AI医师助手

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如何让AI少出错甚至不出错 是要解决的首要难题 “近一年总是饿，吃得多，还瘦了。”武汉市协和医院麻醉医生凌肯在电脑上敲下这句话。现在他是一名患者，专门测试一位“医生”的水平。“请问您有没有既往病史，例如糖尿病、甲状腺疾病等？家族中有没有类似的病例？您有没有药物过敏史或手术史？”屏幕另一端的“医生”回复他。和凌肯对话的不是真人，而是一款名为MedGPT的大语言模型问诊AI，由互联网医疗公司医联开发。自ChatGPT发布以来，国内外企业都先后投入到医疗大语言模型研发的浪潮中。腾讯、百度等大厂，华为、讯飞、商汤等科技公司，以及医联、春雨医生等互联网医疗企业，陆续公布在垂直类大模型方面的布局。7月，谷歌公司的医疗问诊AI Med-PalM的研究团队在《自然》杂志发布了研究成果，经临床医生评估，Med-PalM的长篇回答中有92.6％与科学共识一致。“AI医生”的优异表现也引发更多讨论与担忧：AI达到替代医生的水平了吗？怎样保证AI的准确性？如果AI诊断出问题，谁来为错误负责？凌肯和MedGPT的对话还在继续。问过既往病史、家族史、过敏史后，“医生”又询问了体重减轻范围、其他症状表现、睡眠质量、饮食习惯、血压等信息，最后开出一份检查方案，要求凌肯检查血糖、甲状腺功能。凌肯将准备好的检查结果输入，十几秒后，MedGPT给出自己的诊断：甲状腺功能亢进症——答案是正确的。 图/视觉中国 面对非医疗信息“会越聊越歪”医生们对AI早已不陌生。2017年，国内首批医疗AI产品以科研合作的方式进入医院，2018年起，这些产品陆续获得国家药监局审批。截至今年5月底，国家药监局已批准59个医疗AI辅诊软件上市。上海长征医院放射诊断科主任刘士远曾表示，发展最为成熟的是肺结节和冠脉影像辅诊两类，骨科、脑科等AI辅诊软件还未被常规使用。以心脏冠状动脉CT血管造影，即冠脉CTA为例，一名患者做一次检查产生上百张图片，医生需要在其中找出血管是否出现狭窄、斑块。AI能将每例图像的处理时间从45分钟缩短到5分钟。在引入临床决策支持系统（以下简称CDSS）的医院里，AI还能帮医护作临床决策。CDSS是一种综合分析医学知识和患者信息，为医务人员临床诊疗提供多种帮助的计算机辅助信息系统。2020年4至5月期间，国家卫健委医院管理研究所对全国31个省份的1013所医疗机构调研，其中19.6％的医院有CDSS。但这些产品并未对提升医生的诊断水平有太多帮助。多位受访医生、规培医师告诉《中国新闻周刊》，由于科室收治病人种类相对固定，处理流程成熟，基本不会使用CDSS作参考，遇到不确定的问题会直接咨询上级医生或科室讨论。并且，现在的CDSS还很“死板”，在自动审查医嘱时，会对超说明书用药“纠错”。“但往往我们会坚持用药。”一名三甲医院规培医师说。国家卫健委卫生发展研究中心副主任游茂7月在全国医疗器械安全宣传周暨人工智能标准宣贯会上表示，当前AI医疗领域的困境之一，在于技术发展同质化严重，数据、算法的优势尚未得到体现。中国AI医疗器械95％的研究或产出都在医学影像类，在“医疗机器人”“知识库”“自然语言处理”等领域研究相对不足，关于“决策规则”的研究几近空白。“其实不是研究空白，是落地成产品有很多限制。” 一位研究医疗领域自然语言处理十年的高校学者告诉《中国新闻周刊》。她表示， X光机、CT设备、磁共振仪等影像类医疗器械是医疗机构的硬需求，AI辅诊软件可搭载在影像设备上，相比处理文本数据的软件更易进入医疗机构。另外，影像数据较诊疗文本数据更独立，更易脱敏，且公开的图像数据库更多，而公开的高质量诊疗文本数据十分有限，这使得在“自然语言处理”等领域研究不足。   ChatGPT的出现，让企业看到大语言模型给AI问诊带来的新机会。医联创始人兼CEO王仕锐表示，医联此前也开发了包括口腔影像识别、精神科DTx数字疗法等医疗AI类产品，但无法实现AI全流程诊疗。“当时遇到一个无法逾越的鸿沟——自然语义的识别。”王仕锐说，大语言模型推出前，虽然知识图谱等技术也能实现人机对话，但对话机器人的推理、上下文理解能力还不足，并难以做到普通人语言与医学术语间的语义转换。MedGPT从今年1月开始研发，5月推出，参数达千亿级别，定位是突破“人问机答”模式，能像真人医生一样主动多轮询问患者症状等信息，推断患者可能患病的类型，并开具检验检查单。患者输入检查数据后，AI可继续读取数据，并给出治疗方案。目前，MedGPT还未对公众开放。