长沙晚报全媒体记者 杨云龙
在医学领域，AI到底“神奇”到哪一步？近日，长沙晚报记者在中信湘雅生殖与遗传专科医院（简称“中信湘雅医院”）看到，该院自主研发的国内首个助孕妊娠风险评估AI智能体接入院内电子病历系统并试点上线，它像一位“风险哨兵”帮医生捕捉容易被忽略的隐患；在影像科，医生运用“产前超声AI动态实时分析系统”为孕妇做产前超声检查，往常要花半小时的B超如今10余分钟就可完成……从AI早筛到辅助诊断，人工智能已成为医生的“超级助理”及“慧眼”，重塑着医疗生态。
AI化身临床“风险哨兵”
助孕风险早识别
中信湘雅医院生殖中心副主任唐奕介绍，按照国家孕产妇五色（绿黄橙红紫）风险管理要求，临床需要全面评估妊娠风险，保障孕产妇的安全。
随着社会生育高龄化，辅助生殖助孕人群中高龄患者占比持续上升，伴随而来的是合并多项基础疾病的患者增多，妊娠风险前置管理变得尤为重要。
“传统模式下，医生需要人工整合跨时段、多系统病历资料，评估耗时3至15分钟，受个人经验、记忆等因素影响，高危因素容易遗漏。”唐奕表示，这套AI智能体能够整合跨系统、跨时间的全部病史数据，将那些藏在“信息缝隙”里的高危因素逐一打捞出来。
唐奕打开电脑进入院内电子病历系统，屏幕上出现一名患者的病历。“这是一名血糖未控制的患者，AI识别出人工评估遗漏的红色高危风险并及时预警，医生据此调整诊疗方案，开展风险干预。AI就像一位‘风险哨兵’，帮我们捕捉容易被忽略的隐患。”
中信湘雅医院医务部副主任冯艳霞介绍：“助孕患者病史链条长、检查项目多，过去人工评估容易漏掉隐藏的高危因素。这套智能体把风险评估关口前移，在制订助孕方案阶段就开展评估，覆盖诊疗全过程。它定位于医疗安全辅助监管，核心任务是提前识别隐患，规避因评估疏漏带来的不良事件。系统上线之后，院内妊娠高危病例每周上报数量由上线前不足100例提升至近200例，漏报显著减少。医务部每周进行抽查质控，重点复核橙色、红色高危病例，跟踪督促风险管理。”
中信湘雅医院信息部部长刘杰荣告诉记者，目前AI智能体已完成6037份历史病例回顾性验证。验证结果显示，助孕风险评估准确率98.5％（对照人工评估73.4％），妊娠风险评估准确率98.3％（对照人工评估83.5％）。在单例患者评估中，AI自动识别出的风险因素数量达到人工评估的3.4倍。其中，在传染病风险标记这一关键安全项上，AI的识别能力更是达到人工评估的8.6倍，大幅提升了风险识别的能力。在效率层面，单次风险评估时长压缩至3分钟以内；按照医院每年3万助孕周期测算，每年可释放医生工作时长超1万小时。这一改变，让医生能够有更多精力进行高危患者的风险管控，医患沟通也更加及时。
记者了解到，系统采用AI智能体初评＋医生复核的工作模式。AI评估结果仅作为临床参考，医生不认可AI判断时可手动修改，相关数据经脱敏处理回流到智能体，持续迭代优化。冯艳霞表示：“AI原始输出不具备独立病历法律效力，只有经医生确认后的风险分级才写入正式病历。”这套评估体系已形成完整的专科知识库与规则框架，具备向全国辅助生殖机构复制推广的潜力。
宝宝从初胚到孕38周的珍贵瞬间
有了“电子影集”
怀孕22周的赵芳（化名）在中信湘雅医院预约了B超，医生利用“产前超声AI动态实时分析系统”为她做B超检查。与传统的超声检查不同，医生握住探头在赵芳的孕肚探查，系统“嘀嘀”作响，自动搜集超声照片，操作人员不用点击拍照，宝宝的生长数据系统自动记录。以往，赵芳的超声检查需要半小时，当天仅用10余分钟就完成了。
除了时间上的节省、孕妈体验感的改善，系统还可以毫秒级动态质控，实现从“经验判断”到“数字护航”。数据显示，产前超声筛查图像的智能抓取准确率约为99%，参数自动测量准确率达到98%。中信湘雅医院影像科主任李喜红介绍，系统通过客观的图像质量评价标准，减少了人工评判的主观偏差，确保了检查质量的同质性。
