AI整合医疗资源助力急诊分流，大有可为
来源：未知
时间：2024-01-29 09:26
浏览量： 次
AI整合医疗资源助力急诊分流，大有可为
在今年的广州市两会上，有政协委员建议，广州建立基于人工智能的全市急诊分诊统一平台，整合城市医疗资源，建设高品质医疗服务体系。该提案受到市民的欢迎，专业人士认为借助人工智能应该能提高急诊分流效率，不过分诊的专业性比较强，依靠人工智能或有漏诊误诊风险。
广州市政协委员、九三学社广州市委员会常务委员、广州医科大学呼吸疾病全国重点实验室教授唐潇潇计划提交提案《整合城市医疗资源，AI 助力推进高品质急诊分诊服务体系建设》。为解决目前传统急诊分诊存在的问题，唐潇潇建议面向全市医疗机构调研，收集各机构急诊涵盖病种、特色、专长等，建立数据库，整合全市医疗资源，为各医疗机构急诊业务制作清晰准确且动态更新的数字名片，精确调配，合理利用医疗资源。
市民李女士是两个学龄前孩子的妈妈，去年11月、12月两个孩子轮番发烧，一家人饱受半夜看急诊排队之苦，最长的一次半夜12点到的医院，拿到药回家天已经泛白，家人和孩子疲惫不堪。“在这个过程中我们看到医院不断在优化流程，比如最近一次看急诊，排队时就有护士让我们扫码后先带孩子去化验，等见到医生时化验结果已经出来了，医生直接开药就可以了，省了不少时间。”听说有委员建议用AI助力推进高品质急诊分诊服务，李女士表示欢迎。“上次那个护士嗓子都哑了，靠人力来做肯定不是长久之计。”
广州中医药大学第三附属医院急诊科主任李辉接受采访时介绍，从临床需求看，如果能够借助人工智能将全市各家医疗机构急诊的就诊人数、候诊人数实时显示，患者就诊前先进行查看，就可以选择候诊人数较少的医疗机构就医，避免扎堆，减少候诊时间、降低交叉感染风险。以去年冬季呼吸道疾病高发期为例，就出现大医院人满为患，基层医院就诊量仍很不饱和的现象。当然也要在全市继续推动慢性病、常见病诊疗水平同质化的培训，这样患者才愿意到基层医院就医，否则候诊人数再少，患者也不敢去。
不过，如果借助人工智能来分诊，或有漏诊、误诊的风险，李辉主任对此表示了担忧。他说，分诊的专业性非常强，以腹痛为例，病因可能是心梗等心血管疾病、消化道疾病、泌尿系统结石、外科急腹症等，紧急程度差异性很大，所以需要一定的临床经验，患者自己也许不能完全知道自己究竟是什么问题，现在大医院急诊的分诊工作一般是由经验丰富的护士担任。
在今年的广州市两会上，有政协委员建议，广州建立基于人工智能的全市急诊分诊统一平台，整合城市医疗资源，建设高品质医疗服务体系。该提案受到市民的欢迎，专业人士认为借助人工智能应该能提高急诊分流效率，不过分诊的专业性比较强，依靠人工智能或有漏诊误诊风险。
广州市政协委员、九三学社广州市委员会常务委员、广州医科大学呼吸疾病全国重点实验室教授唐潇潇计划提交提案《整合城市医疗资源，AI 助力推进高品质急诊分诊服务体系建设》。为解决目前传统急诊分诊存在的问题，唐潇潇建议面向全市医疗机构调研，收集各机构急诊涵盖病种、特色、专长等，建立数据库，整合全市医疗资源，为各医疗机构急诊业务制作清晰准确且动态更新的数字名片，精确调配，合理利用医疗资源。
市民李女士是两个学龄前孩子的妈妈，去年11月、12月两个孩子轮番发烧，一家人饱受半夜看急诊排队之苦，最长的一次半夜12点到的医院，拿到药回家天已经泛白，家人和孩子疲惫不堪。“在这个过程中我们看到医院不断在优化流程，比如最近一次看急诊，排队时就有护士让我们扫码后先带孩子去化验，等见到医生时化验结果已经出来了，医生直接开药就可以了，省了不少时间。”听说有委员建议用AI助力推进高品质急诊分诊服务，李女士表示欢迎。“上次那个护士嗓子都哑了，靠人力来做肯定不是长久之计。”
广州中医药大学第三附属医院急诊科主任李辉接受采访时介绍，从临床需求看，如果能够借助人工智能将全市各家医疗机构急诊的就诊人数、候诊人数实时显示，患者就诊前先进行查看，就可以选择候诊人数较少的医疗机构就医，避免扎堆，减少候诊时间、降低交叉感染风险。以去年冬季呼吸道疾病高发期为例，就出现大医院人满为患，基层医院就诊量仍很不饱和的现象。当然也要在全市继续推动慢性病、常见病诊疗水平同质化的培训，这样患者才愿意到基层医院就医，否则候诊人数再少，患者也不敢去。
不过，如果借助人工智能来分诊，或有漏诊、误诊的风险，李辉主任对此表示了担忧。他说，分诊的专业性非常强，以腹痛为例，病因可能是心梗等心血管疾病、消化道疾病、泌尿系统结石、外科急腹症等，紧急程度差异性很大，所以需要一定的临床经验，患者自己也许不能完全知道自己究竟是什么问题，现在大医院急诊的分诊工作一般是由经验丰富的护士担任。
