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神州数码汤凯出席CHIMA 2026,分享“AI+医疗”场景实践与高质量数据集构建

时间:2026-04-27 15:31:19来源:互联网编辑:茹茹

4月24日至26日,2026中国医院信息网络大会(CHIMA 2026)在珠海举行。作为医疗信息化领域的年度学术盛会,本次大会汇聚众多行业专家学者,聚焦医疗信息化与人工智能领域的最新发展趋势、前沿技术应用及实战落地经验,共话行业高质量发展新路径。神州数码副总裁兼总工程师汤凯受邀出席“问鼎国际顶刊:中国医疗人工智能的突破与临床转化”论坛,发表题为《“AI+医疗”的场景实践与高质量数据集构建》的主旨演讲,与现场嘉宾深入探讨医疗 AI 临床落地的核心逻辑、流程重构路径与实践方向。

演讲中,汤凯重点分享了神州数码立足AI for Process理念,与北京协和医院在医疗人工智能领域的共创成果。目前,双方已围绕胰腺癌围术期全流程,联合开发并部署了多个AI智能体,实现相关诊疗环节的智能化升级。其中,术后并发症诊疗智能体自正式投用以来,诊断准确率达94.38%,将住院医师的诊断时间从20余分钟大幅缩短至约5分钟,显著提升诊疗效率;术前可切除性评估智能体综合准确率达93.67%,为医生制定手术方案提供有力辅助;TNM分期智能体则重点攻克淋巴结转移(N分期)判断难题,进一步提升分期诊断的准确性。

同时,神州数码与院方共同打造的首个“麻醉AI智能体”也已上线应用。该智能体聚焦术前麻醉管理这一高难度临床场景,辅助术前麻醉评估与方案生成,目前方案匹配度已达89.87%。值得关注的是,该智能体创新构建了“麻醉医生、数字人(智能体)与手术机器人”三者协同的工作模式,为麻醉诊疗智能化提供了全新实践范式。

在汤凯看来,医疗智能化升级绝非单一模型的简单应用,而是全业务流程的系统性重塑。基于此,神州数码同步将AI for Process理念延伸至全院多学科协作体系,在推进科室级智能体研发的同时,落地AI+MDT多学科会诊新模式,通过AI打通科室协作流程壁垒,大幅提升会诊流转效率与决策质量;此外,团队同步探索大模型与机理模型深度融合,优化疾病筛查全流程链路,聚焦胰腺癌早筛关键环节开展科研攻坚,助力临床实现 “早发现、早诊断、早治疗” 的诊疗目标。

汤凯表示,结合与北京协和医院的深度合作实践,医疗行业AI落地逻辑已愈发清晰,而神州数码的AI for Process方法论正是破局关键。AI技术唯有深度嵌入临床诊疗全流程,围绕业务环节、工作链路、协作机制进行针对性优化,才能真正构建起 “医生主导、数据支撑、人机协同” 的标准化诊疗新模式,让人工智能真正服务临床、赋能业务。

他进一步阐释,人机协同模式下,AI智能体在医疗场景中凸显三大核心价值:一是效能价值,可显著提升医生在并发症诊疗、症状判断等环节的工作效率,释放医疗人力价值;二是精准医疗价值,智能体可学习沉淀高水平专家的诊疗经验,为医师提供交叉验证依据,助力降低误诊率、提升整体诊疗水平;三是标准化与可及性价值,依托医联体等体系,可将优质诊疗能力横向辐射,赋能基层医疗,让更多患者享受到高质量医疗服务。

针对“推动医疗AI深入落地的关键点”这一议题,汤凯明确指出,高质量数据集是核心支撑。他强调必须打破“唯模型论”,以业务数据治理提升AI可靠性,实现“业务+数据+模型”三位一体的工程化路径。经过业务数据治理与规则加持的方案,数据完整性、准确性达100%,全字段有循证支撑,效果与可靠性远超纯模型方案。为此,神州数码将高质量数据集的建设方法归纳为“双螺旋结构”迭代路径:一条聚焦“数据与语义的统一”,另一条聚焦“专业认知与规则的统一”,通过“规模化→标准化→特征化→关联化”循环迭代,逐步构建高质量医疗数据集。其中,“特征化”将医生诊疗经验转化为可结构化形式;“关联化”则建设专病数据库,为AI模型提供精准支撑。而需要重点关注的是,高质量数据集并非数据的简单堆砌,而是能体现业务逻辑、具备临床价值的专业化集合,其建设是一项需要长期投入、持续优化的系统工程,将为广大医疗机构在AI时代推进智能化转型提供重要借鉴和坚实基础。

面向未来,神州数码将持续践行AI for Process核心理念,以临床需求为根本,深化医工协同创新,持续推动 AI 深度嵌入医疗全业务流程。依托智能体技术、数据治理能力与场景落地优势,持续完善人机协同诊疗新模式,以流程智能化驱动医疗生产力升级,助力医疗行业数字化高质量发展,为健康中国建设持续赋能。

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