上海市第一婦嬰保健院陳蕾：我們醫院有這4大需求場景，AI技術能做什麼？

「公立醫院的臨床醫技護理人員確實很忙，有很多抱怨和痛點，但大家還是會按部就班地做好自己的工作，未必會想到是否能通過創新技術解決這些問題。」5月19日，在健盟和2017中國大數據人工智慧創新創業大賽組委會共同舉辦的《人工智慧+醫療的創業機遇與挑戰》沙龍上，正是因為這個原因，上海市第一婦嬰保健院市場與患者體驗部主任陳蕾主任帶來了婦產科醫院應用AI技術的一些需求場景，而這對AI醫療創業公司很有價值。

雷鋒網了解到，上海市第一婦嬰保健院是我國最早成立的省市級婦幼保健院之一，是一家三級甲等專科醫院。

陳蕾稱，從2014年開始，他們就已經與合作夥伴開發了20多個解決患者需求的應用，涉及就醫流程、醫患溝通、針對新生兒科、保健科等專科領域的特殊應用和非醫療增值服務等，實現方式有微信服務號、支付寶、APP、手機掃一掃、搖一搖和AI技術等。

在AI技術方面，陳蕾帶來了4個需求場景：

• 科普場景

通常來說，孕婦除了醫療問題外還有很多生活上的問題，比如「懷孕能不能喝酒？」「可以吃海鮮嗎？」「可以有性生活嗎？」等，但醫生沒有辦法解決這麼多問題，但網路或社群中的很多解答非常不專業。現在有很多在線平台，比如微信公眾號、APP、好大夫在線、微醫等，但孕婦需要等待醫生回答問題，這存在及時性問題。同時，醫生也很想解決患者問題，他們通常會寫科普或講課，但效應有限。

那麼，如何通過AI技術實現在線實時回答患者問題呢？

• 服務諮詢場景

很多患者來到醫院，會覺得不知所措，會問「就醫流程是怎樣的？」「兒科在哪裡？」「我怎麼找到某個專家？」等很多問題。

去年5月，我們將支付寶、微信、電話熱線、網站上的客服中心等醫患渠道整合在一個軟體平台上，組織一個客服隊伍解答患者所有的問題，包括預約、投訴、諮詢、表揚、建議等，並且將不能及時回答的問題推送給相關部門。

但我們的服務量遠少於需求量，如何解決這個問題？另外，如何滿足移動端客戶呢？如何保持24h都能相應？如何保證客服的質量？

在這個場景下，人工智慧能做什麼呢？

• 染色體核型分析場景

羊水穿刺是產前診斷的金標準，之後要進行實驗室細胞培養，再之後是染色體核型分析。

核型分析的具體過程是：細胞培養好後，實驗人員區分染色體和雜質，並去除雜質；染色體分離；編號人體的23對染色體；最後找出每對染色體的異常。

目前，我們產前診斷中心要派四位技術人員專門做染色體核型分析，為了保證結果準確性，兩個技術人員同時看同一個標本，綜合判斷兩個人的判斷結果，判斷不同標本的難易程度相差很大，快的15min，慢的甚至要一整天。目前陽性率是5%，異常率10%，產前診斷中心的異常樣本量有2000多，但人力有限，一個月只接受200～300個羊水核型分析，但市場需求要比這個大得多；目前羊水穿刺到拿報告的時間是25個工作日，其中細胞培養需要8到10天，大部門時間用在染色體核型分析上，因為這個過程需要耗費人力。

目前的痛點是，一個診斷耗時長，人力成本高，對實驗員的技術要求要，同時有資質做檢查的醫院少。我們期望通過AI技術，能識別染色體並編號，篩選出一些異常情況，最後人工審核。

• 產科超聲場景

孕婦從知道懷孕到分娩需要進行4～6次的超聲檢查，

這是一個大致的流程，患者對於超聲的需求是很大的。

目前，超聲檢查是由超聲醫生用探頭在各方面掃，以找到最合適的平面，進行數據測量和診斷。早孕期NT檢查耗時20分鐘左右，中孕期大排畸檢查平均耗時30分鐘，其中，找合適的平面、讀取數據在5分鐘之內就可以搞定，但培養一位做產科超聲的醫生差不多要四年左右。

未來，超聲醫生希望普通的技術員用探頭做掃描，AI技術就能判斷標準掃描平面，並自動讀取一些關鍵數據，而且可以做單胎、雙胎，甚至三胎，超聲醫生做最後的診斷和複核。

「來到婦產科專科醫院，超聲科永遠是排隊最長、人最多的地方，超聲是整個就醫流程的瓶頸。」如果這個問題解決，患者體驗和醫生時間的合理分配能大大提高，對於一些沒有相關資質的基層醫院，患者也能得到及時有效的診斷。

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