11月14日，國家衛生健康委、國家中醫藥局、國家疾控局聯合發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，旨在推進衛生健康行業“人工智能+”應用創新發展。
《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》將醫療領域的人工智能應用場景劃分為四大部分，十三個類目，共列出84個典型應用場景：
“人工智能+”醫療服務管理：醫療服務、醫藥服務、醫保服務、中醫藥管理、醫院管理；
“人工智能+”基層公衛服務：健康管理、公共衛生、養老托育；
“人工智能+”健康產業發展：醫用機器人、藥物研發、中醫藥產業；
“人工智能+”醫學教學科研：醫學教學、醫學科研。
《參考指引》從多個維度提出了衛生健康行業人工智能應用場景的參考方向，涵蓋了智能醫療、智能醫藥、智能中醫藥管理、智能醫保、智能健康管理以及公共衛生、疾病預防、養老、科研、教育等多個領域。
1.智能醫療：
醫學影像：
智能輔助診斷：針對醫學影像數據進行智能分析、快速讀片、報告生成，從海量影像中準確快速發現微小病灶，直觀定位病灶，實現骨折肺癌、肝癌、皮膚癌、顱內動脈瘤等疾病精準早篩，提升影像數據分析效率，提高影像診斷質量，提升疾病早期診斷精度。
數據智能輔助質控：利用人工智能技術開展醫學影像檢查質量評價、分析，提高醫學影像攝片質量和質控效率。通過人機協同和交互，有效篩查出報告中的遺漏、矛盾或誤判問題，提高影像診斷報告質量。
智能輔助治療：利用人工智能、虛擬增強現實和三維建模等技術，智能分析醫學影像數據，為臨床提供智能輔助治療方案。在人體腹部、胸部、腦部、血管、皮膚等部位的手術中，精準評估定位病灶，提供病灶體積和定位等參數，利用術中影像實時分析和評估風險，降低手術風險和減少并發癥發生率。在多學科臨床會診過程中，深度挖掘分析醫學影像數據，為會診專家提供循證依據和精準、全面、可解釋的個性化治療方案，避免過度診療和誤診誤治。
就醫隨訪：
智能門診分診：通過對患者癥狀、現病史、既往史、輔助檢查結果等臨床信息采集，為患者智能推薦就診科室和醫生，提升就診精準性和效率。
智能隨訪：通過語音外呼及聊天機器人等人機交互方式，根據隨訪規則自動完成隨訪工作，收集患者的恢復情況、服藥反應、生活行為等調查信息，并對常見問題提供即時自助式解答服務，優化隨訪服務流程，改善醫患關系，減少醫療機構的成本投入，實現患者全流程管理。
醫生預問診、手術：
智能輔助決策：為全科醫生提供診斷和鑒別診斷的推薦建議，輔助全科醫生完成疾病診斷、門急診病歷書寫、下一步檢驗檢查推薦等輔助功能，智能推薦用藥、轉診等診療建議，提供相似疾病診斷和治療信息搜索，輔助基層全科醫生提高問診和治療規范性，提高基層全科醫生醫療服務質量、能力和效率。
智能預問診：采集患者臨床專科病史信息輔助生成電子病歷，幫助醫生快速了解患者基本病情、減少電子病歷錄入時間、增加與患者交流病情的時間，提高診療效率，提升醫療質量。
手術智能輔助規劃：應用智能手術方案推薦模型，協助醫生自動生成患者個體化風險評估報告，智能推薦手術方式、確定手術范圍、提供手術路徑等建議，智能識別定位病灶、神經、血管及淋巴結等關鍵重點部位，輔助醫生提高手術精準度、降低術中誤操作風險、術后并發癥的發生。
2.智能醫藥服務：
處方前置審核智能輔助：結合審方規則與已積累的處方大數據，配合專業藥師，在臨床醫生開具處方過程中，實現合理用藥指導、藥品信息提示、藥師審方干預、處方質量評價、抗菌藥物使用監測、藥物相互作用審查等功能，輔助臨床醫生合理用藥。
3.智能健康管理
慢病管理：智能分析慢性病患者健康狀況、疾病診療、生活習慣等數據，生成個性化智能慢性病管理方案，為患者提供精細化智能慢性病管理服務。
遺傳病和慢性非傳染病的篩查與預測：利用人工智能實現遺傳病和慢性非傳染病的篩查與預測，早期發現、早期干預，降低誤診、漏診風險。
4.藥物研發
藥物研發：利用人工智能技術加速藥物篩選、優化藥物結構，降低研發成本和時間。
臨床試驗輔助：搭建藥物研發臨床試驗智能應用，智能輔助篩選患者、檢查檢驗判讀，為提高臨床試驗質量提供支持。
可以預見，人工智能在衛生健康行業的應用將為醫療產業帶來深刻變革，推動醫療行業向更智能、更高效、更個性化的方向發展。
技術與各學科的深度融合，將為創新研發提供源源不斷動力，從醫療影像的輔助診斷到個體化治療方案的制定，人工智能將助力精準醫療發展，引領醫療質量變革。
遠程醫療服務和智能化健康管理將打破時空限制，為偏遠地區患者提供優質醫療服務，并為慢性病患者帶來更便捷的居家健康管理。
同時，在醫學科研和藥物研發方面，人工智能將加速創新進程，提高研發效率和質量，助力醫療科研成果轉化。
值得注意的是，數據安全和隱私保護、倫理規范等問題也需要得到重視，以保障AI技術在衛生健康領域的合理應用。
來源：掌上院感
