AI帮我抢到了专家号

经济观察网 记者 张铃 “本以为抢不到专家号，AI居然帮我加到了。”5月16日，在一款AI大模型产品的帮助下，林非成功加到了专家号。

林非是一名着急就医的乳腺癌患者，但大医院的专家号总是 “秒光”。茫然之际，华中科技大学同济医学院附属协和医院（下称“武汉协和医院”）的门诊工作人员向她介绍了医院最新启用的AI智慧门诊。抱着试试的心态，林非申请了甲状腺乳腺外科一位专家的加号，没想到很快就通过了。

AI智慧门诊是武汉协和医院与百度健康联合打造的中国第一款“大模型+医疗场景”应用。

一个多月前，这款应用在武汉协和医院测试上线，现在已有10余个科室试用。武汉协和医院皮肤科主治医师朱今巾是第一批试用AI智慧门诊的医生，4月的一天，她发现门诊系统里出现了一个“预问诊”条目，里面有即将进诊室的患者的病案信息，包括症状、患病时间、用药情况、过敏史等。

AI智慧门诊以百度文心大模型为技术底座，主要包括智能分导诊、智能加号、智能候诊室三个功能：看病不知道挂哪个专科、哪个专家，只要把症状告诉AI，它就会帮助匹配专家；抢不到专家号，AI可以帮着挂；预约挂号后，“医生数字人”可以做预问诊，自动生成病情小结交给医生，为面诊做准备。

武汉协和医院希望AI能帮助解决患者挂号、候诊、就诊等环节的多个痛点，帮助医生提高效率、减轻负担。医院还希望和百度一起把AI智慧门诊做成标杆化的产品，打磨好后向全国推广。

“我们有信心，因为这个场景不只在我们医院有，所有的医院都面临共同的痛点。”武汉协和医院门诊办公室主任陈澍说。

AI加号准确率95%

武汉协和医院的专家号提前两周在线上发放，常常是一开放预约就“秒光”。经常有朋友问陈澍，要挂某个专家的号，怎么办？不少病人还会守在诊室门口求加号。

陈澍说，这些行为是低效的，一则高端医疗资源确实供不应求，二则很多病人并不需要专家号，这让医生也很为难。

过去，武汉协和医院解决挂号难的办法是增加医生排班。但是，医生精力有限，且“候补”成功与否取决于其他患者是否退号，获益者还是不多。

AI智慧门诊推出的智能加号功能，上线1个月，就收到了2000多人次的加号申请，通过模型判断，300多个加号申请被专家审核通过。

林非就是其中一位。在工作人员指引下，林非打开武汉协和医院官方公众号，进入挂号服务，在甲状腺乳腺外科选择某位号源已满的专家，点击申请加号按钮后，就进入了百度健康小程序。

“Hi，欢迎来到武汉协和医院，我是您的小助手。”AI小助手提示林非，医生加号仅针对特定病种、病情阶段的患者，患者需要提供真实有效的病情信息，才能让医生判断是否可以为其加号。

林非点击“帮我免费预约”，AI小助手依次询问她需要问诊的疾病、加号就医目的，又要求她上传了检查报告单。通过多模态AI交互与病情整理，AI会基于定制大模型的推理能力，综合判断病情严重程度与诊疗资源情况，同时把结果展示给医生，医生可以在10秒内判断是否加号。

陈澍介绍，模型审核判断的准确率约为95%，其中加号患者中超过70%是需要尽快手术治疗的肿瘤患者。

找对的医生

除了智能加号外，AI智慧门诊还有智能分导诊功能。

作为大型三甲医院，武汉协和医院有40多个专科，每个专科又分为10多个亚专科。患者从全国各地来，一进医院就“一脸懵”，怎么才能找到对的科室、对的医生？

过去，武汉协和医院采用的方案是人工导医和线上分导诊系统。陈澍说，医院每天要接诊2万名患者，但只有10多个人工导医。线上分导诊系统也有短板，这种工具采用表单式的关键词，很容易导致选择错误。

AI的加入让问题变得不那么棘手了。陈澍说，利用大语言模型对患者语句的判断，可以精识别出患者的需求到底是什么，再匹配相应医生的号源。这样一来，病人能找到正确的医生，医生也能看到确实需要他的病人。