参与内测的凌肯用了一小时和MedGPT互动，抛出的问题包括麻醉是否会影响患者智商，甲状腺功能亢进患者的完整诊断等。凌肯告诉《中国新闻周刊》，MedGPT问得很详细，回复也较真人医生更加亲和，“但远远没到取代医生的地步”。他解释道，体验过程中最突出的问题是，MedGPT不能很好地接收非医疗信息。若模拟真实看诊过程中患者向医生倾诉家庭情况等非医疗信息， MedGPT还做不到提炼其中的核心信息，“会越聊越歪”。王仕锐表示，患者的语言可以不够简洁，但只有回答AI提出的医疗问题，AI才能给出准确回应。相比之下，春雨医生布局更谨慎。5月，春雨医生将大模型在线问诊产品春雨慧问开放免费使用。不同于MedGPT开检查单、给诊断，慧问在较少轮次问询后会告知患者症状可能对应的多种疾病及对策，之后，以“如果您情况比较严重，建议您及时就医，寻求专业医生的帮助”为结束语。“就像自动驾驶，很难一上来就做到完全自动驾驶，但我们是不是可以有自动停车、辅助倒车功能？这些功能本身也很好用，研发难度会低很多，对使用安全性的要求也会低很多。”对于暂时不做精准诊断和治疗方案的原因，春雨CTO曾柏毅解释说。曾柏毅坦言，慧问更像是春雨在探索大模型运用场景过程中的一个实验品，定位并不明确，“我们也想看市场里面用户到底想要什么，愿意怎样使用AI问诊产品，会对AI提什么样的问题。”后台数据显示，从5月上线到7月底，共有5000多人使用慧问，其中5％左右在使用过程中转向了向真人医生求助。曾柏毅称，春雨在开发询问过程更加详细的AI问诊产品，计划用于真人医生问诊场景。医疗大语言模型的另一落地模式是直接与医院合作，和线下诊疗过程相结合。商汤智能产业研究院院长田丰对《中国新闻周刊》介绍，商汤与郑州大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属新华医院合作，医疗大语言模型“大医”的参数从十亿到千亿不等，已使用在一些医院的随访过程中。田丰表示，基于大模型的随访系统比传统的AI电话随访机器人，有更强理解力、更人性化的交互和更全面的信息收集能力。7月6日，上海世博展览馆，2023世界人工智能大会上的中山眼科中心AI+医疗展区。图/视觉中国最难获取的是真实的问诊数据如何让问诊AI少出错甚至不出错，是所有研发团队要解决的首要难题。大语言模型的本质是通过统计分析预测对话中可能的下一个词，存在生成不准确或误导信息的可能性，但在严格要求准确性的医疗领域，AI的错误也意味着患者将承受风险。2021年，密歇根大学医学院研究人员发现，由美国电子健康记录公司Epic Systems 研发的败血症AI预警系统没能识别出67％的败血症住院患者，只识别出7％被医生遗漏的败血症患者。Epic公司称，漏检与系统阈值有关，需要设置一个平衡患者假阴性与假阳性的警报阈值。高质量数据是保证准确性的基础。医疗大语言模型会被额外“投喂”医学书籍、临床诊疗指南、医学论文等专业知识。其中最重要、也最难获取的是优秀的真实问诊数据，既包括顶级专家对该疾病的诊断记录，也包括患者身体特征、检测数据、家族史、环境信息等多维度的信息，同时，还需要覆盖各年龄层、性别、地域的患者。多位受访专家和从业者表示，已有问诊数据尚不能完全满足研发需求。国家远程医疗与互联网医学中心医学人工智能专家委员会主任委员、呼吸病学专家刘国梁告诉《中国新闻周刊》，即使能收集到目前医院的临床数据，其质量也未达到能够用于AI训练的水平，需要专门去生产符合AI训练标准的临床问诊数据。更多的临床经验可能未被记录成文本。“特别是疑难病领域，很多知识是在医生脑子里，甚至医院里面可能也没有，都是口口相传。”曾柏毅说。王仕锐介绍说，医联共使用三类真实问诊数据，包括公开数据、医联独有的问诊数据，以及通过搭建专门的数据平台收集的数据。对于第三类数据，医联从协会、医院、专家处采集，“这一过程好像将石油从地底勘察并最终加工运输到油箱，中间有漫长且复杂的工序。”前述高校学者强调，数据质量对研究非常重要，但前提是要保障数据安全。对数据的采集、筛选必须建立在保护数据安全的基础上，个人信息脱敏，保护患者隐私是首要步骤。医联、春雨医生和商汤均表示对数据进行了脱敏处理，并在使用前取得了患者同意。除了数据，模型设计也能提升医疗AI的准确率。田丰说，商汤成立了一支近百人的医学专家团队，参与数据标注、模型训练及测试，保证AI能够完成多轮问诊、不回答患者非医疗问题等。商汤还训练了一套“智能评判系统”，对大语言模型输出的答案进行评判，让模型输出更符合临床专业要求以及人类价值观的回答。不过，再怎样调试医疗AI，其本身存在一定局限性。刘国梁认为AI与真人医生最根本的差异在于，二者在诊疗过程中的原则可能不相同。