随着我国肿瘤发病率日益上升，肿瘤的治疗服务半径又相对较大，不少综合医院的肿瘤科、肿瘤专科医院都“人满为患”。如何让有限的医疗资源发挥最大效用和价值，为肿瘤患者带来更好的就医服务和体验？
2月27日，我院与腾讯公司携手成立肿瘤专科“AI大数据联合实验室”，以计算机人工智能和大数据技术为核心，瞄准大数据平台与自然语言处理、精准医疗、计算机视觉、肿瘤知识库、AI智能助手等五大领域，共同探索医疗人工智能和大数据的新技术、新场景和新应用。
人工智能可以在医院做什么？
一直以来，因为慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、各地医疗发展不平衡等问题，“医疗+AI”一直被被寄予厚望，希望可以借此打破医疗环境的困局。但由于医疗的特殊性，人工智能究竟如何辅助医疗，一直没有标准答案。
作为全国知名的肿瘤专科医院，我院每天要接待来自全国各地的患者。据介绍，2018年复旦肿瘤的年门诊量超过130万人次，手术量达到4万台。
为了改善患者就医体验，提高医护人员工作效率，早在2017年9月，我院与腾讯签订框架协议，助力医院智慧化建设。据介绍，双方自合作以来，建立了依托医院微信公众号的“电子就诊卡”平台，腾讯依托人工智能、大数据处理的能力，为肿瘤医院的精准预约、用药助手、肿瘤智能问答等提供解决方案。
精准预约，让“按需就诊”成为现实
打开微信，进入“复旦大学附属肿瘤医院”微信公众号，点击“就医助手”，办理“电子就诊卡”后，用户便可获得在线挂号、微信支付、报告查询、候诊排队提醒等服务，大大减少了就医排队时间。
截至2018年10月，已有15万余名患者办理了电子就诊卡，覆盖了全国32个省区市159个城市；微信渠道的日均挂号量已接近医院门诊挂号总量的30%。
以往，紧缺的优质医疗资源与疑难杂症如何相互匹配这一问题难以求解。在与腾讯的合作过程中，我院也提出了这一痛点。
“我们和腾讯医疗团队看到了医患双方存在的难处，经过深入探讨和研究，认为这并非‘无解难题’，AI可以帮助解决这个问题。”复旦肿瘤信息中心主任王奕表示。
如今，借助医院的精准预约服务，患者提交检查报告等资料后，AI引擎可以据此分析患者的病程，判断患者是初诊、复诊或术后随访，绘制“患者画像”，进行患者分级，帮助患者快速找到更为适合的专家。
同时为患者提供合理的就医路径引导，包括精准预约、手术排程、术前检查，进行同步预约，进一步缩短患者的等待时间。此外，通过AI引擎进行术前咨询、手术流程跟踪、术后复查和随访，每个肿瘤患者都将通过AI拥有精准到个人的治疗流程管理。
我院门诊办公室主任董枫介绍说，自2018年3月起，医院头颈外科3位医生开始试点实施门诊精准预约，截止到2018年12月17日，医院共有10个外科科室、76位医生、每周平均累计765个号源加入精准预约；期间，“精准预约”项目服务患者数近4万人，符合医生要求、通过患者为5675人，占平台访问人数的14.4%。
“对患者而言，需要更高效地找到相关专家；对医生而言，即使在同一专科领域，每位医生也有都有自己的专长，通过人工智能，可以进行有效匹配，让患者更快得到优质服务。”我院副院长
吴炅表示，通过精准预约找到专家的病人，手术转化率也相当高。
如今，我院精准预约服务已覆盖甲状腺癌、乳腺癌、肝癌等15种常见肿瘤疾病，为每位患者平均节省2.5小时的就诊时间，患者挂专家号的等待时间已经平均减少7.4天，到诊率提高了7%。专家门诊的效率平均提高了3.5倍左右，并且有效打击了“号贩子”现象，让“按需就诊”的理想照进现实。
智能助手，提供全流程全周期的照护
为了给患者提供更准确、更专业的医学科普服务，我院通过自然语言对话的方式向患者提供精准科普、康复指导、就医咨询等服务。
在医院官微上，输入自己想了解的问题，肿瘤助手将快速回答问题，并推送相关的科普知识。除了精准科普外，肿瘤智能问答功能还能为患者提供康复提导、就医咨询等服务。据统计，共有3万余名患者通过肿瘤智能问答获得帮助。
