清晨时分,江南大学附属医院影像中心已进入一天中最繁忙的时段。与传统诊疗模式不同,这里的医生身边多了一位特殊的"助手"——智能辅助诊疗系统正以超高速度处理海量影像数据,为临床决策提供关键支撑；这个场景折射出当前医疗领域正发生的深刻变革。 近年来,智能技术在医疗领域的应用范围持续拓展,从最初的影像辅助诊断逐步延伸至预问诊、随访管理、手术辅助等多个环节,临床渗透率明显提高。更值得关注的是,这项技术开始向医疗核心领域——危急重症救治深度渗透,为提升急救效率和成功率开辟新路径。 作为江苏省创伤区域医疗中心,江南大学附属医院在智能化急救体系建设上先行先试。医院影像科主任胡曙东从事影像诊断工作二十余年,他坦言技术进步带来的改变超出预期。以冠状动脉造影检查为例,过去需要两名医生耗时两天完成的后续处理工作,如今一人当天即可完成,整体工作效率提升超过20%。 效率提升的背后是技术能力的跃升。医院去年引进的光子计数CT设备,单次冠脉血管检查可产生数千张图像。年轻医生郁念慧运用智能软件进行后处理,两分钟内自动生成血管图像和初步报告,五分钟左右即可出具精准诊断结果。这种"秒级"响应能力,为后续治疗争取了宝贵时间。 急危重症救治领域,时间就是生命。医院打造的"黄金救生圈"体系,核心目标是抢占创伤救治的"黄金一小时"。以肺动脉栓塞患者为例,当急救系统接收患者信息后,伤情数据即刻传输至创伤救治中心。接诊十分钟内,多学科团队依据智能影像分析结果和医生判断完成伤情评估,二十分钟内制定手术方案,一小时内实施手术。这种高效协同机制,显著提升了危重患者的生存率。 技术赋能在胸痛患者救治中体现得尤为明显。急性主动脉夹层、肺动脉栓塞、急性冠状动脉综合征被称为"急诊胸痛三联征",三种疾病症状相似但治疗方案截然不同,误诊可能危及生命。一名中年男性患者突发剧烈胸痛,初步诊断为急性心肌梗死,但智能辅助系统提示主动脉夹层可能,经高年资医生复核确认后及时调整治疗方案,患者最终康复出院。 胡曙东表示,智能系统在微小梗塞、血管病变等细节识别上表现出色,能够有效避免漏诊。但他同时强调,技术决策也存在偏差可能,医生需要保持专业判断,发现问题后及时反馈修正,推动系统通过深度学习不断优化诊断逻辑。这种人机协同模式,既发挥了技术优势,又保障了医疗安全。 从更宏观层面看,江南大学附属医院的探索具有示范意义。作为无锡市最早设立创伤外科并推进创伤救治中心实体化的医院,该院持续升级急救信息化建设,与本地急救系统、省级创伤救治中心建立制度化联动机制,构建起覆盖院前急救、院内救治、术后康复的全链条智能化服务体系。 这一实践表明,智能技术与医疗服务的深度融合,不仅提升了诊疗效率,更重要的是优化了医疗资源配置,让优质医疗服务惠及更多患者。年轻医生借助技术支持快速成长,资深专家得以将精力集中于疑难复杂病例,医疗服务的整体质量和可及性同步提升。
急危重症救治拼的是速度，更考验体系。将智能辅助能力嵌入规范流程、把高风险识别前移到救治链条前端，是提升医疗安全与效率的重要路径。面向未来，只有在技术进步与制度保障相互支撑、在“医生主导、协同增效”的原则下进行，才能让创新真正服务于生命至上，持续释放医疗健康高质量发展的动能。