“2017年度中国医院科技影响力排行榜”中的医院，是如何玩转人工智能的？

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近日，“2017年度中国医院科技影响力排行榜”正式公布，四川大学华西医院、中国人民解放军总医院、中国医学科学院北京协和医院名列综合排名前三甲。

该排行榜是由中国医学科学院主办，中国医学科学院医学信息研究所承办，2014-2016年已连续发布三次，构建了科学、系统和客观的医院科技影响力评价体系，为医院科技管理工作提供新的手段和工具。

其中前20大医院中，雷锋网AI掘金志从人工智能角度出发，深入报道过14家。

TOP 20是如何评价并布局人工智能的？

随着人工智能的兴起，科研实力雄厚的医院率先与高校、企业共同探索“医学+AI”。

本次，我们对TOP20中的前10大医院AI布局进行梳理（每家选取了部分研究案例），同时附上AI掘金志对当中14家医院的深度报道，详细内容欢迎点击每个医院下方的超链接。

1.四川大学华西医院

2017年8月，华西医院与四川希氏异构联合成立华西-希氏医学人工智能研发中心，研究范围涉及消化内镜、病理、CT、MRI、超声等学科的医学人工智能技术。

据了解，早在2017年3月份，华西医院就已经和希氏异构在消化内镜人工智能技术研发方面进行了先期合作。

而在上个月，华西医院消化内镜中心又装载了华西最新消化内镜AI技术模型的硬件设备，完成了对实际病例的首次判定公开演示。这台设备不仅仅对息肉病变能做出准确的判断，同时，对消化道新生物（高倾向于恶性肿瘤的病变）、静脉曲张等多种内镜下病变能做出实时、准确、快速的识别判定。

据雷锋网此前报道，华西医院消化内镜AI项目的临床专家团队由消化科专家唐承薇教授统领，联合研发机构——希氏异构公司的AI技术团队则由鼎鼎大名的前百度杰出科学家吴韧博士带队。华西展示的本地化运行AI模型硬件同时具备高速运算能力、小型化，并兼顾其经济性，训练样本全部来自华西医院。

消息称，华西医院有望在明年推出具有临床应用价值的相关AI设备化投产。

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2.中国人民解放军总医院

科大讯飞医疗事业部总经理陶晓东曾告诉雷锋网AI掘金志，他们的产品“晓医”已在北京中国人民解放军总医院（以下简称301医院）“上岗”，据301医院今年6月反馈的数据，“晓医”每天的交互可以达到2000多次，服务六七百人次。

“晓医”运用的是一套名为“语义张量”的方法，即针对医考需求，将包括医学本科教材、临床指南和经典病例等在内的海量资料录入，使其拥有庞大的医学知识库，做到“有的学”。此外，通过“关键点语义推理”“上下文语义推理”“证据链语义推理”等算法，提升机器的文字推理能力。

11月21日，北京301医院门诊大厅引入智能导诊机器人，为患者提供咨询服务。机器人通过语音和触摸屏与患者人机交互，可进行导诊、指路、医事咨询等服务。

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3.中国医学科学院北京协和医院

2016年8月，北京协和医院正式上线“医疗智能语音录入系统”，成为第一批支持语音识别的公立三甲医院。

北京协和医院在病房、手术室、超声科、放射科等全院病房和医技科室内支持该系统。这一语音录入系统为北京协和医院与云知声共同研发。医生只需要用话筒进行录入，识别正确率达到95%以上。

这套医疗语音识别模型根据不同科室、不同病种的整段病历资料，运算出关键词句语料，在神经科、免疫内科、血液科、普通内科等疑难杂症患者多的科室有显著效果。

而在今年4月，北京协和医学院与科大讯飞宣布共建“中国医学科学院-科大讯飞医学人工智能研究中心”，科大讯飞的智慧医疗相关技术，如口腔科语音电子病历系统，也正式在北京协和医学院落地使用。

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4.空军军医大学西京医院

2016年年底，智能诊疗系统的挂号平台出现在第四军医大学附属西京医院，让医生与患者眼前一亮。

过去挂号准确率只有6、7成，而该系统能达到99%，还能避免黄牛。

智能诊疗系统会快速采集患者的面相、舌苔、体温、心率等，然后根据数据库里的大型分支决策树向患者提5至10个问题。比如患者体温偏高，便问他嗓子疼不疼、是否咳痰，根据答案进入下一分支，通过最短路径算法，用尽量少的问题定位患者的疾病种类。

5.上海交通大学医学院附属瑞金医院

瑞金医院在人工智能方向的尝试颇多。

瑞金医院副院长胡伟国曾介绍到，瑞金医院每天门诊量高达1.2-1.4万，瑞金与科大讯飞共同合作，引入“小颖”机器人。

患者及家属会通过小颖机器人询问厕所、科室地址等，识别率在97%左右。通过该机器人代替医院志愿者和护士的部分简易工作。

瑞金医院也是上海首家引入沃森肿瘤专家(Watson for Oncology)的国内超三甲医院。瑞金医院从今年3月份引入沃森后组织多部门肿瘤专家开展了相应的对照评估研究，其中在结直肠癌方向进行了一定的探讨。

近期，瑞金医院与第四范式联合发布了糖尿病预测软件”瑞宁知糖“，该软件将人工智能技术应用于糖尿病的患病率预测中并取得突破性进展。

瑞金医院结合精湛的专业知识与丰富临床经验，利用第四范式的机器学习平台‘先知’，采用先进的机器学习算法建立模型，预测出个人三年后患糖尿病的概率。对于糖尿病高风险人群，此类早期的提醒可以提高公众的重视程度。

