破局转型：医疗AI从外援代工到临床自研

大家好，我是老武。

近期南方医院举办首届智能体创新大赛成果发布会暨颁奖典礼，多科室100多个项目参展，覆盖辅助诊疗科研教学等多个领域，这场赛事的特别之处是所有参赛项目均由医生自主出题并开发AI智能体，标志着医疗AI开发从依赖外部团队转向一线医生主动参与。

过去医疗AI落地往往需要跨专业协作，临床医生提出诊疗痛点后，需交由专业AI技术团队开发，由于双方对临床场景认知存在差异，沟通成本高且开发周期长，很多贴合一线需求的想法难以快速转化为实用工具，医疗AI普惠性难以真正实现。

今年四月，南方医院与华为联合推出低代码医疗AI平台，打破了开发技术壁垒，医生无需编写代码，仅通过自然语言描述临床问题，就能快速生成专属智能体，直接动手解决日常工作中的繁琐环节。

从老年髋部骨折的诊疗场景来看，这类骨折被称为人生最后Ⅰ次骨折，患者多伴有基础疾病，术前需经过心脏麻醉等多项评估，且需争取在48小时内完成手术，过去这类评估涉及多科室协调，信息分散且流程冗长，常因等待耽误最佳手术时机，有医生依托该平台开发了多智能体MDT系统，将原本串联式的信息汇总改为并行式，助力多学科会诊流程落地，帮助患者提前获得手术机会，达到黄金诊疗预期。

肝癌作为复杂疾病，往往需要多专业专家共同会诊，光是整理患者资料协调专家参会汇总会诊意见就耗费大量时间，有医生开发了TypesFight肝IMDT智能体，内置11个不同分工的智能体，开发过程中该平台提供了大力支持，帮助实现了线上智能体MDT会诊工具的落地，为患者和医生提供了更高效的会诊渠道。

产科危重症训练的智能体应用也颇具代表性，产后出血属于妇产科高风险急症，病情变化快且对团队配合要求高，但这类高风险诊疗场景往往很难让医生反复练习，有医生开发了基于AI病例引擎和智能复盘的产科危重症训练智能体，解决了传统模拟教学中病例设计耗时无法及时给出反馈的问题，让医生可以反复演练高风险场景，提升应急处理能力。

除了上述场景，多个临床科室都存在未被满足的需求，等待医生通过智能体开发来解决，比如影像科医生可开发辅助阅片智能体，自动标记可疑病灶减轻阅片压力，门诊科室可开发智能分诊工具，优化就诊流程缩短患者等待时间，慢病管理领域可开发智能随访工具，自动提醒患者复诊并收集健康数据，帮助医生远程监控患者病情。

一线医生是临床场景的直接参与者，最清楚哪里存在诊疗痛点哪里流程低效，依托低代码平台降低开发门槛后，医生能够主动将自身的临床经验转化为实用的AI工具，真正解决临床中的实际问题，AI在医院的应用效果，最终取决于最懂医院的医生如何运用它破解诊疗难题。