CHCC2025第26届全国医院建设大会：信息系统智能化的改造升级实践

01背景和机遇02智能化应用实践03新挑战应对思路04讨论和展望医院介绍两大区域医疗中心两大区域医疗中心运行数据(2024）运行数据(2024）北京医科大学临床肿瘤学院2000年更名为3医院信息化基础（十四五）智慧医疗、智慧服务、智慧管理、智慧科研、国家区域医疗中心智慧医院信息化框架•2019年电子病历五级•2020年互联互通四级甲等•2021年智慧服务三级•2021年互联网医院资质•近6年软著权证书25个北大肿瘤医院十四五信息规划北大肿瘤医院十四五信息规划国家政策指引人工智能将遍布辅助医疗的全场景应用01背景02智能化应用实践03新挑战应对思路04讨论和展望AI在医院的应用方向药物研发运营管理资源分配、预测患者流量和提高服务智能诊断智能诊断患者管理而随着人工智能技术的不断发展，它在患者管理方机器学习等先进技术，对患者的病历和健康数据进行深入分析，从而为患者提供个性化的健康管患者管理而随着人工智能技术的不断发展，它在患者管理方机器学习等先进技术，对患者的病历和健康数据进行深入分析，从而为患者提供个性化的健康管理和AI应用案例13131断尤其小结节诊断方面存在差异。通过人工智能诊2传统医师在手术之前主要依赖影像实现手术过2传统医师在手术之前主要依赖影像实现手术过传统科研数据主要基于临床结构化、非结构化缺失影像数据对科研数据的支持。通过人工智AI应用案例1通过AI标注和机器学习，自动勾画病灶并提供诊断建议精准：对病灶轮廓进行精准勾画，体积精确到1立方毫米高效：1分钟内识别出结果，提升医生工作效率自动实现不同时期结节对比，帮助医生30秒内计算出结节变化AI应用案例1基于人工智能的肿瘤全流程临床辅助决策支持系统-内容AI三维重建，辅助手术规划利用人工智能技术，自动完成对肺部的三维重建，辅助医生提前了解病灶的位置及周围器官的毗邻关系，提前做好术前规划在AI系统的帮助下肺叶切除术的手术时间缩短了24.5分钟段级切除术缩短了20分钟科室用三维重建进行手术规划占比达到100%AI应用案例1基于人工智能的肿瘤全流程临床辅助决策支持系统-成果肿瘤医院基于5G物联网和人工智能技术，打造国家级肺癌诊疗中心。规范肺癌临床诊疗路径，指定肺癌临床试验研究数据集，探索肺癌诊疗应用新模式。2022IDC2022IDC“未来数字创新领军者”临床获益：软著与专利：行业标准：项目衍生课题（4项）：项目行业获奖（3项）：AI应用案例2病理报告结构化系统-针对传统病理报告的提升需求病理报告结构化结构化报告通过字段化、均质化的录入模式，精细化的数据筛选及分组管理，便捷智能的数据统计分析，使得病理数据AI应用案例2病理报告结构化系统-结构化报告实时结构化(前结构化)基于设计规范的录入模板系统，直接结构化的输入，保证了数据的可靠性和完整性。）：后结构化处理对已有的病理文本数据，利用自然语言处理技术（NLP）和知识图谱（KB)进行结构化处理AI应用案例2病理报告结构化系统-重点突破——根据WHO、AJCC、NCCN等临床指南•自动填写ICD-O编码；•自动计算TNM分期等；•实施纠错提示、必填项提示，避免错填漏填；TNM分期自动计算•TNM分期自动计算分子分型自动计算淋巴结自动汇总统计MMR分子分型自动计算淋巴结自动汇总统计MMR状态自动计算ICDO编码自动生成AI应用案例2病理报告结构化系统-成效——建立多病种肿瘤精准病理资源库支撑全院临床和科研水平提升支撑全院临床和科研水平提升单病种质控DRG/单病种质控DRG/DIP公立医院绩效考核……医疗大数据挖掘利用诊疗环节规范化医疗大数据挖掘利用临床科研工作临床决策支持真实世界研究多中心研究……病理专科结构化数据库病理报告病理专科结构化数据库规范化、同质化病理报告（诊断数据）结构化、规范化结构化报告录入系统AI应用案例3临床试验智能化应用-背景截至2021年12月，国家药品监督管理局药品审评中心药物临床试验登记平台公示显示，获得药物临床试验登记号的临床试验总数为15323项。l监管部门对临床试验的质量有了更高的要求和更严格的标准。现行066677的机构临床试验质量管理主要采用纯人工模式,对试验数据进行一定比例的抽查，这种体系效率低、成本高，更重要的是人工模式使得临床试验质控工作难以实现同质化。l传统的机构质量管理体系已经无法满足快速增长的临床试验需求，也无法达到监督管理部门临床试验质量的新标准•2018-2023年总计立项1,461项临床试验•进行中试验1,382项,其中IND1,105项，IIT229项.•I期数量425项,占IND试验数量的37%,首次人体研究122项.•五年助推110个抗肿瘤新药•每年上市抗肿瘤新药中，70%北肿牵头.AI应用案例3临床试验智能化应用系统-内容生态选AI应用案例3临床试验智能化应用系统-智能招募查询/推送符合项目展示就诊患者疑似符合项目查看项目疑似符合的查询/推送符合项目展示就诊患者疑似符合项目查看项目疑似符合的受试者患者访问云病历主治医生登录HIS研究医生登录HIS/筛选系统患者-项目数据库与患者沟通介绍项目情况患者-项目数据库跟进符合受试者情况协调入组项目纳排信息根据项目纳排完成规则设置为患者打上疑似符合项目标识，建立患者-项目数据库纳排信息根据项目纳排完成规则设置为患者打上疑似符合项目标识，建立患者-项目数据库CTMSAI应用案例3临床试验智能化应用系统-智能质控•专项质控：药品、SAE、科室、申办方•有因质控：根据PD上报情况，SN汇报，CRO/SMO反映问题•数字化质控：依据方案定制算法扫描全量AE、CM、实验室检验数据关中心每半年一次入组5例或启动3个月首次质控后6个月或入关中心每半年一次入组5例或启动3个月首次质控后6个月或入组20例首次质控首次质控中期质控完结质控•贴合项目开展的机构质控流程AI应用案例3临床试验智能化应用系统-智能药盒•按用药计划声音提醒用药•用药前、用药中多时段提醒•药盒开启时语音提醒用法用量•多种方式组合监测用药量•智能判断药物异常减少•视频采集患者服药过程•NFC电子说明书，随时更新内容。