刷脸看病 全国首家智慧医院在广州亮相

用蚂蚁花呗先看病后付费，刷脸建档、支付一条龙搞定……这些互联网消费潮流终于在医院实现。4月2日，全国首家智慧医院正式“上线”。广东省第二人民医院在问诊分诊、支付、影像诊断、智能物流等10项领域应用人工智能，将就医“六步走”变“两步走”，不仅节省各种排队时间，医生有了AI医生助手，更重要的是患者还能刷脸就医，不用怕忘带卡、身份证和现金。

全国首家智慧医院在广州亮相（摄影：高龙）

导诊机器人（摄影：高龙）

打造智慧医院 10项“人工智能+医疗”上线

“请问我肚子痛应该看哪个科？”

“您好，请输入您的其他症状……建议您挂消化内科。”

在广东省第二人民医院门诊大堂，漂亮的导诊机器人正在按照患者的要求，给出导诊建议，弹出导航立体地图告知科室路径，并帮忙挂号。广东省第二人民医院院长、党委书记田军章介绍，省二医正式上线了10项“人工智能+医疗”新功能，将人工智能全面应用到医疗服务中。他们分别是智能支付、智能问诊、“刷脸”就医、智能物流、智能仓储、智能配送、智能应急指挥、智能影像诊断、人工智能医生及智能机器人等。

到底有多智能？带你们来体验一下。打开微信，进入“广东省第二人民医院”微信公众号，点击“智能医生”按钮，把“症状”输入，经过3分钟的智能“问诊”，AI医生就能给出具体的就医建议。随后再用微信完成预约挂号和支付。

来到医院就诊时，打开该院微信号点击智能导航，导航能直接导引你到医生诊室。当你进入医生诊室前，医生早就通过点击电脑上的智能诊断按键，查看你刚才在手机上跟AI医生智能问诊过程。再经过面对面问诊，明确诊断，医生点击智能诊断，系统弹出根据深度学习诊断模型以及权威疾病诊疗指南等给予的处方、用药指引等。医生鼠标点击选择，打印机就“吐”出处方单，节省打字时间。

万一需要拍CT，也不用担心医生的肉眼有漏网之鱼，因为这家医院的影像医生有了AI医生帮他一起看片子，AI系统可以发现小于10mm以下的小结节，辅助医生找到肉眼容易忽略的小结节。

随后，缴费也可以扫码付、支付宝、微信等多种途径不用排队。

物流机器人“小易”自动运送手术物资（摄影：高龙）

物流机器人“小易”（摄影：高龙）

刷脸即可支付 用蚂蚁花呗先看病后付费

万一没带现金，微信、支付宝都没钱，怎么办？点击支付宝，开通用信用就医，用蚂蚁花呗先看病后付费。如果要住院，在省二医，广州医保住院病人可免交押金直接入住。也就是说，在该院，门诊住院都可先看病后缴费。

更新奇的是，如果你还没建档，试试刷脸建档。用该院微信公众号刷脸验证身份，只要眨眨眼睛、张张嘴，3-5秒与公安系统的数据对接验证成功就建好档。田军章介绍，刷脸支付即将上线，届时刷脸建档、支付“一条龙”服务，市民再也不用担心忘带身份证、就诊卡、信用卡以及现金了。

除此之外，该院还配备了物流机器人“小易”自动运送手术物资，只见它在手术室运着手术器械来回穿梭上下电梯忙碌着，24小时全天候无休息工作，让医护人员更专心进行手术，不需要担心物资配送问题。在手术室，患者用的耗材一出库，红外标签嘀一声，无缝对接这名患者的信息……

90%准确率 AI医生达到中级以上医师专业水平

当然，提及人工智能医生，不少患者担心就诊准确性问题。为了提高准确性，省二医构建了以三甲医院医疗数据为支撑，全球最大的中文医疗词库和医疗知识图谱，实现人工智能先进应用，形成医疗健康大数据与AI平台基础优势。

该院信息科主任连万民介绍，一是将该院2005年至2017年数十万份电子医疗病历用于智能医生的深度神经网络学习，建立诊断模型。电子病历经过脱敏等一系列处理后在本院建立智能辅助诊断深度学习的平台。二是根据国际及国家的标准指南，汇集整理了11.8多万医学词条，建立疾病诊断的知识图谱。市民只需输入词语，医疗健康大数据平台就能在秒级内从海量数据中找出相关联的疾病及其症状、检验检查、医疗方案等，对患者进行诊断。

为了保证严谨性，该院还组织10多轮多学科专家对数据模型论证标识，将智能医生的准确率提高到90%以上。

与一般的AI医生不同，该系统给出的判断更严谨，做出百分比的推断。广东省第二人民医院副院长、党委副书记李观明介绍，目前人工智能医生已经覆盖了200多种常见病，其中囊括了普通社区医院日常诊断的90%的病种。它达到中级以上医师（相当于临床主治医师）专业水平。未来不断的学习和论证下，智能医生的准确率还会继续提高，覆盖更多国际标准病种。

田军章认为，让病人好看病，看好病是需要解决的痛点，在省二医看到的这些技术应用目的就是为了对患者就诊流程以及医院业务流程进行全面流程再造，以人为本，实现持续改善患者就医感受，全面提升医院的服务、效率、质量、安全等目标。

除此之外，据李观明透露，广东省卫生计生委已委托省二医起草广东省智慧医院建设标准，目前，建设标准正在起草很快出炉，将为广东省各大医院创建智慧医院提供系统的指南，推动人工智能深入应用，改善患者就医体验。

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