近日，哈尔滨医科大学附属第二医院超声医学科、病理科、放射线诊断科、骨科、CT诊断科、PET/CT诊断科、核磁共振诊断科、门诊相继完成AI（人工智能）技术对接，正式将AI技术引入临床诊断与辅助治疗，标志着黑龙江省首次将AI技术全面应用于临床医疗。
智慧医院建设推进会现场（哈医大二院供图）
2月19日，哈医大二院召开智慧医院建设推进会，相关临床科室负责人参加。推进会对各科室的技术推进情况精准部署，强化落实。近年来哈医大二院不断引入各项AI系统，持续推进AI技术的临床应用，多项AI技术模型融合了海量的医学数据资源，赋予了新系统强大的学习和推理能力，使其在医学领域展现出卓越的智能化水平，哈医大二院在智能化与数字化建设迈出了重要一步。
超声AI辅助诊断系统推动超声诊疗智能化变革
近日，哈医大二院超声医学科引进了全球领先的超声人工智能辅助诊断系统，并完成临床应用。该系统基于10万例以上数据训练生成的AI模型，依托超轻量级SK-RTMDet算法与Transformer分类网络双引擎，响应速度突破毫秒级瓶颈。可显著提升早期微小病灶的检出率，降低漏诊风险，并根据病灶特征进行定性的分级辅助诊断，显著提高病灶检测准确率。系统可通过AR自动识别标记病灶，为哈医大二院超声设备注入人工智能新活力，对复杂病例的鉴别诊断提供多维度量化依据。
据超声医学科主任冷晓萍介绍，超声科患者数量众多，医生工作强度极大，超负荷接诊容易导致漏诊和误诊，而且年轻医生学习周期长，经验和能力有所不足，对疾病的检出率以及诊断的准确性造成影响。最新引入的全球首创人工智能超声导航系统，能够实时动态剖析甲状腺及乳腺的超声视频图像，达成毫秒级的病灶捕捉，智能化地完成病灶定位、特征分析、诊断决策以及报告生成，助力医生在检查过程中同步获取AI的精准提示，减轻医生因疲劳和经验欠缺引发的漏诊及误诊情况。
此次超声AI新技术的落地，标志着超声诊断正式踏入“AI赋能的新时代”，凭借硬核科技重塑诊疗标准，可以为患者提供更为高效、精准和安全的医疗服务。
乳腺影像AI技术：智慧医疗赋能精准诊断
哈医大二院放射科率先引入智能乳腺断层影像智能分析系统，通过AI技术与医学影像的深度融合赋能乳腺疾病精准诊断，该技术可通过多模态融合，联动超声、MRI构建“乳腺病变图谱”，预测肿瘤演进，并利用AI标注的十万级标准化病例库，挖掘病灶特征与预后关联，推动个体化治疗。AI技术进入乳腺影像领域，将推动乳腺疾病筛查和诊断向更高效、更精准的方向发展。
放射线诊断科副主任高波介绍，乳腺断层影像（DBT）单次检查生成数百层影像（超10GB数据），医生需逐层分析微小钙化、结构扭曲等隐匿病灶，耗时耗力且漏诊率高。AI系统可自动识别11类病灶，快速定位目标层，AI实时同步分析，大幅降低漏诊风险，实现“精准标记+人工复核”的高效模式。
与传统乳腺影像诊断技术相比，AI辅助技术具有早筛提速、精准分级、辅助决策等多项技术优势。AI预筛可以在3分钟内完成全影像分析，自动标记高风险区域，早诊率明显提升；系统基于数万例临床数据训练，能够输出精准BI-RADS分级；可以一键生成结构化报告，整合恶性概率、关键图像，支撑个体化治疗。对比传统模式，实现效率与精准双跃升。
骨科运用AI辅助技术为多名患者精准实施髋、膝关节置换手术
近日，哈医大二院骨外科九病房耿硕主任团队经过多轮技术论证和反复调试，成功运用AI和3D打印技术为多名髋关节发育不良（DDH）患者、复杂膝关节内、外翻患者实施关节置换手术，这一系列AI辅助手术的顺利进行，标志着哈医大二院将人工智能影像辅助、术前计划、术中辅助这一系列技术真正应用到关节置换领域。
