数字化时代,人工智能技术正以惊人的速度渗透到各个行业,并为其带来了深刻的变革。过去半年中,以GPT-4为代表的大模型技术引领了新一轮全球人工智能创新热潮。国内外大模型科研保持高速迭代,各类模型层出不穷,模型性能不断提升,创新创业蓬勃兴起,展现了惊人的演进速度。基于大模型的泛化能力和涌现特性,在智慧医疗场景上,同样展现了惊艳的性能表现和巨大的发展潜力。国内医疗信息化专家王士泉表示:“大模型是目前算法技术发展的趋势,大模型可以让数据发挥出更大的价值,但是医疗大模型需要大量医疗业务数据进行训练,这也对数据来源和数据质量提出了更高要求。”

　　在上述背景下,以数字化思维重构医疗业务模式和流程,打造医院智慧化和信息化的“底座”,对医院的全域生产要素等进行数字化统一表达,形成一个现实医院的动态“虚拟映像”,从而实现医院内人和物在数字空间(CyberSpace)中的真实记录,显得尤为关键。记者近日就此话题对东华医为科技有限公司高级工程师王士泉做了访谈,摘要如下:

　　我国医疗机构信息化建设经过数十年发展,历经数字化、在线化到智能化的转型及升级过程,并在不断摸索、实践及创新中积累了大量的宝贵建设经验,在取得了大量成就的同时,也仍然面临着多方不满意的窘迫局面。为什么医院信息化建设做了这么多年,到如今已经有了云计算、大数据、物联网、移动互联网和人工智能等各类新技术的赋能,但是最终建设出来的效果却始终没有达到我们对“智慧医院”的预期?

　　王士泉认为,主要的一个问题是医院的资源和业务之间是割裂的,资源在系统中并没有被充分表达出来,资源和业务之间无法充分联动,这导致医院的人员组织架构不清晰,财务核算不准确,物资耗材管不住。业务系统表面上看起来建的很全,但是以功能堆叠为主。护理工作不够方便,就建一个移动护理系统。临床用血没有系统支撑,就建一个临床用血系统。看起来是全都建了系统,到了需要进行医疗质控和运营管理时才发现数据不全、数据不准、业务不闭环、流程管控不到位等问题。这个时候想管却发现没有抓手,找不到问题出在哪里,也不知道应该怎么去找。可以说是“建多用不多,点通面不通,形合神不合”。

　　造成医院痛点的主要原因是医院各类资源和业务流程在IT系统中都没有被充分表达出来,想要真正得到我们预期的“智慧医院”的效果,就需要把医院的资源,包括人、财、物,在系统中充分地标识出来,把医院的业务流程梳理清楚,找到每一个环节点,从而对于每一个流程环节点需要的资源能够通过系统去充分调度,实现资源对业务的支撑,这也是大模型真正可以在医疗这个垂直领域,达到落地可用的基础支撑环节。

　　例如,医院要做一个截肢手术。在发起申请的环节,医务人员需要去调度“人”的资源,也就是有四级手术资质的医生。同时,还需要调度“物”的资源,包括手术室(哪天、哪个手术室是可用的)、做这台手术需要的消毒包和耗材、做这台手术需要输血的量等等。还有“财”的资源,需要查看这台手术的医保报销额度是多少,如果快到年底,需要知道还有多少额度剩余。接下来的环节,需要把这个手术申请发送到科室主任那里去审批,那么是发给骨外科的主任,还是发给大外科的主任去审批,首先需要在系统里清楚地知道这个人处在哪个岗位层级上。这也就是所谓人的“定位(location)”。只有在医院的IT系统中把组织结构、物资、物料、药品、器械等能够全局地表达出来,那么医务人员在处理业务流程的时候,找人、财、物才能找的到、找的准,才能确保让正确的人去做正确的事。

　　王士泉表示,过去以诊疗业务流程为核心构建了一系列医疗信息系统,并没有从全局系统性地分析和表达医院的整体业务,系统的功能和实际业务不匹配,系统是独立的,业务是隔裂的。而要解决这个问题,在方法上要运用系统科学理念,对医院物理环境中的全生产要素等进行数字化表达,形成一个现实医院的动态“映射”,实现医院内人财物在数字空间中的真实记录(虚拟映像),打造新一代的智慧医院基础设施,即“数智底座”。

