线上(shang)线下医疗业务的一体化打好基础。这些基础，成为迎接AI时代的承载平(ping)台。

“一般三(san)甲医院都有一两百个业务系统，想把这些数据(ju)串联起来使(shi)用时，存在很多障(zhang)碍(ai)。”中山三(san)院大数据(ju)中心主任刘子锋说，这正是医院建设“数据(ju)湖”的初衷。

为什(shi)么一家医院会有一两百个信息系统？医院的业务流程种类繁(fan)多，比如门诊流程、住院流程、手术流程等，每个流程在电子化时，都有一套信息系统“上(shang)新”，每个系统都可能是不同的厂家来做，时代、技术进步也带来了很多新流程、新系统。智(zhi)慧化的第一步，就是将数据(ju)汇成“湖”，再进行“数据(ju)治理”，把不同系统的业务数据(ju)进行标准化处理。

数据(ju)治理的过程比想象(xiang)中繁(fan)琐，包括建立数据(ju)标准，分类、预处理等多个环节。

这项工作，刘子锋带着团(tuan)队(dui)做了三(san)年，从2019年做到2022年，把中山三(san)院的5000万门诊患者、120万住院患者的数据(ju)汇入了统一的“数据(ju)湖”中，涉及(ji)文本总数据(ju)量30TB，数据(ju)表26600+张，数据(ju)量300亿条。

从数据(ju)湖到业务“容器” 为引入AI打好基础

到2022年，数据(ju)治理告一段落(luo)，正遇上(shang)AI带来的第一波冲击(ji)。“当年阿尔法狗对战棋王获胜的时候，大家就感受到了AI的力量，但直到2022年ChatGPT出现，大家才发现，人工智(zhi)能可以(yi)跟自己(ji)有关系，这是一个分水岭。”刘子锋回(hui)忆。

正是2022年，中山三(san)院开始开展人工智(zhi)能建设，搭建了智(zhi)能体平(ping)台和数据(ju)管理预处理平(ping)台，相当于在“数据(ju)湖”上(shang)搭建出“工具房”。

具体可以(yi)做些什(shi)么应用呢？国(guo)家卫健委在2024年11月出台《卫生健康行业人工智(zhi)能应用场景参(can)考指引》，给出了80多条具体应用场景的建议。

乘着这股“东风(feng)”，刘子锋团(tuan)队(dui)结(jie)合(he)医院实际筛选(xuan)出了若干个应用场景，患者端、医生端、管理端、科研端均部署(shu)了数项，迅速投入建设。很快，他们推出了用于医院内(nei)部服(fu)务与管理的“三(san)院私域GPT”、用于帮助门诊医生提升效率(lu)的“智(zhi)能预问诊”系统，以(yi)及(ji)用途多样的“患者数字分身智(zhi)能体”，等等。

在专科专病领域，中山三(san)院已有多个优(you)势学科先行探索(suo)出了医疗AI辅(fu)助下的专业应用，包括慢性鼻窦炎人工智(zhi)能病理诊断系统、自闭症辅(fu)助诊断系统“荧惑2.0”等。

“不同的AI应用就像一个一个的智(zhi)能模块(kuai)，把医院装备成一个线上(shang)、线下一体化的大的‘医疗智(zhi)能体’，在这个智(zhi)能体里，人与AI分工合(he)作，医生得(de)到AI的赋能，减轻工作量、提高效率(lu)，更多地做‘把关人’，腾出精(jing)力做更为重要(yao)的事。”杨钦泰说。

刘子锋也认为，AI最大的好处，就是提升医生的工作效率(lu)，把时间还给医患交流。

AI应用

助力医院管理 开发“私域GPT”

中山三(san)院试水的第一个人工智(zhi)能项目是“私域GPT”，杨钦泰把它称(cheng)为该院人工智(zhi)能应用的“样板房”。

医院里为什(shi)么需要(yao)一个“私域GPT”？对于大型综合(he)医院来说，规章制度(du)、红头文件的查(cha)询(xun)本身就是一个“痛点”。“过去要(yao)查(cha)个什(shi)么，就是打电话问，我们的行政管理工作就是天天忙着接各种电话，还接不过来。”而能理解人类语言的AI模型，在查(cha)找资料、简单沟通方面有可能做得(de)比人快、准。

杨钦泰也表示，私域模型的一个优(you)势是安全性强，可以(yi)保护(hu)医院内(nei)部数据(ju)和患者隐私，“我们自己(ji)的数据(ju)不允许(xu)外部访问，我们也是国(guo)内(nei)第一家做‘私域GPT”的医院”。