•靠近手机，即刻显示详细用药信息。声音提醒灯光提示声音提醒重量变化监测模块手机贴近，弹出使用说明，用药说明通过重量变化监测用药情况AI应用案例3AI应用案例4基于人工智能技术的GCP图片病历脱敏系统-现状不整齐、叠加、揉捏、糊…AI应用案例4基于人工智能技术的GCP图片病历脱敏系统-应用系统自动化人工辅助工具效果评估AI应用案例4基于人工智能技术的GCP图片病历脱敏系统-效益n形成以人工智能技术为基础的机器自动处理+n截止目前共计完成125万+张图片病历的脱敏及可读存储介质.CN115688166A.202务器.CN116110544A.2023-05-12.字医学,2022,17(10):100-10AI应用案例5手术时长预测与排台系统-问题现状展AI应用案例5手术时长预测与排台系统-建设过程手术申请内容标准化历史数据分析，确定不同手术、不同医师手术时长AI应用案例5手术时长预测与排台系统-内容手术室管理人员排床时可以看到每台手术申请、医师对应的手术预估时长以及系统自动排床结果，针对特殊情况，可进行人工干预。AI应用案例5手术时长预测与排台系统-成效AI应用案例基于AI技术的病历内涵质控管理系统-现状问题和需求抽样3%SVSV 病历内涵智能质控系统病历内涵智能质控系统基于规则知识库、质控前置筛查、核心制度筛查、医生端提醒、环节质控提醒、终末质控提醒质控实现电子病历“前置审核、全面覆盖、过程监管、闭环管理“AI应用案例6基于AI技术的病历内涵质控管理系统-技术体系门诊病历病案首页住院病历病案首页肿瘤专科质控病案质量与核心制度监管肿瘤专科质控AI应用案例6基于AI技术的内涵质控管理系统-建设过程日常诊疗过程中的病历书写过程中（基于规则库的智能计算和AI应用案例6基于AI技术的内涵质控管理系统-综合病案质量率率率率率率率聚焦医疗健康聚焦医疗健康领域的前沿问题紧密结合医疗临床需求凝练关键科学问题面向智慧医疗的前沿算法研究研发精准诊断的智能辅助系统目标目标：目标：研发与推广智慧医疗助手，使之成为医生日常工作中的得力助手，与医生密切协作，为患者提供更高效、更精确的治疗建议，实现全流程、全周期的智慧诊疗。AI应用案例7大语言模型助力疾病辅助诊断•首次系统性地优化了大模型在肿瘤诊疗决策中的应用•创新设计了一系列交互工程策略•成功引导大模型模拟专家医生的诊疗逻辑•为消化肿瘤患者制定个性化的诊疗方案•新的诊疗意见的量化评估指标•角色设定模板—“消化肿瘤内科医生”•声明角色。我们将大模型赋予了一个消化肿瘤专家的角色，强调其应该具备的包括临床诊断、治疗和沟通技巧在内的技能。•阐明主要任务。这种方法为大模型提供了明确的指令，定义了其主要任务：向胃肠道肿瘤患者提供详细准确的建议，生成个性化治疗方案。•声明工作流程。我们在提示模板中定义了全面的工作流程，包括病例分析、临床检查、诊断和治疗等。•指定限制条件。我们要求大模型在不确定或需要额外信息时先收集足够信息，避免生成不具体的答案；鼓励大模型以温暖幽默的方式回答，建立可信的医患关系。AI应用案例AI应用案例询问症状及病情引导性提问分析及初步诊断主诉：胰腺占位现病史：2024–04–05因进食后腹部不适，我院查腹部CT...既往史：否认药物过敏史家族史：无体格检查：H：170cmG：门诊诊断：胰腺癌晚期处理：盐酸利多卡因注射液...•语音识别（医患对话）+文本识别（纸质报告）•自动识别并分析对话，提取关键问诊信息，包括：病情描述病情预诊断治疗方案用药规范等信息，智能生成电子病历和科学医嘱01背景和机遇02智能化应用实践03新挑战应对思路04讨论和展望大语言模型（LLM）发展历程全国医院部署情况全国医院应用场景汇总在755医院部署案例，595个未明确版本。在明确的116个文本类大语言模型版本中，DS671B满血版达到50个，占比43.1%；跟进：3月7日利用市卫健委项目（临床试验招募）健康云算力，满血版部署，发布AI药师、临床指南助手规划：3月10日召开DS应用交流沟通会，部署在医院落地计划和规划。调研：3月18日OA发布了《关于开展DeepSeek应用需求调研》的通知并进：3月20日接入中国抗癌协会诊疗规范-CACA指南AI智能体评估：3月26日GPU调研、机房承载能力评估、培训：3月31日召开DS培训和需求沟通会。