CMEF上的AI趋势：怎样让AI更懂临床所需

AI技术正在成为重塑医疗健康生态的重要驱动力，算法决定了AI“可以做什么”，而数据质量则决定了AI“能够把什么做好”。在本届CMEF展会上，理邦依托30多年的硬件、研发、平台及资源积淀，以“AI融合创新，共建数智生态”为主题，全面呈现了AI落地应用的广阔前景。

当AI从算法阶段迈向临床实践，真正的门槛究竟在哪里？

医疗场景本身高度复杂，数据来源又较为分散，加之临床验证要求极其严格，这些因素共同构成了AI从算法走向临床应用过程中难以跨越的障碍。AI模型只有经过长期、多中心、大样本的临床验证，充分证明其准确性、安全性与稳定性，才能真正为临床创造价值。

一个真正具备价值的医疗AI平台，不应只是某个单一场景中的功能工具，而应成为能够贯通多个临床场景、持续提供一致智能服务的基础能力平台。这也意味着：

AI能力要具备足够的通用性，可以匹配不同类型的临床场景；

数据资源要足够充沛，能够支持多维度的智能化应用；

平台架构要足够开放，能够与各类医疗信息系统实现对接。

要实现这种覆盖全场景的能力，离不开多产品线、多数据源和多技术体系的系统整合。而这恰恰是理邦30多年来持续积累形成的关键优势。

起步更早、沉淀更深：理邦的AI探索之路

早在2003年，理邦便开始布局SEMIP算法研发，并于2019年正式设立人工智能实验室。目前，理邦已联合100多家产学研合作院校，累计推进30多项人工智能项目开发。

理邦业务覆盖六大板块，产品销往170多个国家和地区，在国内已为近60000家医疗机构提供产品与服务。每一台理邦设备，既是AI算法稳定运行的载体，也是数据采集的重要终端。多场景数据的持续汇聚，使训练出的AI模型拥有更强的泛化能力与临床适配性。

以理邦AI-SEMIP心电分析软件为例，该系统覆盖230多种自动诊断标准术语，能够精准识别心律失常、心肌梗死、心房/室肥大、ST-T异常以及起搏心电图等五大类心电类型。而支撑这一能力的，正是来自全球不同地区、不同病种的百万级临床病例、千万级信号片段以及上亿级心搏样本训练。

信息化基因的持续积累，让理邦的AI能力与产品矩阵形成了1+1>2的协同效果，构建起从设备采集、AI分析到临床决策反馈的完整数据闭环，使理邦AI算法能够在真实应用中不断进化，真正成为临床工作的有力助手。

万象AI加持，持续拓展“1+6+N”人工智能生态

依托30多年的技术积累和临床沉淀，理邦以万象AI为核心底座，深度融合自身6大垂直领域，为医技与临床智能化应用释放出N种可能，打造出开放协同的“1+6+N”人工智能生态体系。

AI价值的真正落地，体现在切实减轻医护压力、提升诊疗效率并改善医疗服务质量。理邦坚持以临床价值为导向，建设更加严谨、实用、高效的AI信息系统，将算法能力转化为临床可感知、可落地的现实价值。

AI可提供智能分诊建议，让分诊等级、就诊科室和注意事项清晰呈现，从而提升门急诊运行效率。

无论是心电图自动判读，还是病史与检验数据的综合研判，AI都能辅助快速定位问题。

系统可自动生成病历文书摘要，并实现信息结构化录入，把更多时间留给临床诊疗和医患交流。

通过对患者数据进行实时监测，一旦识别危急值或风险变化趋势，系统便可自动预警并分级，实现精准响应。

依托患者实时数据和诊疗记录，系统能够自动生成结构化交接班报告，进一步提升效率与质量。

系统还能自动带入用户所在科室及角色信息，支持医疗问题自动作答，成为医护学习的智能助手。

当AI浪潮席卷全球医疗行业，所有参与者都在思考：未来医疗将走向何方？理邦给出的答案是：坚持有价值的创新，持续推进AI技术能力和场景应用的迭代升级，让技术真正服务临床、惠及每一位患者，并以开放、协同、共赢的姿态，不断推动医疗数智生态持续完善。