为了提升手术的安全性，最大程度帮助患者恢复关节正常功能，耿硕教授团队采用AI+3D打印技术已经完成多例复杂髋、膝关节手术。AI辅助技术，因其精准的假体匹配度和自动化精确医学参数测量助力术者获得更好的术后恢复效果。这种技术可以帮医生、患者，在面对复杂髋、膝关节置换，髋、膝关节翻修等高难度手术时，通过术前快速、高效规划模拟，在术前便精准高效地制定出一套为患者量身打造的个体化手术方案。
耿硕主任介绍，传统术前规划，往往需要工程师和术者反复沟通设计1—4周，才能得出可行方案，而AI辅助仅仅需要5—40分钟，术者通过个人手术习惯进行微调，AI的出现极大增加了术前规划在关节置换的应用可能。
此外，AI辅助具有更加安全、准确的特点。耿硕介绍：“通过术前规划假体型号、术后应用假体型号对比，我们发现AI规划精准，正因如此，术者术中可以快速判断，明确减少手术时间，减少术中出血，提高手术效率，帮助患者更快恢复。”
CT诊断科AI技术诊断肺结节、血管病变、骨骼疾病
肺结节是肺癌的早期表现之一，其检测与分类对于患者的治疗和预后具有重要意义。哈医大二院CT诊断科率先于2023年使用肺结节AI医学辅助检测软件，支持自动对病灶进行五分类：实性、部分实性、磨玻璃、钙化、肿块。AI系统可自动测量病灶的长径、短径、CT值、体积等参数，为医生提供便捷。自动进行结节特征分析，生成结节密度分布图和结节影像组学等相关信息。该系统将智能阅片与诊断紧密结合，自动生成结构化图文报告，减少医生负担并提高工作效率，还有助于医生更准确地判断结节的良恶性，临床测试表明，对4mm以上结节的检出率超过98%，其中磨玻璃结节检出率超过95%。
此外，CT诊断科还将AI技术应用于血管病诊断。血管AI医学辅助诊断系统可自动对CT影像进行3D/2D后处理，实现自动血管VR/CPR/MIP等显示，分析其形态、走向和病变情况，同时提供辅助诊断结构化报告，医生只需最终确认即可，使血管CTA检查后处理及报告流时间可整体缩短90%。
骨骼疾病是常见的临床疾病之一，其诊断与评估对于患者的治疗和康复具有重要意义。骨质病变AI医学辅助检查系统，可自动检出骨质病变，提供更为准确的骨骼疾病诊断信息，并提供VRT和CPR骨质病变图像展示和结构化报告。
除了肺结节、血管病变和骨骼疾病外，该AI系统还能够识别并分析CT图像中的其他病变，如肺部炎症、胸腔积液、肝脏肿瘤等。
AI病理人机协作诊断综合系统开启东北地区首家AI病理新纪元
近日，病理科启用“AI病理人机协作诊断综合系统”，成为东北地区首家引入该先进技术的医疗机构。该智能初筛系统诊断效率倍增，可将常规病例初筛时间缩短80%，AI辅助检测微小病灶的灵敏度较传统方式提升40%。其标准化算法模型确保诊断一致性，通过深度学习构建多维度病理特征数据库，有效消除医师个体经验差异，提高病理诊断的一致性和精准性。系统实时更新的智能知识库系统，可自动同步最新版WHO分类标准及NCCN指南，保证诊断结果始终与国际前沿接轨。
病理科主任韩桂萍介绍，AI病理人机协作诊断综合系统目前主要应用于淋巴结转移肿瘤筛查、活检标本快速评估和恶性肿瘤精准分型三个领域。采用“动态扫描+智能判读”双引擎模式，单张切片处理时间缩减至90秒内，微小病灶检出率提升至99.6%。智能色彩标注技术能够将阴性切片镜下判读时间缩短至1分钟一例，比纯人工判读效率提升5倍，在恶性肿瘤精准分型方面，定位准确，误差极小，更能够为肿瘤患者提供个性化治疗依据。
黑龙江省首个AI辅助PET/CT自动报告系统投入使用
哈医大二院核医学科在黑龙江省内率先成功完成PET/CT自动报告系统部署，并开展了多项AI辅助诊断的临床验证，将AI深度学习技术融入影像分析和报告生成流程，为医生提供高效、精准的辅助诊断工具，提升核医学影像诊断的智能化水平。
