AI 25%
high
2025-02-20 09:36:33
Shenzhen Hospitals Explore 'Pathology + AI', Significantly Improving Diagnostic Timeliness and Accuracy
深圳医院探索“病理+AI”,大幅提升诊断时效和精准度
深圳市卫生健康委员会
wjw
This document reports on Shenzhen hospitals pioneering the integration of AI into pathology diagnostics, highlighting successful applications in cervical cancer screening that have improved efficiency and accuracy. It also discusses broader efforts to cultivate AI-medicine talent and expand AI's role across various clinical scenarios.
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医疗领域正成为AI最快落地的应用场景之一。2月18日,在上海交通大学医学院附属瑞金医院举办的“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”上,瑞金病理大模型暨华为DCS AI解决方案正式发布。 日前,深圳多家医院已率先进行病理+AI探索,AI技术大幅提升诊断时效性和精准度。香港中文大学(深圳)医学院外科微创人工智能机器人中心助力培养“AI+医学”等新兴医学学科创新人才。 01、AI技术“看清”切片上每个细胞 病理诊断由病理医生通过显微镜观察病变组织,再基于病变图像信息做出诊断,这非常依赖医生个人经验。人工智能(AI)具有自动分析和高度灵敏性的特点,这是AI辅助诊断系统的一大优势,将推动传统医学诊疗迈向智能化和精准化的医疗时代。低度鳞状上皮内病变细胞(LSIL) 在宫颈细胞学辅助诊断方面,深圳市妇幼保健院病理科率先破冰。2021年,该科室参与研发数字切片人工智能辅助培训系统,2023年,该系统研发完成,取得完整的软件著作权,并已在国家级培训班采用。“数字切片人工智能辅助培训系统不受场地、显微镜和教学片等硬件限制,操作便捷,学员可以快速上手判读切片,有效提高判读准确性,并减少判读时间。”深圳市妇幼保健院病理科副主任汤红平表示。 据汤红平介绍,在宫颈癌筛查中,一张切片上有时多达数万个细胞,医生单纯用人眼去判读不仅耗时长,还可能会造成遗漏。当运用人工智能手段后,AI系统可快速判断细胞图像数据,让切片里的每一个细胞都得到检测,并呈现出可疑细胞,再由医生进行确认。这样可以大幅提高诊断效率和检测敏感度,更加高效精准地进行临床诊疗。 02、AI辅助完成宫颈液基细胞学样本数量近10万例 在医疗科技飞速发展的当下,宝安区人民医院对人工智能技术于医疗领域的巨大潜力予以高度关注,开启人工智能技术在病理诊断领域的深度探索。2019年9月,宝安区人民医院率先在深圳市开展宫颈液基细胞学AI辅助诊断项目,成为当地将AI技术引入辅助病理诊断的“先行军”。 短短5年时间,宝安区人民医院病理科结合AI辅助技术,实现宫颈细胞学100%样本质控及辅助分析,累计完成诊断的宫颈液基细胞学样本数量高达98000余例。经临床验证,该AI辅助诊断系统展现出令人瞩目的性能指标,敏感度99.9%,特异度85.7%。该项技术的引入,大幅提升宫颈液基细胞学诊断的准确率和报告时效性。 宝安区人民医院病理科主任李晓鸣介绍,医院将以大数据模型为发展引擎,推动病理诊断从传统模式向智能化、精准化方向实现跨越式发展,为临床诊疗提供更有力的支持,造福更多患者。 03、AI持续赋能医疗全场景的数字化应用 在医疗行业数字化转型进程中,AI持续赋能医疗全场景的数字化应用,释放智慧医疗生态系统的创新潜力。深圳大学附属华南医院院长吴松表示,通过人工智能团队的技术攻关与临床科室的场景化探索,医院推动AI从单点应用向“全场景”渗透,深入探索AI在临床辅助决策、质控、慢病管理、远程诊疗、智慧护理等领域的广泛应用,加快推动AI国际医院建设。 宝安区人民医院也在积极拓展AI技术的应用边界。当下,AI辅助诊断已在甲状腺穿刺细胞学、胸腹水细胞、尿液细胞学等多个细胞学领域广泛试运行。 AI应用在病理诊断领域为临床治疗提供更精准的决策支持,多位接受记者采访的业内人士表示,疾病具有复杂性且存在个体差异,AI并不能替代医生的专业且准确判断。来源:深圳特区报,综合网络
Topics
artificial intelligence
healthcare
medical technology
Metadata
| Publisher | 深圳市卫生健康委员会 |
| Site | wjw |
| Date | 2025-02-20 09:36:33 |
| Category | report |
| Policy Area | 人工智能+医疗 |
| CMS Category | 工作动态 |
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