除此之外，瑞金医院神经内科也与英国约克大学启动全球最大规模单中心临床，以验证人工智能及可穿戴设备这一前沿科技可有助诊断及监测帕金森病，第一期研究将于2017年年底前正式启动。

瑞金医院副院长胡伟国：与Watson、讯飞合作，从数字化走向智慧与认知医

6.华中科技大学同济医学院附属同济医院

2015年11月，同济医院和推想科技合作，将十几万张X光和数千张CT数据图像输入系统。推想科技其中有一款智能CT辅助筛查的产品，这个产品可以提升肺结节筛查的效率，原先医生完成整套胸片检查要十几分钟，而现在计算机几秒钟就可以看完。

原有的TEX系统有很多信息，医生诊断的时候要在结构化的模板中写报告，需要把病人的号码输入以后找到病人。

雷锋网AI掘金志此前报道，近期同济医院在系统中增加了推想的入口，进入端口后对图像进行扫描，5秒钟以后得出这个病灶的哪几个地方有结节的诊断结果。保留传统历史报告的同时，将计算机诊断结果与之对比，给出结节的体积、直径，这样便于医生的诊断。医生一时间难以判断X片中是否有病灶，但是如果用CT扫描就可以发现。

同济医院副院长王培军：人工智能在医学影像诊断中的价值及发展趋势

放射科主任夏黎明教授：肺结节的诊断识别，人工智能还要迈过哪些坎？

7.复旦大学附属中山医院

中山医院在大数据领域有着较为深厚的积累，据中山医院普外科主任医师许剑民介绍，大数据的应用，为实现精准医学带来指导。利用大数据实现个体治疗，中山医院普外科结直肠癌团队有较好实践：基于2000年至2017年近万名直肠癌患者数据，医院建立了数据库，同时实现设计和相关信息共享；利用数据库，医生可实现后续自动检索、自动分析；团队还针对3000余例肠癌肝转移治疗，建立了“预后模型”指导更精准治疗，相关成果荣膺国家科技进步二等奖。

8.北京大学人民医院

2013年，北京大学人民医院就建成了临床数据中心。

医院产生的数据包括医嘱、检查、检验、病例、文书、费用信息和大量的影像数据。北大人民医院内部已经有了结构化数据：

搭建了一个临床数据中心项目（CDR），用几年的时间将医院的各个信息系统进行了整合。该系统是以病人的基本信息作为主线，将病人在医院里的历次就诊信息都串联起来。

目前临床数据中心数据存储量是2.5T，患者数430万，医院中35个信息系统作为其数据来源，每月有八万次的访问量。

随后，基于搭建的临床数据中心，北大人民医院建立了科研平台，以CDR为数据源，存储基于大数据架构，更适合科研数据的查询和提取。

由于医院对科研数据需求比较多，随后就在HRP上建立了一个申请流程，根据需要提数据查询需求。从15年建好到16年，已经做了400多个统计查询，其中比较明确的针对科研研究方面的需求有100多个。北大人民医院内部科研数据查询的需求涉及35个临床科室。数据查询目的分为这几类：科研项目；写论文；做前期研究；研究生课题；临床试验。

北大人民医院原放射科主任杜湘珂：鱼龙混杂的AI医疗方案，影像科大夫如何去评判和选择

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9.浙江大学医学院附属第一医院

10月13日，阿里健康与浙江大学医学院附属第一医院等医院签约，共同推动智慧医疗落地。

浙大一附院院长王伟林谈到，阿里健康与浙大一附院共同申报的“医学人工智能浙江省实验室”已经获得了浙江省发改委的初步批准，将很快落地杭州。

该实验室是依托浙江大学附属第一医院进行建设管理的实体性研究机构。今后，双方将在医疗人工智能这个领域强强联手，以智能决策、智能辅助诊断、智能信息安全为研究方向，构建一套智能化的医学研究系统。

因此，王伟林院长给医学人工智能浙江省实验室设立了未来3年的四大目标：建设医疗人工智能影像辅助诊断平台、医学人工智能临床决策支持平台、基于区块链技术的医联体数据平台、医疗大数据智能科研平台，实现人工智能、数据挖掘等技术在浙江省医疗救治领域的应用。

浙大附一院王伟林院长：联手阿里，建设医疗人工智能的“四步曲”

10.南京医科大学第一附属医院

2017年9月，南京医科大学第一附属医院（以下简称“江苏省人民医院”）与推想科技建立合作关系，使用推想自主研发的胸部CT辅助筛查系统AI-CT。

据悉，AI-CT可在5s内完成全序列结节筛查，精准识别实性、亚实性和磨玻璃密度结节，实现结节位置、大小、密度、性质等的结构化描述。

雷锋网AI掘金志了解到，未来江苏省人民医院将更深入地和推想科技合作，让更多报告医生使用AI，把AI融入医生工作流程，成为写报告的重要环节。

江苏省人民医院方射科主任医师唐立钧：AI专家需要深入了解影像科医生的思维方式

11.北京大学第三医院

北京大学第三医院：大数据产品在医院的落地，需如何去做集成融合与利用

12.北京大学第一医院

北大第一医院张路霞：以大数据和 AI 构建数据平台，推动肾脏疾病的研究与管理

13.复旦大学附属华山医院

华山医院信息中心主任黄虹：把 AI 与临床结合后才发现，过去做的事仅是冰山一角

16.中山大学肿瘤防治中心

专访中山大学陆遥教授：“ AI +医疗”的迟来者，用技术壁垒构建“护城河”

19.上海交通大学医学院附属仁济医院

仁济医院副院长闻大翔：公立医院该如何应对人工智能与大数据？

20.中南大学湘雅医院

对话湘雅医院黄伟红：“ 医疗+AI+BD”的商业化困局，落地难题如何化解？

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