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售后服务上门服务电话，智能分配单据：在与死神的赛跑中“抢跑”：看四川自贡智慧医疗如何争取救治时间

　　自贡6月23日电 (程兆)一名急危重症患者还在救护车上，生命体征、病情信息和初步判断已通过5G通信系统实时传回四川省自贡市第四人民医院急诊科抢救大厅。抢救团队提前研判病情、备好物资，等待患者进入已准备好的抢救流程。从救护车停车点到抢救大厅之间的距离，只有短短12步。近日，自贡市第四人民医院急诊科护士长王雪莲在接受采访时表示，“以前是患者等着看医生，现在是医生准备好了等患者。”她把这种变化概括为一句话：“上车即入院，入室即抢救。”

图为四川省自贡市第四人民医院急诊科的值班医护人员在系统前等待急救任务。程兆 摄

　　在自贡市第四人民医院急诊科抢救大厅内，创伤复苏、胸痛、卒中等救治单元分区明确。从急诊门诊或120专用通道可直接进入抢救大厅，急诊CT、DR、超声、EICU等核心诊疗区域都与抢救大厅相邻，危重患者不必在楼层间反复转运，在楼层内即可完成检查和急救。“急救最怕耽误，很多时候，提前几分钟知道患者的情况，急救的措施和效果就会有很大的不同。”王雪莲说。

图为四川省自贡市第四人民医院急诊科内，急诊诊室直连抢救大厅。程兆 摄

　　无人机的加入，则让救护工作的准备时间进一步缩短。在自贡市第三人民医院，无人机参与的一场抢救让该院医疗质量管理科主任刘益印象颇深。刘益回忆，2024年，30岁的市民林女士在家中突发腹痛晕倒，被送至医院后，初步判断为宫外孕破裂伴出血、失血性休克，此时，林女士失血量已达2500毫升。医院随即联系血站，启动无人机紧急调血，仅6分钟血袋便送达医院。刘益说：“无人机运送比传统车运快了近30分钟，为抢救争取了宝贵的时间。”

　　争分夺秒的情况同样发生在检验环节。在自贡市第一人民医院区域智慧检验中心，标本进入系统后，编号、离心、上样、检测等环节比过去更快。自贡市第一人民医院医学检验科主任肖利介绍，过去一些流程需要人工逐项处理，工作量大，报告等待时间也长。智慧化实验室建成后，检验的流程实现了自动化，报告出具速度明显加快，“之前有一个患者，上午9点19分开具术前检查，实验室10点25分就出具了所有检查结果，患者当天便完成手术回家了。”

图为四川省自贡市第一人民医院医学检验科的自动化检验设备正在运行。程兆 摄

　　兵马未动，粮草先行。在自贡市第四人民医院南湖总院，轨道小车和气动系统被纳入医院建设之初的设计。装有病历、标本、急救药品等小件物资的运输箱，像“地铁”和“快递”一样，通过院内轨道点对点传输。据介绍，随着医院全面投运，大宗药品、手术包、无菌器械、输液包等批量重型物资转运需求增加，医院又引入无人驾驶物流车，与既有系统形成互补：轨道小车和气动系统负责“小件快速”，无人车负责“批量重型”，人工转运则只保留给特殊和应急需求，既节约了人力，又提升了转运效率。

　　“都说医护工作是‘与死神赛跑’，我们能做的就是把准备时间缩短，把救护提前，相当于‘抢跑’。”王雪莲笑着说。自贡相关医院的医疗场景，正在从患者“等医生来”变为医生准备好后“向患者去”。在生命需要争分夺秒的危急时刻，一架提前抵达现场的无人机、一袋及时送到的血袋、一份更快出具的报告和一批预先转运好的医疗物资共同织成了坚实的生命救护网，也让智慧医疗有了更具体的模样。(完)

本周研究机构披露行业研究动态在与死神的赛跑中“抢跑”：看四川自贡智慧医疗如何争取救治时间

　　自贡6月23日电 (程兆)一名急危重症患者还在救护车上，生命体征、病情信息和初步判断已通过5G通信系统实时传回四川省自贡市第四人民医院急诊科抢救大厅。抢救团队提前研判病情、备好物资，等待患者进入已准备好的抢救流程。从救护车停车点到抢救大厅之间的距离，只有短短12步。近日，自贡市第四人民医院急诊科护士长王雪莲在接受采访时表示，“以前是患者等着看医生，现在是医生准备好了等患者。”她把这种变化概括为一句话：“上车即入院，入室即抢救。”

图为四川省自贡市第四人民医院急诊科的值班医护人员在系统前等待急救任务。程兆 摄

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“前段时间，我有幸在北京大学参与了AI与医疗信息化专题课程学习，了解医疗数据安全防护、人工智能技术落地等前沿内容。课堂上，专家学者对行业痛点的剖析与未来趋势的预判，让我深刻感受到这场技术革命正重塑医疗生态——AI不仅是提升诊疗效率的工具，更在数据安全与创新平衡中，开启了医疗健康事业高质量发展的新赛道。”管玉玲深耕医疗领域多年，聚焦神经外科与功能神经外科学细分赛道，专注医院的全链路管理、精准运营及投资管理工作。凭借对行业趋势的深刻洞察与实战经验，以科学管理体系为支撑，优化医疗资源配置，驱动医院实现高质量发展，为神经外科领域医疗服务升级与价值提升持续赋能。

医疗数据作为AI赋能的核心燃料，其安全与价值释放始终是行业绕不开的命题。医疗数据包含患者隐私信息、诊疗记录等敏感内容，一旦泄露或滥用，将直接威胁生命健康权与隐私权。当前，数据孤岛现象与共享需求的矛盾尤为突出：不同医疗机构的数据格式不统一、隐私保护要求严格，导致海量数据难以形成合力，制约了AI模型的训练效果。

AI与医疗的深度融合，正从单点应用迈向全链条赋能的新阶段。在临床诊疗领域，AI辅助诊断已实现从单病种到多病种的拓展，3秒完成影像病灶识别、1分钟生成智能病历，让医生从重复性工作中解放出来，聚焦复杂病例诊疗。基层医疗是政策倾斜的重点，到2030年，基层诊疗智能辅助应用将基本全覆盖，绵阳市游仙区的120多家卫生院已通过AI系统为32万居民建立“数字健康护照”，让优质医疗资源触手可及。在公共卫生领域，传染病智能监测预警系统、短缺药品智能调配平台的应用，大幅提升了应急响应效率;中药种植数字孪生系统、中医智能诊断设备的研发，更推动了传统医药的现代化转型。

未来，医疗AI的发展将呈现三大趋势。一是技术架构持续升级，“基础大模型-领域专用模型-临床微调模型”的三级架构将逐步成熟，跨模态数据融合能力不断增强。二是人机协同成为主流范式，AI将承担50%以上的标准化工作，与医生形成“技术辅助+人文关怀”的互补模式。三是治理体系日益完善，“人机对齐”原则将贯穿AI全生命周期，通过可解释性设计、双保险复核机制、伦理委员会审查等措施，筑牢医疗安全防线。

这场医疗数智化变革，本质上是技术向善的实践过程。当AI让基层医生拥有“超级大脑”，让患者看病少跑腿，让科研创新更高效，我们看到的不仅是技术的力量，更是“以人民健康为中心”的初心落地。未来，唯有持续筑牢数据安全屏障，推动技术创新与伦理规范同频共振，才能让AI在医疗领域行稳致远，为健康中国建设注入不竭动力。（管玉玲）

李震

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