2024年醫院新興技術創新應用典型案例征集活動經行業專家背靠背盲審以及終審，共選出20篇典型案例，將陸續刊登出來，以饗讀者。

1 案例概要

目前市面上的AI影像輔助診斷產品種類繁多，不同廠家會有不同的明星產品，導致一家醫院的影像中心往往需要部署多臺AI應用服務器，并且不同廠家的AI影像輔助診斷產品的使用界面、操作方式及其數據的傳輸與存儲都存在差異，所以無論是從系統維護、用戶使用體驗、醫療質量管理還是信息安全角度都存在較大問題。

為解決以上痛點，浙江金華廣福腫瘤醫院采取集成和統一部署的方式，將不同廠家的AI影像輔助診斷應用集成到一個平臺，并統一部署在醫療集團影像私有云上，這樣集團體系內各家醫院只需要將影像數據通過專線上傳到云端，經過AI影像輔助診斷集成平臺計算后，將AI診斷結果返回到各家醫院的PACS報告系統中，從而實現AI影像輔助診斷產品的集約化部署和共享應用，最大化降低了軟硬件部署成本和使用成本。

2 服務對象

本AI影像輔助診斷集成平臺最適合的用戶是希望用最低的投入成本獲取AI應用最大化的醫療集團、城市醫聯體、縣域醫共體的影像中心，也可以是單體醫院的影像中心。

3 產品功能展示

（1）AI集成界面展示

（2）AI輔助診斷肺結節應用界面

（3）AI輔助診斷肋骨骨折應用界面

（4）AI輔助診斷冠脈CTA應用界面

4 數據分析

以現在主流廠商各AI應用的市場行情計算，每家醫院單個AI應用一次性采購的成交價格在30-100萬不等，一家三級醫院影像中心目前常規應用至少需要5個AI產品，那么實際采購成本至少需要150-500萬元，而浙江金華廣福腫瘤醫院基于私有云端部署的AI集成平臺通過集采的模式與各主流AI應用廠家達成了戰略合作，實際投入的建設成本經醫療集團體系內多家醫院分攤后，每家醫院實際需要投入的成本是傳統部署模式的1/3，甚至更低，但卻獲得了更好的應用體驗。

5 應用效果

（1）醫生的漏診誤診數量下降了80%-85%，有效提高了診斷準確性；

（2）報告診斷的平均時間從22.67分鐘/份縮減到13.67分鐘/份，整體的診斷時間縮短了40%左右，明顯提高了影像診斷醫生的工作效率（見下圖）。

（3）提升了影像診斷醫生使用的便捷性，避免在多個廠家的AI輔助診斷平臺中反復切換的時間成本和學習成本，AI的調用量也趨于穩定（見下圖）。

6 覆蓋范圍

目前，浙江金華廣福腫瘤醫院AI影像輔助診斷集成平臺所覆蓋到的AI應用共涉及3個主流廠家的34個AI應用項目，見下表。

7 關鍵技術

該平臺是醫生的“智能影像醫學助理”，以“數據+AI”為核心，通過自動化流程全面提升影像診斷能力。同時AI影像輔助診斷集成平臺集成全行業優秀AI影像輔助診斷產品，實現多病種、多元化AI影像輔助診斷產品覆蓋，有效解決各AI影像輔助診斷產品割裂與兼容痛點。通過AI影像輔助診斷集成平臺建設，基于醫學影像數據，結合當下最新科技、利用圖像識別技術和醫學影像AI算法對患者的檢查影像進行人工智能處理及預測、對病灶進行標注定性定量分析，為診斷醫生提供更便捷、更全面、更多樣、更可靠、更穩定、更安全的AI影像輔助診斷結果。產品AI影像輔助診斷集成平臺架構圖如下：

