当5毫米以下的脑转移瘤
在AI的“火眼金睛”下无所遁形
当阿尔茨海默病筛查
变成5分钟的趣味小游戏
......
这一幕幕
正是广州“人工智能+医疗卫生”
创新实践的缩影
近日
广东省卫生健康委发布了
首批289个
《“人工智能+医疗卫生”应用场景案例》
涵盖医疗服务管理、
基层公卫服务等四大领域
展现了44个“AI+医疗卫生”的应用场景
其中广州有158个案例入选
让我们看看这些广州实践
如何提升医疗服务的效率和质量
为人们提供更精准、优质的健康服务
AI让医生多了一个“搭档”
在医学影像领域
AI正成为医生的“第二双眼睛”
中山大学肿瘤防治中心（下称“中肿”）影像科每年需完成5-6万例颅脑磁共振（MRI）检查🧠，每例往往涉及上千层图像，5毫米以下的微小结节极易漏诊。为缓解诊断压力，科室牵头研发的脑转移瘤AI辅助检测系统，可精准检出早期病灶。
“这种小病灶很难被肉眼发现，有脑部转移灶和没有脑部转移灶，临床分析和治疗方案都会不一样。”中山大学肿瘤防治中心影像科主任谢传淼表示，以肺癌患者为例，一旦发现有脑转移，癌症的分期以及治疗方案都会有所不同。目前，该技术已经推广到500多家医院中，在临床中被广泛使用。
AI的价值不止在影像识别
中肿信息中心主任李超峰介绍
医院引入国产大模型DeepSeek后
整合基因组学、影像学
和病史等多源数据
为医生提供智能研判建议
并动态更新治疗知识库
优化诊疗路径
“我们的治疗更加个性化了，是‘千人千面’。”中肿结直肠外科医生唐京华说，医生借助AI能更快梳理复杂病情，并在术前完成医嘱核对和风险提示等多重审核，可减少决策失误。
中山大学肿瘤防治中心引入国产大模型DeepSeek
“以往每例复杂病例需逐条查阅10多分钟，如今几百字即可提炼关键病史。”他补充说，系统还同步显示推理路径，既为资深专家提供提醒，也帮助年轻医生理解判断逻辑，锻炼临床思维能力。
AI的应用边界不断拓展
从诊前评估、术中辅助
到慢病预测管理
AI正不断拓展医疗边界
帮助医生攻克难以量化
或标准化的临床难题
“以前是患者来了我们才发现病情，现在AI能提前告诉我们谁该来。”南方医科大学珠江医院（下称“珠江医院”）神经外科中心博士兰宇飞介绍，该院研发的SMART互动式AI认知早筛系统，患者根据屏幕指引完成计算、图形识别等5分钟互动游戏，系统会同步采集眼动、步态、微表情等生物标志物数据，即时生成筛查报告，助力阿尔茨海默病早发现、早干预。
SMART互动式AI认知早筛系统界面
“传统量表评估至少需要专业人员进行20-30分钟，现在在社区就能通过该系统完成阿尔茨海默病的初步筛查。”兰宇飞介绍，目前该系统已辐射广州36个社区以及298家养老机构，准确度已达90%以上。“我们的目标是助力实现广东老年痴呆防治促进行动，以实现高危人群的早期筛查。”
AI也正在重塑医学教育
成为医学生的“贴身助教”
在珠江医院临床技能中心，外科教研室主任田京团队搭建了一套融合AI、AR与多模态数据的智能教学平台。该平台已应用于珠江医院外科住院医师规范化培训，以缓解传统教学下如教学资源碎片化、个性化指导缺失、技能训练效率低下等痛点，实现课前、课中、课后全流程智能化学习督导。
“我们一届有400多名本科生、300多名住培生，现在有了AI的助力，就能分担部分教学任务。”田京主任介绍，借助AI问诊训练系统，学生可与模拟标准化病人对话，系统从现病史采集、问诊逻辑等多个维度自动评分，帮助学生不断提高问诊技能。在模拟手术中心，学生正在AI指导下练习操作，系统通过多路高清摄像头捕捉他的每一个动作，学生可反复观看标准操作视频并对比自己的动作，以此提升单项操作训练效率。
南方医科大学珠江医院将AI引入日常教学
不仅如此
AI的触角也延伸至手术台
今年6月，珠江医院泌尿外科主任徐啊白团队借助5G网络，完成一台跨越400公里的远程机器人手术——主刀医生在广州远程操控，为汕头一名右肾上腺嗜铬细胞瘤患者成功切除肿瘤。
“手术得以顺利完成，靠的不仅是5G和国产手术机器人，还有AI对器官结构和风险点的实时标注与预判，提供了导航、边界识别等精准支持。”徐啊白表示，团队正联合工程师开发术中风险预警系统，通过数据流实时分析，预测大出血或组织损伤，进一步提升复杂手术的安全性。
南方医科大学珠江医院泌尿外科主任演示操作手术机器人
减少AI幻觉 守护临床安全
AI的场景应用越来越广泛地
出现在医疗场域中
然而，这个“搭档”可靠吗？
当前，AI面临着“幻视”挑战——生成看似合理却错误的结论。若未经核实即用于临床，将对患者构成直接风险。
“我们在研发肿瘤辅助决策大模型时发现，AI幻觉率在10%-20%左右，我们需要做的是‘砍掉’AI胡思乱想的部分。”李超峰表示，在研发时发现，AI的总结能力很好，但是在看病场景应用时容易出现“胡思乱想”，在投喂数据的同时，研发团队也在持续训练大模型，减少AI幻觉的出现。
珠江医院建立了覆盖数据接入、模型训练、医生反馈和结果修正的闭环机制，所有AI输出结果必须由医生复核确认。“AI输出永远是辅助，真正的决策必须掌握在医生手中。”张鹏表示。
“临床不容试错。”中肿副院长孙颖表示，AI虽然能够提升效率、优化流程，但医生在应用中必须坚守安全与伦理底线，始终以患者利益为先。
如今，广州不断努力推动
AI医疗“用得稳、用得准”
让AI这个“搭档”更好地服务医生
惠及更多患者
为构建更高效、更优质、
更普惠的医疗服务体系
注入源源不断的动力
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