卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

2025-3-11 13:08| 发布者: 中国文化| 查看: 387| 评论: 0

摘要: 为贯彻落实党中央、国务院关于开展“人工智能+”行动的决策部署而制定:一、“人工智能+”医疗服务管理;二、“人工智能+”基层公卫服务;三、“人工智能+”健康产业发展;四、“人工智能+”医学教学科研 ...

国家卫生健康委员会办公厅关于印发卫生健康行业人工智能应用场景参考指引的通知

国卫办规划函〔2024420

 

各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团卫生健康委、中医药局、疾控局,委(局)机关各司局:

为贯彻落实党中央、国务院关于开展“人工智能+”行动的决策部署,国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局研究制定了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,现印发给你们,请参照执行,积极推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展。

附件:卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

                     国家卫生健康委办公厅  国家中医药局综合司国家疾控局综合司

                                                                  2024116

 

 

 

附件

卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

 

一、“人工智能+”医疗服务管理

(一)“人工智能+”医疗服务

1.医学影像智能辅助诊断

基本概念:针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、报告生成,实现高效精准的医学影像辅助诊断。

应用场景:利用计算机视觉、神经网络等技术,在 X 射线、CTMRIPET-CT、超声、病理切片、皮肤照片、眼底照片、心电图、脑电图、肌电图、消化道内镜、纤支镜等影像诊断中,发挥人工智能快速、精准的能力,通过各类医学影像病灶分析、参数量化、三维可视化等功能,实现人工智能影像参数量化和智能标注能力,生成影像结构化数据。应用人工智能从海量影像中准确快速发现微小病灶,直观定位病灶,实现骨折、肺癌、肝癌、皮肤癌、颅内动脉瘤等疾病精准早筛,提升影像数据分析效率,提高影像诊断质量,提升疾病早期诊断精度,为医学影像科研与成果转化提供数据要素与创新动力,提升影像诊断医生工作效率,降低随访工作量,减轻医生工作压力,优化医院人力成本。

2.医学影像数据智能辅助质控

基本概念:利用人工智能技术开展医学影像检查质量评价、分析,提高医学影像摄片质量和质控效率。

应用场景:在影像检查、报告流程中,利用人工智能多模态影像分析能力,发挥人工智能模型实时、准确、高效的特点,开展全量化、实时化、智能化影像质量评价,识别质量问题,通过人机协同和交互,协助医学影像技师提高影像学检查的图像采集质量。在报告审核阶段,联动解剖学结构、体表投影、器官结构、断层解析、医学诊断术语等信息,验证影像表现与病灶判断之间的逻辑关联,深度解读影像报告,有效筛查出报告中的遗漏、矛盾或误判问题,提高影像诊断报告质量。

3.临床专病智能辅助决策

基本概念:智能清洗处理临床专科疾病数据,构建决策模型和算法,智能生成临床专病诊疗方案,实现各类专病智能化、规范化、精准化全流程临床诊疗辅助,提供辅助决策支持。

应用场景:使用机器学习、自然语言处理、大数据挖掘、多模态人工智能大模型等技术,对收集的临床专科诊疗病历、临床诊疗指南、路径规则等数据进行清洗和处理,提取有价值的信息构建临床专病知识库和人工智能语料库。在高血压、糖尿病、肝癌、结直肠癌、胃癌、食管癌、肺癌、房颤、脑卒中、抑郁症等疾病的临床诊疗中,整合多组学基因测序、医学影像、数字病理等多模态数据,综合分析患者的诊断、症状、医嘱、检验检查、手术等信息,实现对专病患者的精准化、个性化风险评估。智能推荐匹配临床诊疗方案,为医生提供智能问诊、治疗效果预测、临床诊疗建议等辅助决策支持服务,提供相似病历诊断治疗信息的搜索与关键信息提取,辅助医生进行规范化诊疗,提高临床诊治效率和医疗质量。

4.基层全科医生智能辅助决策

基本概念:应用人工智能技术结合基层医疗卫生机构常见病、慢性病诊疗规范,构建基层全科诊疗辅助决策应用,为基层全科医生提供智能诊断推荐,检验检查和用药等诊疗处置建议,并开展基层门诊处方和电子病历规范审核。

应用场景:使用机器学习、自然语言处理、大数据挖掘等人工智能技术,训练基层常见病、慢性病临床诊疗指南等专用知识,在为患者提供门急诊诊疗过程中,综合判断患者主诉、现病史、既往史、体格检查、辅助检查结果等疾病信息,为全科医生提供诊断和鉴别诊断的推荐建议,辅助全科医生完成疾病诊断、门急诊病历书写、下一步检验检查推荐等辅助功能,智能推荐用药、转诊等诊疗建议,提供相似疾病诊断和治疗信息搜索,辅助基层全科医生提高问诊和治疗规范性,提高基层全科医生医疗服务质量、能力和效率。

5.医学影像智能辅助治疗

基本概念:利用人工智能、虚拟增强现实和三维建模等技术,智能分析医学影像数据,为临床提供智能辅助治疗方案。

应用场景:通过深度挖掘分析医学影像数据,结合权威指南、共识与科研成果,帮助医生优化治疗过程,为医生提供快捷的数据支持和方案参考。在人体腹部、胸部、脑部、血管、皮肤等部位的手术中,精准评估定位病灶,提供病灶体积和定位等参数,利用术中影像实时分析和评估风险,降低手术风险和减少并发症发生率。在多学科临床会诊过程中,深度挖掘分析医学影像数据,为会诊专家提供循证依据和精准、全面、可解释的个性化治疗方案,避免过度诊疗和误诊误治,让患者获得最佳的治疗效果。

6.手术智能辅助规划

基本概念:智能分析医学影像、病理、检验等临床多模态数据,明确手术关键部位、推荐最佳手术方案、评估手术风险、辅助医生提高手术精准性、减低术中风险及术后并发症。

应用场景:针对胃肠外科、肝胆外科、甲状腺乳腺外科、耳鼻喉科、泌尿外科、胸外科、骨科、神经外科等外科手术,使用人工智能技术综合分析患者的临床诊疗记录、医学影像、数字病理、基因检测等多模态数据,应用智能手术方案推荐模型,协助医生自动生成患者个体化风险评估报告,智能推荐手术方式、确定手术范围、提供手术路径等建议,智能识别定位病灶、神经、血管及淋巴结等关键重点部位,辅助医生提高手术精准度、降低术中误操作风险、术后并发症的发生。



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