估算：4月18日算力资源评估，专家论证遴选：4月22日办公会-遴选AI项目需求4月23日发布通知4月28日全院DS培训和遴选征集5月8日遴选项目答辩和专家评审立项：5月13日，办公会汇报遴选情况和采购流程余21点2111715依据单节点最大功率4.48W、以及考虑机房安全&非智算业务预留，最大可装配4.5个节点（8卡/节点）序号项目名称适用范围实施要求算力需求评估科室全院算力软件开发模型训练算力（模型）资源占用1基于结构化数据和生成式AI的智能化病历生成系统√√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)长期占用2基于Deepseek的病历辅助生成系统√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)长期占用3肿瘤术后ICU老年患者主要不良心血管事件(MACE)、谵多模态预测与预警系统√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B模型训练)闲时使用4智疗通--肿瘤化疗全流程AI决策与医保控费一体化平台√√√16卡(DSR1-671B)长期占用5基于Deepseek的多源医疗数据融合与智能病历生成系统√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)长期占用6基于MOBY/ROBY数字鼠(肿瘤)模型的PET功能成像技术√√16卡(DSR1-671B)闲时使用7核医学人工智能AI辅助问诊系统√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)长期占用8核医学人工智能AI导诊系统√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)长期占用9核医学人工智能AI诊疗一体化平台√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)+4卡(72B模型训练)长期占用基于人工智能的乳腺癌患者恶性伤口管理临床决策支持系统的构建与应用研究√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B多模态)+4卡(72B模型训练)闲时使用应用deepseek辅助乳腺癌预防治疗中心初诊咨询预约系统的相关平台搭建√√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)长期占用人工智能辅助肿瘤患者临床输血决策及输血质量内涵建设√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B模型训练)长期占用DeepSeek与肿瘤专科医院CHIS系统整合的智能辅助MDT信息汇总和决策生成项目√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)闲时使用抗肿瘤药物超说明书适应症用药人工智能实时审核交互系统√√√16卡(DSR1-671B)长期占用利用大语言模型进行药品医保适应症审核√√√16卡(DSR1-671B)长期占用基于人工智能的医学影像报告质量控制管理模型√√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)+4卡(72B模型训练)长期占用基于人工智能的医学影像质量控制管理模型√√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)+4卡(72B模型训练)长期占用消化道肿瘤病理图像大模型√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)+4卡(72B模型训练)闲时使用基于推理大语言模型的肿瘤临床大数据治理与分析报告平台的研发与应用√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)闲时使用基于深度学习的上消化道早期病变AI辅助病理诊断系统开发与应用√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)+4卡(72B模型训练)闲时使用人工智能技术在医学临床研究伦理审查中的应用√√16卡(DSR1-671B)长期占用AI辅助介入患者全流程管理系统√√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)+4卡(72B模型训练)长期占用肿瘤数字康复新范式：症状-教育智能匹配系统（T-SEAMS）的构建-以甲状腺癌为例√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)长期占用胸外科智慧医疗智能体（TSAIAgent）构建√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B多模态)长期占用人工智能赋能消化道肿瘤精准诊疗√√√√16卡(DSR1-671B)+4卡(72B大语言)+4卡(72B模型训练)闲时使用模型能力与算力评估医院智能应用需求通用推理病历生成类应用辅助决策类应用通用推理医学专业性科研辅助类应用医疗垂域模型医疗垂域模型医疗多模态模型患者管理类应用多模态数据处理办公助手类应用互联网医疗类应用医学诊疗思维链互联网医疗类应用临床试验类应用初步结论：依据医院目前需求，大概需要20+张GPU卡（3节点设备）>算力部署：现机房目前可安装4.5节点（台）设备，考虑到算力是医院发展的基础设施，如果支撑更多AI项目需求，需规划建设医院专业智算机房（目前缺少智算设备空间）和算力资源。>依据需求评估和医院