1、案例名称
全国首个肿瘤专科AI精准智慧医疗服务助手
2、申报单位
复旦大学附属肿瘤医院
3、案例简介
复旦大学附属肿瘤医院始终面临着患者数量巨大、等待时间长、优质医疗资源无法合理利用、黄牛号贩猖獗等难题。医院利用腾讯AI技术，率先在上海市推进智慧门诊，并成为全国首个通过AI技术提供精准医疗服务的肿瘤专科医院。患者上传资料后，AI通过分析患者病情，为患者提供精准医疗服务，合理匹配优质医疗资源。精准智慧医疗服务开展以来，平均为患者节约7.4天专家号等待时间、2.5小时就诊时间，专家门诊效率提高至原来的3.5倍。
4、案例应用范围
目前医院提供了官方微信公众号和微信小程序两种移动在线服务方式，在提供全院基础挂、缴、查服务的同时，为患者提供智慧就诊、精准预约、精准分诊、精准临床试验推荐等精准医疗服务。
5、案例应用场景描述
场景一：患者挂号场景
过去，患者往往在凌晨3、4点就到医院排队，等待在现场抢到专家号，其中不乏许多拖着行李箱的外地患者，不仅让患者十分疲惫，更是增加了黄牛的生存空间。
如今，患者想要挂专家号时，需先上传已有病史资料、检查报告，AI通过分析患者病情后，可在第一时间让病情符合疑难杂症、危急重症的患者立刻挂上专家号；而对于病情属于常规随访，或报告不全的患者，则优先引导至普通门诊、便民门诊等，快速满足患者就医、开药、开检查单需求，节约患者的时间、精力与金钱。在将优质医疗资源向有需要的患者倾斜、合理分配优质医疗资源的同时，提高专家门诊的价值和就诊效率，让专家更大程度地发挥他们的价值，也让患者了解"专家号其实并没有那么难挂"。这样还能最大程度压缩黄牛号贩的生存空间，维护合理的医疗秩序，让医患双方、医院管理都获得了共赢。
场景二：病理科患者人满为患
过去，患者到病理科需先上交材料、缴费，再在病理科等待报告出具。患者需要反复排队到窗口咨询，医务人员也要反复花时间向患者解释。
如今，患者在上交材料前，只需提前办理电子就诊卡，上交材料时向医生出示二维码扫码后，不仅可以在手机上直接缴费，更可以在手机上查看目前自己的病理诊断进度。病理报告出具后，系统会自动下发消息通知患者到院领取，患者不必再在医院长时间滞留、反复排队。
另外，对于外地需要到上级医院进行病理会诊的患者，可在当地医院发起远程病理会诊申请，即可通过远程病理会诊系统获得病理会诊诊断结果，不需要再反复异地奔波，大大减轻了患者的经济负担，减少时间与精力的浪费。
场景三：乳腺外科的患者全程管理
过去，医院多数时候只参与到患者的治疗阶段，患者一旦离院，医院就几乎和患者断开联系。
如今，乳腺外科利用互联网+的思维和技术，撬动乳腺癌慢病管理的过程改革，推进乳腺癌患者的全程管理，将传统乳腺癌防治的宣教、筛查、随访等多个环节融合在"妍康e随访"平台上。患者可以通过微信公众号找到专家，帮助解读随访检查报告，免去了来回奔波医院之苦。
场景四：患者参与临床新药试验场景
复旦大学附属肿瘤医院作为教学医院，承担着许多教学科研项目以及新药临床试验项目。临床试验是新药进入市场、帮助更多肿瘤患者必不可少的一环。过去，医生想要招募适合的患者，只能通过在门诊慢慢筛选的方式，效率很低，需要的时间特别长。
如今，通过AI技术，可根据患者上传的报告，AI可判断患者病情与现正在开展的临床试验匹配度，将符合的临床试验推荐给患者，给予患者了解新药的渠道，帮助临床医生解决找不到符合要求患者的痛点，助力临床试验降低成本、快速推进
