从临床到科研，探索AI赋能医疗新路径
从临床到科研，探索AI赋能医疗新路径
如果问当下最火的话题是什么，人工智能一定是其中一个。尤其是生成式人工智能的迅猛发展正催生和引领着新一轮科技革命和产业变革。今年的政府工作报告也提出，“持续推进‘人工智能+’行动”。作为人工智能落地的重要领域，“AI+医疗”也在持续升温。
我们特别策划推出“人工智能+医学”专题，展示浙大医学在医学教育、医疗服务、科学研究、医院管理等方面的前沿探索和重大成果，共同探讨人工智能如何更好赋能医学高质量发展，推动医学进步，守护人类健康。
今天推出“人工智能+医学”专题报道之三：从临床到科研，探索AI赋能医疗新路径。
今年1月24日，由中国科学院院士、浙江大学医学院院长黄荷凤教授领衔的研究团队，在浙江大学医学院附属妇产科医院正式启动“中国新生儿多组学研究计划”。该计划致力于建立一个涵盖100万名中国新生儿的多组学公共数据库，包括基因组、代谢组、蛋白质组等多维度数据。
“依托浙江在全国领先的算力优势，新生儿多组学和多模态数据库的建设，可支持深入探索儿童发育疾病的生物学机制，发现疾病的关键筛查靶点，为疾病早期临床干预赢得宝贵的时间窗口。”黄荷凤院士说。该研究计划首期预计持续至2030年，将覆盖100万名孕妇和新生儿的样本采集与随访管理。
这让我们看到，以人工智能技术为代表的数字技术正给当代医学注入新的动能——它不仅带来更便捷、精准、个性化的医疗服务，更因其海量的数据和巨大算力，不断助力医学发展实现新突破。
专业贴心还全能
孕期全程由数字人陪伴
39岁的秦羽（化名）第一次怀孕，孩子来之不易，格外警惕。
随着肚子越来越大，她也暂停了工作。在家里做点简单家务，就当日常运动。抚着圆滚滚的肚皮，感受着胎动，秦羽觉得有点不对劲。
她拿起手机，迅速打字。
“最近胎动感觉不是很正常。”
没一会儿她收到回复：“亲爱的，您先不要过于担心，您最近是否有进行过胎心监测呢？”
“我不太会测。”
“没关系，不太会测是正常的。你可以根据以下内容进行学习哦。”
很快，她收到了几个小视频，都和胎动有关，她一一看了起来。
手机那头，发出如此贴心对话的却是个机器人。这是浙江大学医学院附属妇产科医院新推出的孕期健康陪伴数字人医生，利用信息平台为孕期人群提供24小时个性化服务。孕产妇可与数字人进行互动，提供实时问答服务，并根据孕妇的需求提供相应的健康建议和陪伴。
许多孕妈对怀孕的了解通常只限于孕吐、停经等表面现象，缺乏经验、专业知识甚至常识。同时，孕期准妈妈容易出现易怒、抑郁等心理问题。特别是高龄产妇、怀有双胞胎的孕妇，以及在B超等检查中出现异常的孕妇，心理更容易出现较大的变化。
“传统围产期管理因产检次数有限，存在宣教不充分、潜在妊娠风险未及时发现等问题。AI数字人医生为孕产妇提供实时解答、精准孕检报告解读、个性化健康分析建议和生活方式指导，胎儿发育跟踪、胎教和心理健康支持等服务，帮助孕妇更好地了解身体状况，及时处理问题，降低妊娠风险。”附属妇产科医院信息中心主任何剑虎说。
数字人是位“全能选手”，帮助孕妇理解检查报告，提供专业建议；提供预约挂号、导诊、健康咨询等；监测健康状况，获取个性化建议；提供科普教育，帮助孕妇了解孕期知识，减轻焦虑。
打破时间空间壁垒
远程会诊共享优质资源
为了更好地将优质医疗资源下沉，打破空间约束，附属妇产科医院智慧医院平台实现了远程会诊、多学科会诊、远程会议等功能。
通过“云上妇幼”远程会诊，当地患者在家门口就能享受到优质医疗资源。
