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當上古名醫遇上新冠病毒阿里云智能化系統馳援鄭州“小湯山”醫院

2020-04-13 03:01王賀
新能源汽車報 2020年10期
關鍵詞:智能化肺炎病毒

王賀

岐伯到,疫情除。

“中建七局在疫情最緊迫的時候,用10天時間建成了一所擁有800個床位的鄭州岐伯山醫院?!?月19日,在河南省政府新聞辦召開河南省新冠肺炎疫情防控專題第三十五場新聞發布會上,中建七局交通公司三門峽市國道310五分部團支部書記、橋梁工程師韓亞光介紹說。

醫院為何命名為岐伯山?

岐伯,是中國上古時期著名的醫學家,道家名人,精于醫術脈理,名震一時,后世尊稱為“華夏中醫始祖”。因《黃帝內經》為黃帝和岐伯所作,又稱“岐黃家言”,中醫術又稱為岐黃之術,從事中醫業者稱為“岐黃傳人”??梢哉f,岐伯山與鄭州有著很深的歷史淵源,在鄭州航空港區建成的河南版“小湯山”醫院,最終以“岐伯山”來命名也就不難理解了。上古名醫坐診,新冠病毒能否藥到病除?

記者獲悉,全面引入阿里云智能系統的鄭州岐伯山醫院于2月中旬正式收治患者。該院核心業務系統搭建在阿里云之上,全流程智能化設計,引入了CT影像的AI診斷等多項智能化設施,將提高診斷及救治效率、降低醫護人員感染風險。

作為新冠肺炎確診患者定點救治醫院,這所以上古名醫“岐伯”命名的醫院,在實現滿足醫院開診所需傳統信息化系統的基礎上,引入了新冠病毒AI輔診助手、智能體溫監測系統、智能配送機器人等多項智能化設施,從而提高診斷及救治效率、降低醫護人員感染風險。

全面搭載智能化系統

據了解,鄭州岐伯山醫院在鄭州市第一人民醫院港區醫院原址上開工改擴建。鄭州市一院信息科科長卜暉說,院方與阿里云通力合作,信息科團隊與阿里團隊近100名工程師,高度默契,精密配合,在不到一周的時間,完成了高標準、高質量的醫院信息系統建設,包含HIS、LIS、PACS、手麻、重癥、電子病歷、傳染病管理、院感、移動BI等信息系統,以及基于5G技術的移動醫護、醫療廢棄物管理、耗材溯源管理、智能配送機器人、遠程會診系統,基于物聯網的智能體溫監測系統,針對新型冠狀病毒感染的肺炎患者的新冠肺炎科研平臺和基于AI技術的達摩院新冠病毒肺炎AI輔診平臺。

信息系統共上線了50多個業務子系統,部署了40多大類、共計700多套各類信息設備,實現新冠患者從建檔、診療到康復的全流程、全業務場景的智能化管理,傳統醫療信息系統結合5G、物聯網和AI技術,醫療業務指標實時展現、提供精準高效的數據交互和全過程安全監測,提高診療效率,為救治新冠患者提供支撐。

首次引入新冠病毒AI輔診算法

在這一整套智能化的系統中,最為引人注目的無疑是“新冠病毒肺炎AI輔診助手”,它可以幫助醫生快速進行疑似病例診斷。

阿里云鄭州岐伯山醫院信息化建設項目負責人楊文魁說,鄭州岐伯山醫院是河南地區首次引入CT影像AI診斷和新型冠狀病毒肺炎AI輔助診斷算法的定點醫院,輔助醫生進行疑似確診。

這套算法名為“新冠病毒肺炎AI輔診算法”,是基于國家衛生健康委員會公布的第五版診療方案、多個權威團隊發表的關于新型冠狀病毒肺炎患者臨床特征的論文,結合醫療大數據知識圖譜構建出來的一個智能識別模型。

該算法已集成在鄭州岐伯山醫院院內的CT影像系統以及電子病歷系統中,在CT影像數據出來之后20秒內就可以得到AI針對CT影像的判斷結果。并通過NLP自然語言處理,自動解析病人的基本信息、臨床癥狀、流行病史、檢驗檢查結果、放射性影像報告,并提煉出多維病理特征,在此基礎上通過智能評分模型,判斷該病人患新型冠狀病毒肺炎的概率,并提供解釋,提示醫生及時發現并區分新型冠狀病毒的疑似病人。

大幅提升臨床診斷效率

楊文魁介紹說,新冠病毒肺炎AI輔診助手可以快速區分新冠肺炎、普通病毒性肺炎及健康的影像,根據紋理特征計算疑似新冠肺炎的概率,并直接算出病灶部位占比,在回顧性數據上其準確率高達96%,大幅提升臨床診斷效率,為患者的治療爭取寶貴時間。尤其對未接診過新冠肺炎病例或低年資醫生,可提供有效的診斷鑒別提示。

同時,該診斷平臺還運用了自然語言處理的能力,輔助醫生高效地書寫病歷,并按規范要求實時提示醫生,自動結構化、識別、校驗醫生書寫的病人癥狀、檢查檢驗、臨床分型、治療方案等。

在未有特效治療方式前,規范新型肺炎疾病的診療過程,確?;颊叩玫接行У闹委?。同時,規范化結構化的病歷資料,也將有助于醫療和研究機構后續的疾病防治、藥物研究。

機器人看病送餐

此外,鄭州岐伯山醫院的病房還安裝了智能體溫監測系統。物聯網體溫貼可以實時監測病患體溫,并傳送至護士工作系統。

整套系統保障了對患者的有效救治和護理,也降低了醫護人員接觸患者的頻率,從而降低接觸傳染

風險。

更具創新的是,醫院還引入了智能配送機器人。通過控制中心智能調度,機器人可實現自主開關門、自主搭乘電梯、自主避障、自主充電等功能。機器人還能夠承擔送藥、送餐進隔離區及回收被服和醫療垃圾的工作。

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