6、该案例解决了哪些行业痛点？
1.通过推进智慧门诊，解决肿瘤患者日渐增多、优质专家资源稀缺的问题
因肿瘤发病率的不断提高，且肿瘤专科病程持续时间长，肿瘤专科医院接待患者量持续增加，患者普遍存在挂不上专家号、反复奔波、等待时间长的问题；肿瘤医生的门诊普遍超负荷；而打击黄牛号贩、维持医院合理秩序也成为医院管理的难点、痛点。
医院通过改造信息系统，对接微信，让患者可以通过医院官方微信公众号、小程序等在线获得"挂、缴、查"等基础医疗服务，在手机上就能完成整个就诊流程，不需再在现场排队，减少患者在院滞留时间，解决患者反复奔波、浪费时间与精力的问题。
另外，医院通过腾讯的身份识别与安防系统，绑定患者个人信息，确保患者"一人一机一卡"，同时通过分析就医行为、标注可疑患者、分析院内流动轨迹记录等大数据分析技术，在最大限度保障患者便捷、智慧就诊的同时，提高黄牛号贩倒号成本，大幅度压缩黄牛号贩活动空间。
2.通过精准医疗服务，解决患者找不到新药、医生找不到患者的医患不匹配问题
在门诊方面，专家门诊多数在做类似开检查单的基础工作，而急重病人却常常挂不上专家号。在临床试验方面，不少晚期患者及家属苦于没有靠谱渠道了解肿瘤新药；而正在进行临床试验的医生，却只能依靠门诊找符合条件的患者，宛如大海捞针，临床试验推进极慢。
医院通过引入腾讯AI技术，让患者上传既往病历资料，在对报告进行OCR识别及结构化、标签化后，生成患者画像，并关联相关病种知识图谱，通过AI分析患者病情，为其精准匹配合适号源，让专家看专病；同时，引导常规随访的患者及检查报告仍不完善的患者到普通门诊、便民门诊，快速满足患者开单、开药等需求。这样就减少了优质医疗资源浪费，实现院内分级诊疗，优化就医流程，同时解决患者"挂不上专家号"和医生"在专家门诊做没有价值的事"的核心痛点。
同时，AI还会基于患者的病情，为患者及家属准确推荐目前正在进行的临床试验；也为有需要的医生快速筛选可能符合条件的患者，让符合条件的患者快速入组，助力临床试验开展。
3.通过构建肿瘤患者画像及知识库，解决患者离院后没人管、预后差的问题
在过去，医院往往只参与患者"治疗"这一个环节，患者离开医院后往往处于无人管理的情况，而医生也无法获得患者长期医疗数据。
医院通过构建肿瘤专科大数据，基于大数据分析能力构建肿瘤患者画像数据库，率先在乳腺外科开展乳腺健康全程管理，覆盖宣教、筛查、诊断、手术、配药、随访的乳腺癌诊疗全流程，将乳腺癌作为慢病进行防控，推进乳腺癌诊治的"全程精准管理"。
7、案例核心优势
目前行业内暂时无类似案例。
本案例的核心优势在于，基于腾讯的大数据和AI的神经网络及深度学习能力，进一步通过NLP技术手段获取患者精准画像，基于肿瘤知识图谱，可实现为肿瘤患者提供就医过程中的全流程精准医疗服务。不但能够帮助患者高效就诊、优化就医决策，同时还能够帮助医生获取最新的医疗研究进展，辅助医生优化临床决策，实现医患双方的共赢。
其中用于医学自然语言处理的数据全面覆盖了常见的肿瘤检查检验项目：
1. 超声、心电图、CT、放射、病理、耳鼻喉镜、磁共振、胃肠镜、核医学、泌外、气管镜共11类检查项目，共计79种检查子类
2. 覆盖静脉血、尿液、阴道分泌物、腹水等81种标本类型，共计1800+种检验项目