　　数字孪生(Digital Twin)概念在早期也叫“镜像空间模型”或者“镜像信息模型”,是指构建与物理实体完全对应的数字化对象的技术、过程和方法。这一概念包括三个主要部分:物理空间的实体、虚拟空间的数字模型、物理实体和虚拟模型之间的数据和信息交互系统。“采用数字孪生(Digital Twin)的理念与技术,通过对医院的生产要素进行全方位的IT表达,实现对医院的资源、组织、流程、信息等的统一管理,打造”医院数智底座,在此基础上支撑医院的数字化建设“,王士泉阐述了他的建设思路。数字孪生的应用价值在于实现了现实世界的物理系统与虚拟世界的数字系统之间的交互和反馈,通过数据收集、挖掘、存储和计算等技术确保在全生命周期内物理系统和数字系统之间的协同和适应。

　　王士泉进一步解释说,随着IT技术,特别是超大规模集成电路技术的突飞猛进,IT产业在2010年后跨上了一个关键的台阶,计算处理能力不再是瓶颈。充沛的计算处理能力,不仅带来了计算设备的多样化,也使得设备的互联实现了宽带化与移动化。在这个背景下,计算机应用也逐渐进入一个崭新的阶段,继“点”的计算类与“线”的事物处理类应用模式之后,计算机应用发展出一类新的“面”乃至“体”的应用模式。

　　传统产业的基础是材料,信息产业的基础则是数据/信息。对主体(如医院)做形式化表达,为全面服务于主体(医院)的应用模式提供一个起点,就只能是用数据/信息来对主体(医院)做一个描述。或者说,通过对主体(医院)进行系统建模,将与主体(医院)相关的数据/信息整合在一起,从而形成一个主体(医院)在虚拟世界(空间)中的孪生。进而以此为起点与基础,来构建全面服务于这个主体(医院)的应用与服务。这就是现在新的基本模式。

　　分析一下这样的智慧医院系统与其对应的主体之间的关系,我们会发现以数字孪生为基础的新型应用模式与大脑有着类似的同构关系。

　　首先,在大脑中,信息/数据并不是与应用简单直接对应的。人脑对信息/数据是有着统一管理的机制的。这些信息/数据可以被灵活地用于不同的场景。这个与智慧医院中的数字孪生模式是一致的;其次,人脑的各种与信息相关的智能活动,既有自己独立的特征,又可以灵活地相互交叉融合,互相促进。这也与新型应用形态/模式中的应用/服务在不同层面实现的有机融合相一致;再次,数字孪生的建模本身就包含了人与业务管理相关的思维习惯,所以数字孪生本身的内部结构也是与人脑意识在对信息管理的具体的结构与方式上具有一致性。这种与人的意识的“同构”关系,使得采用新型应用模式构建的应用系统,在宏观整体层面具有了一种独特的、不同于微观的深度学习等人工智能方法所代表的“智能”的特性。它使得新型应用模式有着传统模式所无法企及的潜力。

　　以数字孪生为基础的智慧医院智能应用模式,是IT应用的一个新的阶段与高度,将会推动着智慧医院进入一个崭新的阶段。

　　得益于深度学习模型方面的技术创新,2023年是AIGC(Al-Generated Content,人工智能生成内容)在各领域应用爆发的一年。医疗领域的AIGC模型可以生成多种类型的内容,包括电子病历(EMR)、健康档案(EHR)等等。AIGC在智能患者随访、健康评估、健康咨询与宣教、远程医疗等需要大量人机交互的场景和医疗服务新模式领域拥有不可估量的价值。

　　王士泉介绍,利用AIGC技术,可以构建具备“感知与记忆、学习与思维、协调与应变、自主与决策”能力的“医院大脑”,打造医院的智能化的中枢,通过“医院大脑”全面支持医院业务的智能化,可更高效精准地服务于患者与医务部门。医院大脑的大模型服务将为医院内各类应用提供智能化支持。医院大脑可实现个性化内容服务以及数据融合创新,并协调院内各个职能系统,解决综合性问题。可通过医院大脑向智慧医院管理、智慧医院医疗、智慧医院服务三大类综合性应用提供核心技术能力,在科室导诊、医生推荐、预问诊、医患对话、病历自动生成和智能院务客服等应用场景中实现医疗服务水平和质量的全面提升,助力医院实现高质量发展。

　　最后,王士泉还提出了建设城市智慧医疗平台的构想。通过推进区域医院大脑中枢建设,建立医院大脑跨区域、跨领域的网状联动机制,探索通过医院大脑解决综合性问题,从而提高政府公共卫生决策的准确性、全面性和及时性。通过城市智慧医疗平台支持在区域内全面实现医院智能化,同时向社会开放计算能力和资源,扩大建设成果,持续开展健康医疗各个领域的智慧创新应用建设。人们可充分利用区域医院大脑的计算能力、数据资源、算法服务,大模型等,服务基层、社区医疗机构,建立区域一体化的智慧医院体系,形成新型基础设施,为数字经济的发展构筑强大基石。