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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)

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　　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

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近日，在第三届智慧牧业发展校企联盟年会上，由西北农林科技大学动科学院李曼菲副教授牵头研发的一个面向智慧牧业的产学研一体化人工智能创新平台—司牧大模型发布，为中国畜牧业高质量发展将注入智慧新动能、发展新引擎。

司牧大模型以通用大模型为基座，融合了智慧牧业前沿技术、养殖大数据等专业数据，以“算力、算法、平台、人力、数据、应用”六大能力为支柱，在功能设计上围绕三大方向展开：一是实现了智慧教学。支持知识精准整合与智能查询，构建贯穿学生职业发展全周期的个性化知识体系，缓解新农科专业师资力量不足的问题；二是增加了科研赋能。提供畜牧领域文献智能检索与综述生成，辅助科研流程设计，推动学科实验与前沿探索；三是提供了行业支持。支持产业数据查询、趋势分析与辅助决策，提供专业数据处理工具，赋能养殖管理、疾病防控等实际场景。并开放企业API接入能力。目前，司牧大模型高质量数据集建设，已汇聚超过1亿条养殖行业数据，涵盖疾病、饲养、繁育、标准、管理流程等内容；构建了猪、牛、羊等知识图谱。

司牧智慧牧业垂类大模型由智慧牧业发展校企联盟主导、教育部智慧牧业科学与工程虚拟教研室倾力打造、科大讯飞提供技术支撑。智慧牧业发展校企联盟理事会理事长、西北农林科技大学原副校长陈玉林发布了司牧大模型，指出该模型通过改善通用大模型在专业领域的“水土不服”与“AI幻觉”问题，能提供高质量智慧牧业知识服务，推动行业在数据确权、模型共享等方面形成共识，可应用于教育教学、科学研究、行业应用等多个领域，在产学研用深度融合方面打造一个面向智慧牧业的产学研一体化人工智能创新平台。

华商报大风新闻记者任婷

来源：华商网-华商报

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