此外，百度大健康医疗业务总经理张延东介绍，根据患者病情需要，AI还会主动建议自助开单，引导患者在诊前做完关键检查，减少反复就诊、来回奔波。

医生有更多时间了

“我常想什么时候我能成为硕导、博导，有学生当助手，这样就能多看几个病人、看得快一些了。”朱今巾说。

朱今巾在抖音上有165万名粉丝，是一位年轻的“网红医生”，来找她看病的患者很多，皮肤病又有超过3000个病种，她的门诊压力很大。

排队1小时，看诊5分钟，这是大医院的常态。在这5分钟里，医生还必须需花约3分钟询问基本情况、复写病历，否则可能造成医疗安全隐患，病情交流时间被压缩到只有2分钟。许多病人意见很大，等了这么长时间，怎么几句话就把我打发了？

现在，在武汉协和医院AI智慧门诊里，患者挂号后，“医生数字人”会先给病人做预问诊，比如哪里不适、是否看过医生、是否做过检查等等，在多轮对话中，完成就诊病情录入，再整理出病历文本发给医生。

现在，朱今巾只需要扫一眼预问诊的病历文本就能知道病人大致情况，和病人交流基本情况的时间可以减少3分钟左右，病历书写速度也变快了。她把节省出来的时间用来和患者沟通，指导他们用药，虽然患者的看诊时间依然只有几分钟，但体验变好了。

AI智慧门诊还能在一些特殊场景下发挥效用。过去，朱今巾和有听力障碍的老年人沟通不得不大声喊，和外地病人沟通的语言障碍有时也会影响到朱今巾。皮肤科另一个特殊情况是性病。有时，男性性病患者看到朱今巾是个女医生，会犹豫和含糊。有了AI工具后，这些问题渐渐少了。

临床需求催生的大模型应用

武汉协和医院是国家卫健委直属医院，年门诊量在700万人次左右，院长胡豫一直希望能提高门诊效率与患者的就医体验。他认为，智慧技术一定会释放出巨大的技术红利和社会价值。

医院门诊部主任陈澍也在思考这个问题，他明白，在工作量不变的情况下，要让患者的体验更好，必须要有工具的革新。

他们把目光锁定在了AI上，鉴于百度在大模型上的领先优势与多年在医疗领域的深耕，最终挑中百度合作。

AI智慧门诊目前试点的智能分导诊、智能加号、智能候诊室功能，都来自医生反馈的痛点，比如智能分导诊中设计的自助开单，就是一些耳鼻喉科医生提出的需求。

张延东说，百度是用已有的模型去匹配医院需求的场景，“不是在办公室里能想出来的，要看医院、医生的需求端有什么场景，才能把效果做出来”。

在与武汉协和医院医生的日常沟通中，百度团队了解到，其实医生的很多诉求，在百度平台的互联网医院上已经有相应功能了，比如预问诊和加号，只是需要把这些功能落地到医院的官网上。

“在大语言模型的应用中，AI智慧门诊是最契合医院端的场景。”张延东说，大语言模型最擅长处理文本，而医生天然的需求就是减少处理文本的时间。

AI智慧门诊最底层的技术是文心大模型，在这个基础上，百度为这个项目做了较多医疗垂类能力的加强，其中灵医大模型是项目的核心。张延东告诉经济观察报，相对通用大模型，灵医大模型做了医疗专业知识库的增强。除了百度收录的医生科普数据和词条、百度互联网医院积累的几千万条医患问诊数据外，百度还从外部采买了很多医疗领域的权威数据库，这些数据使灵医大模型有不错的病历输出和加号筛选的能力。

科室和医生提供的训练语料也不可或缺，比如一线的诊疗场景、更详细复杂的病历，这些语料是互联网公司难以获取的。比如，在加号功能的筛选策略建设上，技术团队在不断精调模型时，武汉协和医院提供了很多脱敏的数据用于训练。

张延东说，行业中做医院服务的项目很多，但这类项目成功的唯一标准是要医生常用、喜欢用。AI智慧门诊的技术和功能是比较通用的，未来在更多医院推广的成本不会太高。

不过他也表示，复制仍然存在几个难点。一是，涉及到较复杂的招投标采购问题；二是，这一应用的很多数据是依托百度大模型能力在云端发生的，很多医院不能接受这一点；三是，这个应用要低成本良好运行，需要医院本身有比较大的线上“挂缴查”流量；四是，一些功能不一定适合所有医院，比如缺病人的医院就用不到智能加号功能。

（应受访者要求，文中林非为化名）