为此，医院建起了规章制度(du)库，部署(shu)了本地算力接入，引入大模型，开始输入数据(ju)、训练(lian)模型，并给它起名“三(san)院私域GPT”。今年DeepSeek横空出世，医院迅速跟进，把原有的“系统一思维”语言模型更换成了具备推理能力、以(yi)DeepSeek为代表的“系统二思维”。

“系统一”跟“系统二”思维有什(shi)么区(qu)别？刘子锋解释，可以(yi)理解为，系统一思维的特点是“快”，但没有推理过程，它运用既定的知识(shi)库，马上(shang)给出答案；系统二的关键在于有推理过程，即，会把人的问题分解成若干子问题，回(hui)答子问题后会自我评估，认为合(he)理的话再往下延伸、进行推理，之后把所有推理结(jie)果整理成答案给用户，“它的答案相比系统一更为可靠(kao)”。

引入模型不难，但运用自有数据(ju)来“喂养”并不容易。“PDF文件是我们最‘痛恨(hen)’的，我们要(yao)把它转换、提取数据(ju)，才能再使(shi)用，还有一些不那么规则的文章排版，你让AI直接‘看(kan)’，它会看(kan)‘串行’，得(de)处理，才能让AI看(kan)懂、看(kan)对。”刘子锋说。

刘子锋和同事们正在进行院内(nei)数据(ju)的分类、整理、上(shang)传，并把“三(san)院私域GPT”的功能划分为“院内(nei)规章制度(du)查(cha)询(xun)”、“医学专业知识(shi)查(cha)询(xun)”、“运营(ying)指标查(cha)询(xun)”三(san)大类，电脑端与手机端均可使(shi)用。刘子锋预计，院内(nei)语料的上(shang)传需要(yao)几个月时间，希望能够(gou)在今年6月基本完(wan)成“喂养”、测(ce)试过程。

为患者做“数字分身” 培养医生、方便看(kan)诊

在医学行业，以(yi)老带新、临(lin)床教(jiao)学是人才培养中的重要(yao)环节，中山三(san)院看(kan)好AI，希望能借助AI做出新一代的“标准化病人”，在医生培养中发挥作用。

目前，各医院的“标准化病人”多由真人“扮(ban)演”，是“假病人”。“那种‘假病人’，症状、反应很多是参(can)考教(jiao)科书演的，但到临(lin)床上(shang)就不一样了，没有人会按教(jiao)科书来生病。”所以(yi)，刘子锋团(tuan)队(dui)与教(jiao)学科正在合(he)作，把临(lin)床中真实病人的各种数据(ju)进行脱敏处理，并汇总起来，做成患者的“数字分身智(zhi)能体”，用它来对年轻医生进行医学教(jiao)育，效果要(yao)好得(de)多。

当然，“数字分身”的用途多样，并不止医学教(jiao)育一项，医生在为患者看(kan)诊时，也可以(yi)实时获取患者的病历、最新体征数据(ju)等。

刘子锋介绍(shao)，“数字分身智(zhi)能体”项目已完(wan)成了一部分，每个专科都挑出了若干病例进行数据(ju)脱敏和转化，做完(wan)最后的准备即可上(shang)线使(shi)用。

辅(fu)助病理医生阅片 训练(lian)专业“AI鼻科医生”

在以(yi)DeepSeek为代表的语言AI大模型成熟之前，视(shi)觉类AI已发展多年，并在医疗器械市场形成了成熟产品。在我国(guo)，已有100多个人工智(zhi)能医学软件拿(na)到了医疗器械二类、三(san)类证，大多为医学影像产品，如针对心脑血管、肺部、骨骼、肝脏病变的辅(fu)助诊断。

中山三(san)院杨钦泰团(tuan)队(dui)主导(dao)研发的慢性鼻窦炎人工智(zhi)能病理辅(fu)助诊断系统Sandy，是其(qi)中一项代表产品，这套系统已进入市场，并在多家医院投入使(shi)用。

在这套人工智(zhi)能系统的帮助下，慢性鼻窦炎的治疗实现了精(jing)准分析(xi)、精(jing)准治疗。中山三(san)院耳鼻咽(yan)喉科、过敏科杨钦泰教(jiao)授博士(shi)后罗新医生告诉南都记者，慢性鼻窦炎患者中，25%-30%合(he)并鼻息肉，需要(yao)手术以(yi)达(da)到治疗目的。

但是，对于约一半的患者来说，经历了手术也不能彻底解除(chu)痛苦，他们术后极易复发。杨钦泰团(tuan)队(dui)发现，易于复发的鼻息肉，在病理标本中是可以(yi)分辨出来的。但这其(qi)中的难题在于，计算病理标本全玻片中的炎症细胞比例，需要(yao)耗(hao)费一个病理医生四五个小时的工作时间，“估算会发生很大偏差，不够(gou)精(jing)准”。

