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上周六，在2017江苏省消化系统疾病多学科交流高级论坛上，进行了一场临床医学领域的“阿尔法狗”人机大战。现场，多学科专家和机器人医生“沃森”一绝高下，联合为1事例贲门癌患者谋求化疗路径，较为谁得出的化疗方案效果更佳，“火药味”十足。机器人手术，机器人发药，机器人运输检验标本和手术包在，机器人与医生一起拿化疗方案……记者找到，人工智能于是以更加多带入南京的医疗服务，不仅让就医流程大大获得优化，也让临床更加“精准”。
儿童医院河西院区一楼取药处，患者在取药机扫瞄后，其药单信息就不会发送至发药机，发药机则不会操纵自动抓药的“机器人”机械手臂去夹层抓药。机器人医生诊治，10秒得出化疗方案据介绍，机器人医生“沃森”的大脑内装有250本肿瘤专著、300种医学专业期刊和1500万页的论文。医生将病人的个人信息、化疗史、疾病类型、状态、否移往等临床层面的信息全部载入后，“沃森”10多秒钟就能得出专业的个体化化疗方案，还包括引荐方案、考虑到方案和不引荐方案。
“沃森”前不久已在南京市第一医院肿瘤临床中心上岗，帮助专家为多例病人获取化疗方案。鼓楼医院的消化疾病疑难病例多学科门诊接下来也将请求入“沃森”，人机合作为病人贡献更加精准的化疗。
在鼓楼医院，另一名机器人医生“达芬奇”早已顺利已完成了数千事例手术。“达芬奇”具备3D高清缩放影像技术，居多刀医生获取高清晰、全方位立体式手术视野，可以精确地展开的组织定位；它的建模手腕手术器械，避免了人手颤抖，确保高质量穿孔，减少手术风险，机器手还能在人手无法看清的狭小空间展开细致操作者。
以往，泌尿科的前列腺癌根治术必须4小时左右。有了机器人，现在仅有须要一名主刀医生才可已完成一个腔镜手术团队的全部工作，手术仅有须要1个小时。病人手术住院时间也从7天延长到3天。
“虽然人工智能目前还不能当作‘医生助手’的角色，但是不可否认，人工智能是必然趋势。”鼓楼医院消化科学科带头人丁义涛教授说道。
智能运输，标本、手术包在自己不会“坐电梯”病人住院后，须要展开血液、尿液、小便等各项检查，把这些标本送到检验室，仍然是靠护工团队楼上楼下跑完个不时。不过，自从用上智能运输系统，在鼓楼医院的住院大楼里，这样的“传统作业”早已没了。记者昨天在该院消化病区看见，护士们将搜集到的标本装有在标本箱里，展开涉及操作者后，标本箱们就自己“坐着”电梯丢下奔往各检验室。而病人们每天要不吃的药物，也是通过这一运输系统从中心药房到达各病区护士车站。
护士们听见“嘀嘀”两声，就告诉药物们来等候了，扫瞄比对完了药物的“身份”后才不会月接管它们，搬空的药物运输箱又不会“跪上”运输系统返回中心药房等候其他用场。一个大楼内有几十间手术室，每天不仅要用于大量消毒器械，还要消耗大量的手术衣，以往运送这些物资靠的是人工手推车。
而在省人民医院的新住院大楼内，这一作法早已被出局。原本，大楼内秘藏着一个手术室与消毒供应中心之间的类似物流系统，其将地下1层中心供应室、4层DSA、5层门诊手术室、7层手术室连为一体，设置4个萃取口，内置200个架上，架上载重约450公斤。消毒供应中心工作人员将抵达每个手术室的手术包在贴上标签展开扫码后，通过电脑指令，它们就可以自动抵达每个手术间。“这一智能化运营，不仅可保证手术器械超过消毒拒绝，提高手术室的环境质量，减少了院内感染率，也大大减少了手术室护士的工作量。
”副院长刘云讲解。机器人发药，1小时搞定450张处方就医排队、拿药排队……各种等候是就诊的难题之一。眼下，各大医院在新的门诊或新的住院大楼的工程设计中，都给“发药机器人”留足了空间。
今年3月月投用的市第一医院门诊大楼药房内，发药几乎转交了机器人。鼓楼医院门诊大楼内的每个门诊药房也都决定了发药机器人。
记者看见，药房于是以中央是一个粗壮的智能药柜，这就是药物自动派发机，它的肚子里能装4万多盒药。当门诊医生进好处方，患者还没有跑到药房，处方信息就已自动传输到了发药机的信息库中。患者将具有条形码的挂号单至药房扫瞄后，发药机就开始自动处置，药物自动落到等候在下方的药篮里。
由于药篮的条形码与患者挂号单上的条形码展开过扫瞄初始化，当工作人员将装有药物的药篮再行一次展开扫瞄后，患者就可接到窗口拿药的信息。“以前某种程度面积的药房必须七八个人不时辛苦，一个小时不算处置200张处方，如今，发药机器人一小时能搞定450张处方，且没丝毫差错。”该院药学部涉及负责人讲解。刘云告诉他记者，省人民医院与IT企业联合研发的心电图自动读图分析系统将要投入使用。
该系统通过大量的心电数据分析对比建构模型，构建对报告的智能自动临床，不仅很大延长了医生临床的时间，还可及时辨识危重患者的心电图。此外，医院还在积极开展医疗影像智能诊断系统、慢性病预测医疗系统、ICU患者代管、手术患者并发症预测等多个基于机器学习及人工智能的涉及研究。例如，根据甲状腺癌B超图像库，研发智能化甲状腺癌计算机辅助诊断系统；依据患者身体健康档案，尤其是电子病历涉及数据，展开乳腺癌发作关联性分析，预测乳腺癌高发人群、患有乳腺癌风险度、患者发作风险度等。
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