在附属妇产科医院湖滨院区远程会诊中心，专家团队正通过智慧医院平台进行视频连线，跨越4000多公里，和远在新疆生产建设兵团第一师医院的专家们进行又一次“隔空”会诊。
小萍（化名）30岁，自然受孕，单绒毛膜双羊膜囊双胎妊娠。孕16+周无创DNA提示胎儿10号染色体存在重复。后做羊水穿刺初步诊断为胎儿常染色体异常，需要评估胎儿预后风险和妊娠风险并指导下一步的检查。
专家结合胎儿羊水穿刺结果，认为10号染色体存在8Mb的重复，因重复片段较大，意义未明，且存在外显不全的情况，建议先完善夫妻双方芯片检查，根据检查结果决定下一步处理。在和孕妇及家属沟通后，决定后续来浙江大学医学院附属妇产科医院进一步行染色体检查。
这种“隔空”会诊的模式，经常在这里上演，让两地的医疗专家能够实时交流，共享病例信息，共同为患者制定最佳的治疗方案。不仅为患者提供了更专业的医疗支持，也是附属妇产科医院助力数字化产前诊断、出生缺陷防控工作重要的一步。
大数据提供相似病例
“助手”让年轻医生迅速成长
2024年，附属妇产科医院和浙江大学自主研发的“善育大模型”正式发布。这是附属妇产科医院将自主梳理的一系列诊疗规范、临床指南、医学词典、医学论文及脱敏后的医院真实病例作为数据语料，将人工智能技术在妇产学科专业化垂直领域的应用，打造更便捷的诊疗助手、科研帮手，改变医生学习和临床实现方式，为妇产医学人工智能应用开创了新篇章。
产科的小周医生，去年博士毕业后进入医院工作，虽然有不少实习经验，但是想要独当一面，“心里还是有点发怵的，任何决定我都想要和老师商量商量。”小周坦言。
她将医院推出的智能医生助手运用到了日常的工作中。这个“助手”很智能，不仅能构建AI诊断推理、问诊学习能力，还能根据看诊过程获得的患者主诉、病史记录实施诊断推理过程，提供匹配的诊断及治疗方案建议，或提供病情相关诊疗指南。她还能在系统里查询到很多相似病例，根据患者看诊过程获得的主诉、病史记录，自动查找匹配医院历史相似病例。由于相似病例包括检验检查、护理、用药、手术、治疗等较为完整的诊疗信息，“确实在诊断过程中给了我不少参考。”另外，助手通过构建综合医疗知识库，结合大模型技术，实现了医疗知识的深度挖掘与高效检索，为医学研究和教育提供了全新的工具和方法。
立足临床需求
科研创新落地生根
医学科技创新始于临床、立足于临床、发展于临床、服务于临床。
患者是科研的最终受益者。对妇产领域的“卡脖子”问题，附属妇产科医院始终保持着高度的责任感和使命感。AI的运用，也使科研更有前瞻性，为实现新突破注入更强劲动能。
2024年年底，中国首例乳腺癌综合模型风险评估的PGT试管婴儿在浙江大学医学院附属妇产科医院成功妊娠，这将是一个乳腺癌高风险家庭中的乳腺癌低风险宝宝。这标志着我国在遗传性肿瘤源头防控方面取得了重要进展，通过这种先进手段可以让子代患癌风险大大降低。
黄荷凤院士带领团队利用UK Biobank（英国生物标本库）中18,483例女性乳腺癌患者样本和 246,222个对照样本的遗传信息和样本信息，基于东亚人群数据对该模型进行了校正，结合乳腺癌易感基因变异风险和乳腺癌家族史，构建了自己的乳腺癌风险评估综合模型，用于胚胎的乳腺癌风险评估，筛选乳腺癌低风险胚胎。团队构建的乳腺癌综合风险预测模型基于亚洲人群矫正后的位点效应值，优于基于欧洲人群位点效应值，更适用于中国人群。
为加速科技成果的转化落地，附属妇产科医院还牵头成立了浙江省妇产学科创新转化联盟，是浙江第一个以学科命名的转化联盟。近五年来，联盟举办创新转化大赛，深化医研企融合，构建高效科技成果转化体系，实施科技成果精准接洽，医院数十项科技成果得以转化落地。