ＡＩ预问诊、手术机器人精准定位、术后并发症预警……在人工智能不断融入到诊疗的各个流程时，越来越多医院发力创新，寻找与ＡＩ技术的契合点，将过去复杂、冗长的流程变得更加准确和高效。

作为一名外科出身的医院管理者，山东第一医科大学第一附属医院（山东省千佛山医院，下文简称山一大一附院）党委副书记、院长田辉深谙管理和诊疗的痛点，带领医院持续探索人工智能与医疗的深度融合。

３月２１日，田辉做客健康界ＡＬＬ　ｉｎ　Ａｌ　Ｈｅａｌｔｈ创新应用大讲堂，与本期节目主持人健康界内容负责人郑宇钧对谈，分享该院在临床、管理、科研等领域的ＡＩ应用实践，展示了ＡＩ在推动医疗创新、提升医疗服务质量等方面的积极成效。

山一大一附院将自身定位为全国率先实现国产大模型全院级部署的三甲医院，致力于构建「临床——管理——科研」全链路智能生态，推动医院整体智能化转型。田辉表示，为实现这一目标，医院凭借在人才、设备和数据资源等方面的优势，加大了科研资金的投入，同时与高校和科技企业合作，加速ＡＩ技术在医疗领域的「落地」。

ＤｅｅｐＳｅｅｋ大模型

如何实现全院级应用？

改变的动力源于痛点和管理需求。以往，医院跨部门协作存在效率低下的问题，如设备审批周期长，影响临床工作开展。传统流程咨询方式依赖人工，信息传递不及时，容易出现沟通失误。

在田辉推动下，国产人工智能大模型ＤｅｅｐＳｅｅｋ在该院实现全院级部署，在多个方面取得显著成效：

流程导航精准化方面，该院构建了覆盖行政、采购、设备管理等全流程的知识图谱，通过自然语言交互实现「问题直达解决方案」。这一举措使得流程咨询响应准确率达到９８％，审批周期缩短６０％，年节省工时３０００多个小时，真正实现「数据跑腿替代人工跑腿」。

在医疗安全体系化建设中，该院开发了手术麻醉移动访视系统，利用ＡＩ预判麻醉风险，结合患者个体化数据生成风险矩阵，使术后并发症预警准确率达到９１％，围术期不良事件发生率下降２５％。

药品智能审方系统覆盖２０００多种药品，利用ＡＩ识别剂量错误、药物相互作用等问题，拦截剂量错误率高达９９．８％，保障了患者的用药安全。

在手术麻醉风险防控与用药安全保障方面取得显著成效的同时，山一大一附院进一步在诊疗决策的智能化升级上发力，力求为患者提供更加精准高效的医疗服务。医院诊疗决策智能化借助ＤｅｅｐＳｅｅｋ对接千万级病理数据库，实时整合国际最新指南、文献及本院案例。

以肺癌诊断为例，系统自动识别关键病理特征，将诊断一致性提升３５％，报告生成效率提高４０％。肿瘤多模态诊疗系统融合影像、病理、基因组等多模态数据，为乳腺癌患者生成个性化治疗方案，方案匹配精准度达到９２％。

在实现手术麻醉、用药安全以及诊疗决策的智能化进阶，为医疗质量筑牢坚实基础的同时，山一大一附院也将目光聚焦于患者的就医感受，探索就医体验的智慧化升级之路。

田辉提到，就医体验智慧化通过ＡＩ预问诊系统实现，该系统采用人机交互模式，结合上下文语境生成结构化问诊逻辑链，支持语音、图文多通道信息输入。由此，患者就诊前信息完整度达８５％，病历基础信息自动填充率６０％，医生接诊效率提升３０％，极大改善了患者体验。

为实现风险预警全程化，该院借助　ＤｅｅｐＳｅｅｋ构建「症状解构——风险预警——资源匹配」全链路智能预问诊体系，解析患者症状、病史和检查结果，评估疾病风险，预判诊断。如急性胸痛患者ＡＩ识别准确率达到　９５％，急诊响应时间缩短至８分钟。

建构国内首个医疗数据可信共享空间后

如何设定更明确的技术规划与目标？

为打造ＡＩ驱动的医疗新生态，田辉为山一大一附院制定了明确的技术规划与目标。在临床智能中枢建设方面，２０２５　年，医院将「落地」手术机器人毫米级定位技术，提高手术精度和安全性。开展慢病管理数字孪生项目，涵盖糖尿病、高血压等常见慢性疾病，实现全周期智能健康管理。

在手术室，手术机器人与　ＡＩ　技术实现融合，为复杂手术提供精准支持；在慢病管理方面，利用数字孪生技术实时监测患者健康状况，提供个性化干预方案，提升患者生活质量。

在管理效能升级方面，该院将利用　ＡＩ　预测科室排班冲突率，准确率≥９０％，优化人力资源配置。通过数据分析和智能调度，优化大型设备周转率，目标提升３０％。这一系列举措提高了医院管理的精细化水平，减少资源浪费，提升运营效率，为医院管理者提供数据驱动的决策支持，推动医院管理向智能化、科学化方向发展。

在加速康复外科（ＥＲＡＳ）领域，田辉认为，ＡＩ可以实现精准定位，简化手术流程，加速患者康复。例如，在肺结节诊疗中，ＡＩ　可判断恶变率，辅助医生确定手术时机，提高手术效果。

在田辉的带领下，山一大一附院联合山东省计算中心（国家超级计算济南中心）申报的《面向可信数据空间的异构医疗数据隐私计算关键技术研究与应用》项目成功获批，这是山东省唯一一项由医院牵头承担的此类项目。

医院还计划研发医疗数据资产完整性审计、数据资产加密高速检索等关键技术，构建面向可信数据空间的数据资产安全共享分析平台。

通过联邦学习和加密检索技术，医院实现了跨机构数据共享，确保数据在不出本地的情况下进行联合建模，提高了医疗数据查询效率和安全性，查询速度提升５０％。在智能外科手术导航中，利用联邦学习整合多机构数据，实现误差小于１毫米的精准定位。

此外，山一大一附院构建了国内首个医疗数据可信共享空间，实现了１０多家医院的数据安全互联，推动了数据要素市场化进程，数据流通效率提升２０％。这为医疗科研、临床决策和公共卫生管理提供了丰富的数据资源，释放了数据价值。

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