患者在医院看病后，医生会根据患者的病情开出处方，给患者用药建议，但部分患者往往由于各种原因难遵医嘱，导致病情恢复情况不理想。为了给提升患者服药的依从性，保证用药效果，“肿瘤助手”还为患者提供肿瘤常见药品的查询和药师监管下的智能用药指导服务。
目前，用药助手已具备42种常见肿瘤药品知识库，患者可以通过用药助手查询药品信息，也可以享受个性化的用药建议、用药指引等服务。
一直以来，医院随访率无法提升的一个客观因素便是由于随访工作负荷重，医生时间有限，参与较少。而传统的随访方法耗费大量的人力和时间，人工统计难度大且差错率高。
如今，AI大数据联合实验室将借助人工智能，针对这一痛点，提供更有效的解决方案。
吴炅介绍，如今我院乳腺癌领域的完全随访率已经达到80%。借助AI，更多癌种的完全随访率将得到极大提升，这样得出的单病种5年生存率将更为精确。
此外，为了促进临床研究受试者宣教和入组流程优化，提高肿瘤药临床实验入组效率，让有适应症的患者更早用上对症的药物，近日，复旦肿瘤官微又上线了新功能——AI技术支撑的临床试验招募。在AI的帮助下，有意向的患者可以获得智能临床试验推荐，并自主填写资料申请入组。
据透露，未来，我院将以AI大数据联合实验室为新的起点，在肿瘤精准医疗方向深入研究，整合临床和多组学大数据，利用AI引擎构建肿瘤智能诊疗系统，为肿瘤患者提供个体化精准医疗服务。
借力人工智能，复旦肿瘤探索智慧医院新模式
《“健康中国2030”规划纲要》中指出，要建设健康信息化服务体系，推进健康医疗大数据应用。随后，各地不断探索智慧医院落地的最佳模式。
而在如何打造智慧医院的问题上，我院提供了一道新的解法。
据介绍，我院在智慧医院建设方面屡屡有创新之举：
2007年首家全面实施门诊电子病历书写和打印；
2009年开创“日间化疗”信息化管理模式；
2012年率先探索单病种科研数据库建设；
2015年首推乳腺健康全程管理模式；
2017年肿瘤专科分级诊疗和远程医疗平台等。
此外，医院还相继通过了国家卫计委互联互通四甲和电子病历应用水平五级评审。
在此次合作中，AI大数据联合实验室的核心发展战略是以计算机人工智能和大数据技术为核心，瞄准大数据平台与自然语言处理、精准医疗、计算机视觉、肿瘤知识库、AI智能助手等五大“靶点”，涉及包括临床科研平台搭建、结构化病历与质控管理、高危人群肿瘤早筛、精准预约、患者随访管理等十大场景的具体应用。
我院信息中心主任王奕介绍，医疗大数据平台与自然语言处理是AI大数据实验室的基础平台，在医院已有临床数据中心和单病种科研数据库基础之上，实验室计划在2019年中完成大数据和AI平台的搭建，提供高性能计算、GPU计算等资源和服务。
精准医疗将依托医院精准医学中心，目前已经开展乳腺癌智能诊疗系统的前期设计和研发工作，预计2020年形成产品和成果，并将推广至更多肿瘤病种。
计算机视觉包括放射诊断、病理诊断和超声诊断三个方向，应用计算机视觉技术进行医学影像识别，并与患者临床资料、医学知识库结合，达到精准诊断的目的，目前在乳腺钼靶精准诊断、超声智能装备研发、病理精准诊断方面处于全国领先地位。
肿瘤知识库在精准医疗、智能诊断、患者精准宣教、智能医助等方面都有着重要作用，我院参与了复旦大学刘雷教授领衔的十三五国家精准医学重点研发计划项目，致力于将肿瘤临床指南自动结构化处理和知识库转换等领域，取得了一定成绩。
在AI智能助手方面，医院已经在精准预约、智能问答、用药助手、临床试验招募等场景取得一定进展，并且入选上海市首批十大人工智能应用场景。未来两年内希望能在肿瘤患者就医全流程方面做到全方位服务，提升患者就医的便捷度和知晓度，引导患者自我管理能力的发展。
我院院长
郭小毛说：“医院将在AI大数据的技术支撑下，孵化多个体现肿瘤专科医院特色，应用于患者服务、临床诊治及医疗科研的智慧医疗项目，全面推进智慧医院建设”。
郭小毛还强调，我院和腾讯将在上海率先打造一所院企共建的人工智能新技术“孵化器”，诞生出有应用价值且造福患者的智慧医疗产品，并可形成具有复制和推广价值的“复旦肿瘤”模式。