8 機遇挑戰和下一步發展計劃

當前國家對于分級診療、醫聯體、醫共體等醫療體系改革的推動，對數字化資源的整合提出了更高的要求。本項目以浙江金華廣福腫瘤醫院為核心，建設了基于弘和仁愛醫療集團體系醫院及基層合作醫院的數字化服務網絡和AI影像服務中心，旨在通過深度融合醫學影像數據、前沿科技與創新服務模式，實現AI診斷、遠程診斷、質控、科研、教學等多功能的高度集成與智能化，驅動醫療服務的整體升級。這一建設以“一平臺，四中心”為基本框架，其中“一平臺”即廣福AI影像云平臺，而“四個中心”則包括大數據服務中心、醫聯體/醫共體中心、質量建設與管理中心、以及教學科研中心。這一整合將為醫療服務提供更高效、更智能的支持，為患者和醫護人員帶來更優質的醫療體驗和服務水平。

（1）廣福AI影像云平臺

廣福AI影像云平臺是一個集放射診斷、質控、示范、教研于一體的數字化服務平臺，旨在通過整合醫療資源、運用先進信息技術，提升區域影像服務的質量、效率和可及性。平臺以大數據、人工智能、云計算等技術為基礎，構建覆蓋區域內的影像數據管理、遠程醫療、質量控制、教育培訓和科研協作等多元功能模塊，實現區域內醫療影像數據的標準化、統一化、共享化，以及遠程診斷、質控、科研、教學等功能的集成化、智能化。

（2）大數據服務中心

致力于實現全面、高效的管理區域內醫療機構的影像資源，通過大數據服務中心，實現設備、人員、資金的有效配置，確保影像服務系統的高效運轉；嚴格執行數據標準與規范，保障數據完整性、一致性與可用性，為高質量影像服務提供數據支持；構建安全、便捷的數據共享平臺，打破信息孤島，促進醫療數據深度整合與高效利用，提升醫療服務協同性與精準度，推動區域醫療資源優化配置與服務效能提升。

（3）醫聯體/醫共體中心

構建區域內醫療機構間的遠程醫療協作體系，通過連接各級醫療機構，實現遠程放射診斷、會診、影像檢查預約、跨院轉登記等全方位醫療協同服務，實現影像業務的互聯互通。通過構建區域AI集成平臺，能夠靈活滿足各級醫療機構對不同廠商AI服務的需求，提供統一、便捷的接入與使用途徑，尤其是利用人工智能技術對基層醫療機構進行實質性幫扶，提升其影像診斷與服務水平，助力區域醫療體系智能化升級與服務質量均衡化發展。

（4）質量建設與管理中心

組建以浙江金華廣福腫瘤醫院為首的專家團隊，建立全面的影像質量控制體系，確保區域內影像服務質量和標準化水平，制定并推行統一的影像診斷標準與規范，指導區域內下級醫院實施，推動影像診斷工作的同質化；同時，定期對下級醫院進行質控檢查、培訓指導，協助解決影像質量問題，整體提升區域影像服務水平。

（5）教學科研中心

構建線上線下相結合的教學培訓網絡，通過整合優質教育資源，定制個性化培訓方案，為醫療人才提供全方位、多層次的學習與發展機會，持續、有效的提升其專業素養。支持跨機構、跨學科的科研項目合作，利用平臺內治理后的大數據資源進行大數據分析、AI模型研發等前沿研究，加速科研成果轉化，推動醫學科技創新。

綜上所述，面對國家政策的有力引導與醫療信息化的迅猛發展，浙江金華廣福腫瘤醫院攜手上海影禾醫脈智能科技有限公司，通過構建“一平臺，四中心”的戰略框架，深度融合醫學影像、大數據、人工智能等先進技術，旨在打造一個覆蓋集團體系醫院及合作基層醫院、功能完備、服務高效的醫療影像生態系統，有效應對醫療行業面臨的機遇與挑戰，為實現醫療服務的智能化、精準化、高效化奠定堅實基礎。

申報單位：

浙江金華廣福腫瘤醫院

聯合申報單位：

上海影禾醫脈智能科技有限公司

案例賽道：

融合創新

案例業務領域：

臨床應用