辨认形状、数细胞，正是人工智(zhi)能的强项，并且数得(de)又快又准：将高倍镜视(shi)野下的病理玻片扫描成数字版本后，人工智(zhi)能能够(gou)在一分钟内(nei)辨别完(wan)毕(bi)，并进行计算，帮助医生分析(xi)患者的鼻息肉病理类型。罗新介绍(shao)，2023年起，这套系统已在全国(guo)的数十(shi)家医院投入使(shi)用。

人工智(zhi)能在专科领域的应用远不止于此。罗新介绍(shao)，团(tuan)队(dui)正在进行鼻科AI大模型的筹备，汇集鼻科的最新医疗指南、专业知识(shi)，训练(lian)出专业的“AI鼻科医生”，帮助医生进行患者管理与随访。

在杨钦泰看(kan)来，人工智(zhi)能在病理诊断领域的作用远不止鼻科，他介绍(shao)，中山三(san)院正在筹备建设数字病理中心，把专业的病理医生资源(yuan)带到资源(yuan)匮乏的基层医院去。

帮门诊医生写病历 “AI全科医生”预问诊

在目前的门诊医疗场景中，“排队(dui)两小时、看(kan)诊五分钟”一直被(bei)诟病，而且，短暂的看(kan)诊时间里，医生要(yao)一心二用，一边与病人交流一边噼里啪啦忙着打字：记病史、写病历要(yao)打字，开检查(cha)单要(yao)打字，能扭头看(kan)着患者、与患者交流的时间十(shi)分有限。

为此，中山三(san)院希望，借助AI进行“预问诊”，把“问病史”这一步前移至看(kan)诊前、候诊时，AI与患者交流后形成一份病史“草稿”，医生看(kan)诊时在这份“草稿”的基础上(shang)深(shen)入问诊、与患者交流。

“我们预计，这个AI起码能节约医生两分钟时间，一个患者两分钟，一天、一年下来就节省了很多时间，这个时间就可以(yi)还给患者，用于医患交流。”刘子锋说。

AI的预问诊将更加地智(zhi)能化。“以(yi)前是限定的几个问题，所有病人都是同一个问法，但现在，AI可以(yi)成为‘全科医生’，它可以(yi)运用医学知识(shi)库、大模型的语言能力来与患者交流，比之前的升级了太多。”

据(ju)介绍(shao)，这个预问诊模型已在测(ce)试中，待完(wan)善细节即可推出。

人才培养

需要(yao)跨界、跨学科的医工交叉(cha)人才

AI时代，医疗对于人才的需求有什(shi)么变化？杨钦泰认为，在医疗智(zhi)能化的未(wei)来，更倚重线下操作的外科、急(ji)诊、重症学科受影响会相对较小，而线下的内(nei)科将萎缩，内(nei)科医生将更多地转向健康管理、线上(shang)服(fu)务。

刘子锋认为，在医疗AI迅速发展的这几年，人才一直都是最大的挑战之一，尤(you)其(qi)需要(yao)跨界、跨学科的医工交叉(cha)型人才，需要(yao)对医疗、人工智(zhi)能技术、数据(ju)科学都有涉猎。

“现在企业里能写代码的人很多，但做医疗AI尤(you)其(qi)要(yao)懂医疗场景。即使(shi)你看(kan)过病，你也不一定知道医生每天在干什(shi)么，隔行如隔山，我们和各类企业合(he)作、打交道，要(yao)经历很多的磨合(he)。”刘了锋说。

对于院内(nei)医生来说，AI使(shi)用即将成为一门必备技能。“就像过去要(yao)学会用电脑、学会打字一样，现在也要(yao)全员学习(xi)使(shi)用新的AI工具来办(ban)公，你除(chu)了要(yao)看(kan)好病，还要(yao)学习(xi)新工具，不能脱离(li)时代。”

在三(san)院私域GPT升级上(shang)线后的一个星期(qi)里，医生们已向它提问了上(shang)千次，从“你是谁？”“饭堂今天有哪些菜？”……虽然是好奇(qi)、尝鲜的居多，但看(kan)得(de)出，医生们正在热情拥抱新的AI时代。

中山三(san)院党委书记吴京洪表示，中山三(san)院在50多年的实践(jian)中凝练(lian)形成了“最具特色、最具智(zhi)慧、最具人文、最具情怀和最具活力”的医院文化，医院大数据(ju)人工智(zhi)能的成果是“最具智(zhi)慧”的重要(yao)体现。“我们要(yao)主动拥抱大数据(ju)、人工智(zhi)能时代，医院也会定期(qi)举(ju)行全员培训，让人工智(zhi)能赋能每个三(san)院人，为患者提供更好的医疗服(fu)务。”　　

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采写：南都记者 李文 通讯员 粤卫信 周晋安 甄晓洲

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