高齡產(chǎn)婦增多，AI如何助力精準(zhǔn)診療？又如何幫臨床醫(yī)生更好地服務(wù)患者？

2025年6月21日-22日，上海，第八屆紅房子論壇暨第六屆上海公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展論壇召開。  主辦方 供圖

6月21日-22日，由復(fù)旦大學(xué)附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院（又名：上海紅房子醫(yī)院）主辦的第八屆紅房子論壇暨第六屆上海公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展論壇在上海召開，多名專家學(xué)者圍繞AI如何助力婦產(chǎn)科領(lǐng)域發(fā)展開展討論。

“當(dāng)前，婦產(chǎn)科患者在就醫(yī)過程中面臨著一系列難題。隨著社會的發(fā)展，高齡產(chǎn)婦數(shù)量增多，這使得婦產(chǎn)科疾病變得更加復(fù)雜多樣，妊娠期糖尿病、高血壓等并發(fā)癥的風(fēng)險顯著增加，對精準(zhǔn)醫(yī)療的需求愈發(fā)迫切。而傳統(tǒng)就醫(yī)模式下，患者在預(yù)約掛號時常常感到迷茫，面對眾多科室和復(fù)雜流程不知所措，醫(yī)療咨詢因醫(yī)護(hù)人員精力有限，無法及時、全面地回應(yīng)患者的問題。同時，健康教育缺乏針對性，難以滿足不同患者的個性化需求，長程診療由于信息溝通不暢和流程繁瑣，效率極為低下，患者往往需要耗費大量時間和精力。”復(fù)旦大學(xué)附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院院長姜樺在接受澎湃新聞記者采訪時表示。

當(dāng)前，復(fù)旦大學(xué)附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院針對患者需求，推出“小紅AI患者助理”，“這一AI工具基于強大的DeepSeek和通義千問72B大模型，構(gòu)建了婦產(chǎn)科專屬知識庫，涵蓋3075篇權(quán)威資料，結(jié)合知識圖譜技術(shù)，能夠精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)疾病、癥狀和治療方法等信息。”姜樺舉例說，當(dāng)患者提到“高血壓”“蛋白尿”“妊娠”等關(guān)鍵詞時，它能迅速判斷為“子癇前期”，并給出專業(yè)的解答和建議，大大提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。

姜樺同時表示，小紅AI患者助理打造的一體化智慧診療模式，打破了傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)的局限，實現(xiàn)了診前、診中、診后全流程的無縫銜接。“診前，小紅AI患者助理通過線上預(yù)問診，全面收集患者基本健康狀況、癥狀表現(xiàn)等信息，然后進(jìn)行智能導(dǎo)診；診中，小紅AI患者助理可以成為醫(yī)生的得力助手，當(dāng)患者咨詢?nèi)缍亲犹鄣葟?fù)雜問題時，它能綜合分析多種可能的原因，如妊娠相關(guān)因素、子宮內(nèi)膜問題、宮頸損傷等，并建議進(jìn)行盆腔檢查、超聲掃描等針對性的檢查項目，為醫(yī)生提供全面的診斷參考；診后，小紅AI患者助理通過智能隨訪，為患者提供個性化的康復(fù)方案和健康建議，如飲食調(diào)整、運動指導(dǎo)等，同時這一AI工具未來還可以遠(yuǎn)程監(jiān)測患者的健康數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)潛在問題并給予相應(yīng)的指導(dǎo)?！?/p>

此外，AI還可以為患者遺傳生殖學(xué)方面的精準(zhǔn)診斷、疾病預(yù)測等領(lǐng)域帶來益處。

中國科學(xué)院院士、生殖遺傳學(xué)專家黃荷鳳教授在此次會議中表示，AI技術(shù)是實現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的關(guān)鍵手段，當(dāng)前AI在染色體核型分析、基因測序、胚胎期疾病篩查等精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的巨大潛力。“當(dāng)前，染色體核型分析依賴手工操作、環(huán)節(jié)多、時間長，受主觀因素、專業(yè)水平影響大，而基于人工智能的染色體核型自動分析可以實現(xiàn)從玻片掃描、細(xì)胞成像到核型分析、輔助診斷全過程自動化，未來可以精準(zhǔn)實現(xiàn)染色體的智能識別，判斷常見染色體結(jié)構(gòu)是否異常、染色體數(shù)目是否異常等等，目前我們已搭建了顯微鏡樣機(jī)，完成了共計3萬余例的染色體核型數(shù)據(jù)收集、訓(xùn)練和測試，準(zhǔn)確率＞95%，分析效率高、速度很快。”

黃荷鳳同時指出，目前該團(tuán)隊也和上海交通大學(xué)專家一起合作研發(fā)孕產(chǎn)婦妊娠糖尿病預(yù)測模型，“通過AI預(yù)測模型，我們可以把妊娠糖尿病高危病人篩查出來，從而提前對他們進(jìn)行飲食和體重管理，減少孕產(chǎn)婦糖尿病的發(fā)生，同時減少下一代糖尿病的高風(fēng)險危險因素，同時這一AI模型未來還可以實現(xiàn)患者的長期隨訪?！?/p>