血管外科專家說“AI成為助手”，它幫醫生做了哪些事？

在上海長海醫院，一套自主研發的“主動脈夾層AI輔助診斷系統”，成為血管外科醫生的“得力助手”。醫生與AI的關系在臨床實踐中不斷探索和重塑，并非彼此替代，而是經驗與技術的融合。

“主動脈夾層發病急、進展快，每延遲1小時，死亡率就增加1%。” 12月23日，海軍軍醫大學第一附屬醫院（上海長海醫院）血管外科主任陸清聲教授談到主動脈夾層手術時說，AI能夠幫助醫生。長海醫院將AI技術深度融入主動脈夾層診療全流程，用技術提升效率，發揮醫生的主導作用，為患者筑起更安全的生命防線。

陸清聲（右）在手術室外查看醫學影像。長海醫院 供圖

長海醫院介紹，近日56歲的劉先生因突發胸背部劇痛就診，血管外科醫生第一時間開具主動脈CTA檢查，影像數據剛上傳系統，AI便開始自動分析——3分鐘后，一份診斷報告生成：“升主動脈可見破口，真假腔形成，累及頭臂干動脈，考慮Stanford A型夾層。”同時，系統用紅色標注出破口位置、真假腔邊界及受累分支。

在生成診斷報告的同時，這套AI輔助系統還在20秒內自動構建出了患者主動脈三維血管模型，1分鐘內完成術式模板測量，輸出包括主動脈直徑、分支角度在內的20余項關鍵參數，甚至能模擬不同支架植入后的效果，為醫生提供了快速而全面的參考。

“過去醫生手動閱片加建模，至少需要15分鐘到20分鐘，遇到復雜解剖結構還容易遺漏細節，現在這套AI快篩智能建模系統，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說，AI系統整合了該院近10年2000余例主動脈夾層病例影像數據，對Stanford A型、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。

除了急診診斷，AI在主動脈夾層高危人群篩查中同樣表現亮眼。通過分析患者血壓波動數據、既往病史、影像學資料，結合10萬份主動脈疾病臨床病例數據庫，AI系統能快速評估患者發病風險，對高風險人群推送預警提示。在術后復查影像分析中，系統還能自動對比術前術后真假腔變化、支架位置及有無內漏，將醫生的閱片時間從平均30分鐘縮短至10分鐘。

不過，雖然AI正在臨床實踐中為醫生提供越來越大的輔助，但醫生仍是診療全程的核心。陸清聲強調，最終的診斷仍需醫生結合患者癥狀、既往病史綜合判斷。比如上述患者劉先生，有高血壓病史10年，醫生會重點評估血壓波動對夾層進展的影響，這是AI系統無法獨立完成的。2024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。

陸清聲表示，對于復雜主動脈夾層患者的手術方案，AI治療輔助系統會為醫生提供“多方案對比參考”。同時，主動脈夾層患者術后需長期監測支架位置、有無內漏等情況，長海醫院也將AI技術與術后管理深度融合，構建了“智能隨訪平臺+單病種數據庫”的全周期管理體系，加上血管介入手術機器人的術后數據反饋功能，讓隨訪精準度再升級。

在專家看來，AI像“資料庫+計算器”，手術機器人能保證更精準執行手術任務，創新支架則能解決技術瓶頸，而這三者都離不開醫生的主導。陸清聲舉例說，許多患者希望術后能盡快恢復日常活動，如何選擇治療方案，傳統開放手術還是新型微創手術，這些醫學與人文的考量需要醫生與患者充分溝通后才能最終確定。

“新質生產力是工具，不是替代者。” 陸清聲說，在推進技術創新時，堅持“醫生主導、技術輔助”的原則，讓AI負責處理繁瑣的影像分析、數據計算，通過機器人保證手術精準執行，利用創新支架突破技術瓶頸，而最終的診斷決策、手術策略調整、人文關懷，都必須由醫生完成。