當AI診斷準確率超98%，醫生會被取代嗎？長海醫院打出“人機組合拳”

來源：滾動播報

（來源：上觀新聞）

主動脈夾層發病急、進展快，每延遲1小時，死亡率就增加1%。

面對這一急重癥，海軍軍醫大學第一附屬醫院（長海醫院）血管外科不僅將AI技術深度融入診療全流程，更以血管介入手術機器人、創新覆膜支架等“新武器”突破診療瓶頸，為患者筑起更安全的生命防線。

打造術前評估雙引擎

在長海醫院，一套自主研發的“主動脈夾層AI輔助診斷系統”已成為醫生的得力助手。當患者的主動脈CTA影像數據上傳后，AI能在3分鐘內生成診斷報告，標注破口位置及受累分支。系統還能在20秒內自動構建三維血管模型，1分鐘內完成術式模板測量，輸出20余項關鍵參數。

“過去手動閱片和建模需15到20分鐘，現在這套系統能讓術前評估效率提升3倍以上。”長海醫院血管外科副主任醫師張磊介紹，該AI系統整合了醫院近10年2000余例病例數據，對Stanford A型和B型夾層的識別準確率分別達96.8%和98.2%，為急診決策節省寶貴時間。

然而，技術的精準性不可替代最終診斷。長海醫院血管外科主任陸清聲教授強調：最終診斷仍需醫生結合患者癥狀、病史綜合判斷。

曾有一位56歲突發胸痛的劉先生，AI快速提示Stanford A型夾層，但醫生結合其10年高血壓病史，重點評估血壓波動對夾層進展的影響，“這是任何系統都無法獨立完成的。”

去年，長海醫院還曾出現1例AI誤判的“主動脈壁內血腫”病例，經醫生結合患者胸痛特點及隨訪影像復核后，糾正為“不典型動脈夾層”，避免了治療方案偏差。

構建精準治療鐵三角

對于復雜病例，手術方案的精準制定與實施直接關系預后。AI治療輔助系統能為醫生提供“多方案對比參考”，而血管介入手術機器人與創新支架則成為“精準執行”的關鍵。

一位68歲的張先生確診復雜Stanford B型主動脈夾層，且合并多種疾病，傳統手術風險高。AI系統在1小時內提供了3套個性化方案建議及其風險測算。

“AI會基于主動脈夾層治療病例數據，計算每套方案的并發癥概率，但最終選擇需要醫生權衡患者個體情況。”陸清聲團隊經過多學科會診，考慮到張先生肺功能差、無法耐受長時間手術，且AI提示方案一的腦缺血風險可通過“左頸總動脈煙囪支架”技術降低，最終確定采用方案一，并啟用血管介入手術機器人輔助操作。

術中，醫生通過控制臺操縱血管介入手術機器人完成操作。其機械臂能實現毫米級精準定位，避免醫生暴露在輻射下。植入的Castor支架作為世界首款一體化主動脈弓單分支覆膜支架，其獨特設計解決了錨定區不足的難題。

手術歷時95分鐘，術中出血量控制在125毫升，術后7天張先生順利出院，未出現肺部感染、內漏等并發癥。

實現全周期管理閉環

術后長期管理同樣關鍵。長海醫院構建了“智能隨訪平臺+單病種數據庫”的全周期管理體系。患者復查時，AI系統能自動對比歷次影像，分析支架移位、內漏等變化；手術機器人記錄的術中數據也同步整合，幫助全面評估。

“過去醫生對比影像需逐幀查看，現在AI能自動標注細微變化。”長海醫院血管外科總護士長李海燕介紹，比如一名患者在術后6個月復查中，AI發現了0.3厘米微小內漏，這是肉眼難以察覺的。目前，該智能隨訪平臺已推廣至國內9家醫院，惠及1600余位患者。

當然，陸清聲也指出了技術的局限，“AI無法評估患者的臨床癥狀與影像的關聯性，比如有的患者AI提示內漏體積略有增大，但患者無任何不適，且血壓控制穩定，醫生會選擇密切觀察而非立即干預；反之，若患者出現胸痛，即使AI未提示明顯異常，也需進一步排查，這正是醫生臨床經驗的價值所在。”

陸清聲提到，醫院始終堅持“醫生主導、技術輔助”的原則。未來，計劃進一步優化AI系統，納入更多維度的數據，并拓展血管介入手術機器人的臨床應用。

原標題：《當AI診斷準確率超98%，醫生會被取代嗎？長海醫院打出“人機組合拳”》

欄目主編：樊麗萍 圖片來源：院方供圖

來源：作者：文匯報 李晨琰 通訊員 白進