同时为了让AI接近真实的医生水平，在海量数据呢库中阅读了6000+本专业诊疗指南，学习2000w+脱敏的病例，100w+检查报告。从而形成了肿瘤专科的知识图谱，图谱包括了数w+医疗实体，含疾病名称，药物名称，检查指标名称，手术名称，症状名称，部位名称等；数10w+疾病药品症状等关系对。
8、案例实施成果及社会影响力
实施成果：
1.使用智慧门诊服务的患者大幅增加
目前官方微信公众号关注量已达46余万，办卡人数达18万余人，挂号30万余人次，在线支付62万余笔，累计支付金额达到2.07亿元，通过电子就诊卡查看检查报告115万余份。候诊序列上线后不到半年，就实现提醒患者检查2.3万次，就诊提醒1.6万次。
2.提高门诊量及门诊效率
医院过去3年门诊量平均年增加率不到5%，上线智慧门诊服务后，年增长率达到8%。电子就诊卡上线4个月时，门诊量相比去年同期上涨16.5%，窗口挂号占比下降12.4%，自费患者占比上升6%。
医院上线智慧门诊服务后，患者挂专家号的等待时间平均减少7.4天，患者到诊率提高约7%，平均为每位患者节省2.5小时的就诊时间，尤其是病理科50%以上的患者办卡，人均节约4.5小时，专家门诊的效率平均提高了3.5倍。
3.提高外科门诊收治患者
基于AI的精准医疗服务开展后，外科门诊收治患者比例由过去的平均不到10%，提高到平均达到40%。尤其是率先作为试点的头颈外科，门诊收治患者比例由原来的9.2%，提高到55%。
4.减少黄牛号贩
医院上线基于AI的精准医疗服务后，半年时间内，黄牛号减少至过去的1/3。
社会影响力：
2018年6月，复旦大学附属肿瘤医院基于电子就诊卡的患者精准服务平台案例在中国医院协会信息网络大会暨中外医疗信息网络技术和产品展览会（CHIMA 2018）上进行公开分享，并获得一致好评。另外，该项目还获得《人民日报》、《腾讯新闻》等重要媒体的报道。
9、未来规划
1.构建基于AI技术的肿瘤患者就医全流程管理服务矩阵
未来，复旦肿瘤医院将持续基于腾讯的AI的技术服务能力，进一步响应国家、政府的号召，将精准医疗服务场景扩展至包括"筛查-确诊-手术-基因检测-放疗/化疗-用药-复查/随访-患教"的患者就医全流程，在每一个就医节点，为患者提供包括病情判断、就医服务、方案管理、心理支持、康复管理、疾病科普、医院资讯等在内的个性化的精准医疗服务。
2.构建基于大数据分析能力的肿瘤患者画像数据库，推进华东地区肿瘤预防、筛查工作
基于院内患者的病情资料以及患者通过使用精准医疗服务上传的外院医疗数据，基于肿瘤大数据和知识图谱，通过腾讯提供的技术能力，构建肿瘤患者画像，对患者及患者家属的进行预测性分析，计算患者复发风险、生存率数据以及家属患癌概率，有针对性地推进华东地区肿瘤预防、筛查工作。
3.与腾讯公司共同建设AI大数据联合实验室
在发挥我院医疗技术及腾讯公司科技技术优势的基础上，开展医联体内及校际多中心合作，利用互联网、大数据、人工智能等能力，通过医疗AI大数据实验室全力推动我院"智慧医院"的各项建设，共同发展医疗健康大数据与医学人工智能技术，为肿瘤防治、医学实践、健康管理、医院运营等提供大数据驱动的决策支持，推进科研数据共享标准制定与应用，促进肿瘤领域的大数据发展，开展广泛的国际合作，推动医院学科建设。
（本案例由复旦大学附属肿瘤医院提供，仅供参考）
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