此外，系统界面展示的待采集切面列表，已采集切面会自动消除，这样的形式也能提醒医生留意未采集到的切面，有效降低可能出现的误诊和漏诊风险。可视化报告也是亮点之一，系统可直观呈现生长报告自动生成胎儿发育曲线，监测胎儿生长趋势，直观评估胎儿大小和发育是否符合孕周。
同时，疑难病例可实时通过5G远程会诊平台，与全国产前超声诊断专家连线讨论，让优质诊疗无缝连接。系统会智能生成胎儿成长超声影像，从胚胎期（约6周）起，系统将生动记录宝宝从初胚到孕38周左右的每一个珍贵瞬间，以电子影集的形式一键传输给孕妇。
产前超声是孕妇产检中重要的一环，广泛应用于胎儿生长状况的评估，对降低婴儿先天畸形率、孕产妇死亡率及胎儿死亡率等方面有着重要作用。但在临床中，产前超声筛查涉及胎儿全身系统结构，病种多且复杂，所需检测的切面与测量项也繁多，尚面临高度依赖医生经验、检查时间长等问题。
“传统的超声质控工作依赖于医生的人工操作及主观判断，存在标准不统一带来的潜在漏误判的风险。”李喜红表示，超声AI系统的应用，可以辅助医生实现自动实时识别并抓取所需的标准切面，还可进行标准参数智能测量，自动获取胎儿头围、股骨长等多种常用生长参数，降低医生在超声操作过程中的工作强度，减少查找、冻结及测量等操作频次，减少了人为因素的影响，缩短检查时间，让医生更能专注于病例诊断和医患交流，提供更优质的服务。
AI如同“超级助理”
辅助医生完善诊疗方案
AI的价值不仅在于辅助诊断，还在于把医生从繁琐的重复劳动中解放出来，有助于患者得到更耐心的问诊与精准治疗。
近日，长沙晚报记者来到湖南省人民医院骨科一病区（关节与运动医学科），曾塬杰医生正在仔细查看一名患者的磁共振检查报告。他登录电脑进入医疗AI系统，开始提问：“患者，女，76岁；疾病诊断：陈旧性髋关节脱位，右髋关节磁共振，平扫；检查结果：右髋臼后下缘见骨皮质不连续，周围见结节状骨碎片影……”
很快，AI系统给出的初步诊断和治疗建议出现在记者眼前：“磁共振平扫结果显示右侧髋臼后下缘撕裂骨折、骨髓水肿及后盂唇损伤，符合诊断描述；髋关节腔内少量积液可能指示潜在的风险，需进一步评估；年龄76岁增加骨折风险，需考虑骨质疏松影响结果准确性……治疗建议：骨科评估确认骨折类型，考虑手术治疗以纠正畸形，监测恢复情况，预防并发症。”
“AI系统说得还算合理。”曾塬杰说，AI系统可以弥补医生在某些领域的不足，辅助医生制订最佳治疗方案，促使医生不断提升诊疗水平，是医生临床工作中的“超级助理”。
“比如用药，有些患者有多种基础疾病，用了多种药物，药物之间会不会相互作用，我们经常用手机去查或看药品说明书，很费时间。现在用药的时候使用AI系统，它会快速分析给出答案：这个药物可以，为什么可以；那个药物不可以，为什么不可以；可用哪些药物替代……”曾塬杰说，AI系统还可以帮助医生分析片子，或者分析一些检验检查报告，以及病历梳理等。
以前，医生要花大量时间写病历，挤占了与患者沟通、提升专业技能的时间，这些成为诊疗中的核心痛点。如今，医生查房时通过语音输入，AI系统便能自动抓取关键词，结合患者门诊就诊的病史数据，快速生成结构规范、医学术语准确的电子病历。“过去写病历占去大量时间，现在我们有了AI系统，省了不少时间。”曾塬杰说，AI系统还融合了智能质控功能，能在病历书写过程中实时进行内涵质控，提醒医生补充鉴别诊断或完善诊疗方案。
“AI不是要替代医生，而是要把医生从繁杂事务中解放出来，让医生有更多时间专注于病例诊断和医患交流，让医学变得更有温度。”曾塬杰说，AI在医学领域的广泛运用，最终受益的是千千万万的百姓。