文/張靈 圖/復旦大學附屬腫瘤醫院頭頸外科提供

患者的隨訪報告在線上得到醫生解讀
對于甲狀腺腫瘤患者而言,手術成功并不意味著結束,由于甲狀腺癌的復發并不少見,術后隨訪對于患者來說是非常重要的。然而甲狀腺腫瘤患者數量龐大,傳統的人工隨訪無法涵蓋全國各地的患者,于是線上的智能隨訪系統應運而生。
復旦大學附屬腫瘤醫院頭頸外科的副主任醫師王蘊珺向記者展示了醫院頭頸外科公眾號中的智能隨訪系統。進入頭頸外科公眾號中的“患者檔案”小程序后,王蘊珺醫生打開了“報告解讀”功能,在她的手機端立馬彈出了好幾份患者的隨訪報告,其中有不少都是外地患者。對于不方便到醫院隨訪的患者,頭頸外科主任王宇教授通常會鼓勵他們上傳居住地醫院隨訪報告,智能隨訪系統可以為這些患者提供線上門診服務。
線上隨訪到底有多便利呢?外地患者小柯曾經在腫瘤醫院隨訪過幾次,但是每次都要往返于兩地,費時費力,很不方便。于是第四次隨訪時,小柯在醫生建議下,將在當地醫院出具的報告上傳到了隨訪系統中,然后選擇人工解讀報告,隨后系統對于小柯上傳的紙質報告提取了血液檢驗、用藥情況等關鍵信息,生成了一份簡單的AI解讀,并同時發送到患者端和醫生端,醫生根據這些數據及時解讀報告,并回復了小柯下一階段的用藥調整和下次線上隨訪的時間。智能隨訪系統在甲狀腺腫瘤術后患者群體中的推廣和應用,減輕了患者醫療經濟負擔,提高了隨訪效率。
除了智能隨訪系統外,醫院頭頸外科公眾號還推出了“知識庫”“新藥臨床實驗”等新功能,向患者及家屬普及甲狀腺腫瘤的防治知識,同時醫生在新藥試驗時也能及時對接到有需求的患者。
智能隨訪系統在獲取數據后,在后端服務器通過AI分析,自動對患者的報告進行簡單解讀,并給出就醫建議,這一切都離不開強大的數據庫的支持。復旦大學附屬腫瘤醫院頭頸外科牽頭建立了甲狀腺腫瘤專病數據庫,通過獲取海量基礎數據,通過AI的介入,形成長期、動態、連續、大規模的隨訪數據積累,進一步提高AI提取和語音識別的準確度,繼而及時提供患者隨訪建議。王宇教授說:“AI會不斷自我學習,收集到的患者數據越多,隨訪報告“AI解讀”的精確性就會越高。強大的數據庫對之后的臨床研究和新藥開發起到重要作用。”