在医学检查中，PET/CT是一种能帮助医生发现早期病变的高端影像技术，能够提供解剖与功能代谢信息，在肿瘤、心血管疾病、神经系统疾病等多个领域的精准诊断中发挥着重要作用。然而，PET/CT影像数据庞大，医生在阅片过程中需要综合多模态信息，诊断工作量大且容易受到人为因素的影响。PET/CT自动报告系统依托AI深度学习技术，与医院核医学科全面对接，实现了从影像自动识别、病灶分析到结构化报告生成的全流程智能化。
磁共振AI辅助诊断系统助力精确诊断
磁共振AI辅助诊断系统投入使用，极大缓解医生超负荷工作压力，降低漏诊。在磁共振诊断上，根据医生经验差异、主观判断可能导致诊断不一致，AI辅助诊断系统通过标准化模型减少个体差异，提升结果可靠性，减少误诊。现代MRI常结合DWI（弥散加权成像）、MRS（磁共振波谱）等多序列数据，AI可高效整合多维信息，挖掘人眼难以察觉的关联模式。AI可疑自动量化病灶体积变化（如前列腺癌）、组织修复程度，减少人工测量的时间与误差。
哈医大二院引进的AI辅助诊断系统是使用数百万级医疗影像数据和高质量标注，从零开始训练的影像基模型。该模型采用独特的网络架构，能够处理大量跨模态、跨器官、跨病灶的数据。该模型具备良好的泛化能力，通过few-shot和zero-shot技术，能够快速拓展到新的模态、器官和病灶，展现出高度的可拓展性。该大模型，支持全身多部位解剖学结构的精细分割，一个模型即可覆盖临床医学影像的全量分割任务范围。此外，该模型具有非常高的模态可迁移性，能够使临床中大量的多模态影像长尾数据得到高效的利用和价值挖掘。
MR前列腺智能分析系统支持多序列联合阅片，可智能分割腺体和可疑癌灶，并对腺体、病灶进行智能定量分析，帮助医生从更多维度更精准更高效地判读前列腺癌病情，大幅提升早期检出率。检查报告以图文结合形式呈现，患者可直观了解病情，医患沟通更高效，为治疗赢得黄金时机。
门诊接入DeepSeek大模型，数智赋能患者服务
早在2024年3月，哈医大二院在黑龙江省内率先推出了AI预问诊服务，该系统能够根据患者挂号科室，模拟临床医生的诊疗思路进行对话，进而自动生成预问诊病历，并实时同步至医生工作站，使医生在患者就诊前就能全面了解病情，显著提升就诊效率。
今年2月27日，哈医大二院再次引领数智化医疗技术，在黑龙江省内率先接入DeepSeek大模型，成为东北地区首批、黑龙江省首家将DeepSeek大模型多角度应用于医疗场景的医院。
依托先进的DeepSeek大模型技术，哈医大二院上线了检查检验结果“AI报告解读”功能，为患者诊后服务提供了全方位、个性化的智慧就医保障。
患者完成检查，点击首页【报告查询】获取报告后，只需点击【AI报告结果科普】，AI就医助手即刻启动智能解读，根据检查项目的异常指标，用通俗易懂的语言解释其临床意义，生成易懂的报告分析，降低患者理解门槛，帮助患者清晰掌握病情。
根据异常指标，AI就医助手还将为患者提供后续诊疗建议，若觉得建议有帮助，可通过【去复诊挂号】即可一键直达预约挂号页面，优化就医流程，确保患者及时获得专业医疗服务。
门诊部负责人于洋介绍，哈医大二院门诊将持续深化AI技术在医院场景的创新与实践，不断升级智慧服务平台，将更多医疗服务场景融入AI就医助手。基于DeepSeek大模型，医院还将上线AI健康宣教、AI用药指导、AI导诊、AI陪诊、AI客服等应用服务，构建覆盖诊前、诊中、诊后的全流程数智化AI医疗服务体系，智能高效提升患者就医体验，为构建高质量数智化医疗服务体系贡献力量。（田为 方若冰）
