中山大学附属中山医院：甲状腺检测黑科技上线

中山大学附属中山医院：甲状腺检测黑科技上线

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近日，中山大学附属中山医院检验医学中心传来喜讯：该院成功建立了甲状腺功能检测项目的自动审核系统。这一创新不仅显著提升了检测效率和准确性，更为临床诊疗提供了更加可靠的数据支持。

在四川省绵阳市游仙区忠兴镇兴合村，村医宋文卓每天都会使用AI辅助诊疗系统。通过与国家核心知识库对接，该系统能够快速提供诊断建议，不仅提高了诊断的准确性和效率，还能帮助医生更好地应对复杂病例，降低误诊漏诊风险。

在华中科技大学同济医学院附属协和医院，“AI智慧门诊”已经上线运行。患者可以通过智能分导诊功能快速找到合适的科室，还能通过“智能候诊室”功能提前与“医生数字人”沟通病情。在北京友谊医院，AI系统甚至能帮助医生生成病历，大幅提升工作效率。

针对甲状腺疾病诊断这一临床痛点，中山大学孙逸仙纪念医院细胞分子诊断中心研究团队开发了ThyroPower系统。该系统基于深度学习技术，能够快速、准确地对甲状腺结节进行细胞病理诊断，灵敏性和特异性表现优异。

ThyroPower系统的成功离不开高质量的数据标注。经验丰富的细胞病理学家对数据进行了精准标注，确保AI模型能够准确学习和模拟专业病理诊断过程。目前，该系统已在超过50家医院落地应用，显著提升了细胞病理学家的诊断准确性和效率。

医疗AI的快速发展带来了诸多便利，但同时也引发了一些担忧。例如，医生可能会过度依赖AI技术，忽视自身专业判断；算法透明度不足可能导致患者知情权受损；数据安全和隐私保护也是不容忽视的问题。

此外，医疗资源分布不均的问题仍然存在。虽然AI系统能够在一定程度上缓解病理医师短缺的现状，但在一些资源匮乏地区，如何确保AI系统的有效应用仍是一个亟待解决的难题。

总体而言，中山大学附属中山医院甲状腺功能检测自动审核系统的成功应用，以及ThyroPower系统在多家医院的落地，都充分展示了AI在医疗领域的巨大潜力。随着技术的不断进步和完善，相信医疗AI将在未来发挥更加重要的作用，为患者带来更优质、便捷的医疗服务。