以AI智慧體為驅動，神州數位賦能胰腺外科領域提質增效

胰腺作為人體重要器官，在機體代謝調控和消化過程中發揮著不可替代的作用。由於其周圍血管、神經分佈密集，解剖結構精細，手術操作空間狹小，胰腺癌手術也因此被認為是外科手術中的“珠穆朗瑪峰”。儘管現代影像學、微創外科手術的革新以及多學科協作模式的成熟，大幅提升了手術安全性，但術後胰瘺、出血、感染、血栓等術後並發癥仍威脅著患者的生命安全。在傳統術後管理流程中，臨床醫生通常依賴個人經驗、影像學檢查及實驗室靜態指標綜合判斷患者出院標準。這種模式存在明顯局限性：一方面，一線年輕醫生經驗積累不足可能影響判斷準確性；另一方面，知名胰腺科室的先進診療經驗難以高效推廣。如何破解這一困境？一套更高效、精準的“數字化輔助診斷工具”，正成為革新胰腺術後出院評估流程、升級管理科學性與規範性的關鍵突破口。

胰腺外科出院診斷面臨多重挑戰

作為一家在胰腺診治方面頗負盛名的綜合三甲醫院，該院多年來始終聚焦胰腺外科領域的技術創新與臨床探索。在多年臨床實踐過程中，醫院團隊認識到，術後並發癥是導致胰腺癌患者死亡率居高不下的關鍵因素，尤其是手術過程中涉及的血管吻合、術後生理代謝紊亂等問題，對胰腺癌術後管理體系構成了多重挑戰。

首先，在胰腺科室出院診斷過程中，數據往往來源於檢驗科的化驗單、影像科的各類圖表與醫學影像、臨床電子病歷等多個科室不同系統，且具有不同數據形態，無疑增加了資訊整合與分析的複雜性，為精準診斷帶來不小難題。

其次，醫院通常會針對年輕醫生設置輪崗定診機制，以便其更好地了解各科室運作機制。因此面對出院診斷中的多源異構數據時，醫生往往需要具備跨學科的專業知識和豐富的臨床經驗。同時由於出院診斷多依賴人工完成，還存在診斷主觀性、漏診等情形，需要專家二次審核。

最後，由於住院患者一般看病週期都比較長，診療數據龐大。醫生從單篇篇幅長達上萬字的病歷文本裏提取各項指標數據，再按照醫療時序性整合給出3－4個診斷結果，不僅操作複雜且極為耗時。

AI智慧體助力胰腺外科優化出院診斷流程

人工智慧技術在醫療領域的應用，為胰腺外科出院診斷創新性地提供了解決思路。為了讓AI技術更好地應用於胰腺科室出院診斷流程，神州數位基於“專家經驗－模型推理”的雙向反饋機制，依託診斷標準和病歷內容建立高品質知識庫，同時將專家數十年的診療經驗轉化為可解釋的思維鏈，輔以智慧體評測－反思－自進化等方法，形成術後並發癥診斷方案，實現AI技術在胰腺領域的創新應用。

首先，神州數位利用其自研的企業級Agent中臺——神州問學平臺的數據管理功能，訪問並提取來自檢驗科、影像科等不同科室，以及臨床電子病歷産生的多源異構數據，經技術處理後，形成標準化醫療數據集以支撐醫療輔助診斷。

之後，神州數位利用Agent模型的多模態語義理解和專業模型調試能力，對患者的多源數據進行處理，挖掘數據中的潛在規律和關聯。同時醫生基於自身專業知識和臨床經驗，對模型分析結果進行審核、驗證和優化，確保知識的準確性、客觀性，減少漏診情況。

最後，隨著樣本累積，患者多源數據持續輸入，Agent模型不斷學習挖掘新特徵、新關聯，胰腺外科診斷標準知識庫動態更新。同時，醫生基於新案例、新研究，將前沿的醫學理念與實踐經驗融入知識體系，優化模型結論的準確性和合理性，最終促進AI智慧體自進化發展。通過以上方案，AI輔助診斷準確率超過90％，胰腺外科醫生只需不到1分鐘，便可從患者過往診療數據中精準發現患者細微指標異常，診斷效率明顯提升。

基於這些成功實踐，神州數位與該院已經聯合申報成功相關臨床專項課題，聚焦專科病症圍術期全流程智慧閉環管理，構建首個基於神州問學平臺的醫療行業專病垂直大模型，通過AI模倣醫生推理過程，為臨床醫學提供更加精準的決策支援。

近期，國家衛生健康委聯合多部門印發了《關於促進和規範“人工智慧＋醫療衛生”應用發展的實施意見》，明確提出以場景驅動人工智慧在臨床診療領域的規範應用、推動醫療服務全鏈條智慧升級，為智慧診療未來發展指明方向。

積極響應國家政策，神州數位術後輔助診療系統在該院胰腺科室出院診治流程中的初步實踐，為AI技術向醫院其他科室及病歷系統拓展提供了可複製的應用範式。隨著Agent技術應用的不斷成熟及AI診療經驗在跨科室、跨機構間的推廣，未來全國各地胰腺科室有望建立統一的術後並發癥評估標準，實現胰腺外科行業出院診治水準的同質化提升，推動醫療AI從“單點場景應用”向“全流程深度賦能”跨越發展。（神州數位）

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