目前尚不能确定AI在诊断时，是以患者生命长度为重要衡量，还是以更好的生命质量为先，抑或根本与人类福祉无关。一名优秀的医生能够在关注患者治疗方案的同时，照顾其情绪、花费、家庭情况，目前医疗AI还难以做到。另外，医疗AI主要依靠患者的问诊数据，缺少查体过程。一方面，躯体类疾病可能会影响患者的感觉，使其表述出来的感受与病情严重程度不相符；另一方面，不同疾病也有相似症状，只靠询问很难得到准确结果。北京大学人民医院骨科主任医师薛峰告诉《中国新闻周刊》，很多医学问题尚未有明确答案，许多医生也是依靠经验，达不到100％的准确率，更何况依靠人类经验来进行推理的AI，“现阶段让它来看病只是作为一种咨询、一种辅助，最后判断还是要交给真人医生，AI还需持续学习和调优”。多位受访从业者、专家均表示，AI并不可以、也不可能取代医生，不应有处方权。一旦涉及诊断、开处方，必须有真人医生参与其中，否则就会面对“AI看病看错了，到底是AI负责，还是AI开发公司负责，抑或是购入AI产品的医院或医生负责”的难题。当AI与医生意见不符合，比如患者希望按照AI建议做非常昂贵，但医保不报销的检查，医生觉得没有必要时，也可能出现伦理问题。据《华尔街日报》今年6月报道，在加州大学戴维斯分校医学中心肿瘤科，护士梅丽莎·毕比和癌症患者打了15年交道。当AI预警系统提示她的一名患者有败血症时，她确信警报是错的——因为AI不知道，白血病患者也会表现出类似败血症的症状。按照医院规定，毕比可以在获得医生批准后推翻AI的诊断，但如果她错了，她将面临处分。最后，她只好按照AI的诊断给病人抽血检查，即使这可能会让病人进一步感染，也会让其治疗费用更高。未来临床实践将怎样保证医生参与监管AI？薛峰表示有两种设想：一是仍然由医生负责开处方，AI只负责前期询问及信息收集；二是由AI开处方，但医生需要审核治疗方案，至少保证药物无害并签字，若出现问题，仍由签字医生负责。全新的三方关系6月末，医联在成都举行了一场“双盲实验”，让MedGPT与10位四川华西医院的主治医生一起对120余位患者进行诊断，来评测AI与真人医生的一致性，最后由多位专家对91份有效病例审核。刘国梁与薛峰都参与了此次审核，二人表示MedGPT的效果比预期稍高，没有出现太大错误，但也存在一些问题。薛峰表示，MedGPT在面对复杂病情时的问诊逻辑还很简单。他解释说，每一种疾病往往会有一组症状，单一症状对应的疾病可能有几十种、上百种，而患者在表达主诉时往往只会说到其中一两个最严重的症状。做排除诊断时，真人医生能够不断就可能的关联症状进行提问，最后根据患者回答作甄别，而MedGPT在关联不同症状的全面性上还有不足。王仕锐称，医联的下一步除了提高准确率，还会整合多模态能力，弥补不能进行查体的缺陷。比如给MedGPT“装眼睛”，以视频方式做运动轨迹识别，解决骨科查体难题。谷歌在7月末推出新的通用生物医疗AI模型Med-PalM M，除了回答医疗问题，Med-PalM M还可检查X光图像，甚至扫描 DNA 序列是否存在突变。摆在问诊AI面前的问题，还有监管。此前，国家药监局器审中心发布的《人工智能医疗器械注册审查指导原则(征求意见稿)》等文件规定，基于医疗器械数据、使用人工智能技术实现其预期用途的医疗器械，需要经药监局审批上市。医疗器械数据包含图像数据、生理参数、体外诊断数据等，电子病历、医学检查报告的结果文本等属于非医疗器械数据。以MedGPT为例，虽然主要依靠患者主诉信息，但是也会给患者开检查报告，基于血糖、血压等数据来推荐治疗方案。王仕锐表示，在当下的监管体系中难以界定其是否属于医疗器械，对此类新型产品，相关部门可能会有新的监管框架。7月13日，国家网信办联合六部门公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下称《办法》）。《办法》自2023年8月15日起施行，其中提到鼓励生成式AI创新发展，并要求“具有舆论属性或者社会动员能力”的产品，向公众提供服务前，需开展安全评估，并履行算法备案。基于生成式AI的问诊产品是否要申请安全评估和算法备案，多家企业说法不一。前述学者表示，该《办法》为医疗AI设定了合法合规的框架，但针对医疗AI的监管如何实施，标准如何制定，《办法》还未明确。“标准化最关键的、最本质的目的就是建立最佳秩序。”该学者说，为创新产品制定标准是一个缓慢的过程，到底怎么定、定多高需要不断摸索。多位受访从业者都表示从研发到进入临床，医疗大语言模型还有很长一段路走，但也都认可AI一定是未来医疗格局的一分子。AI可以使医疗模式转向社区化、家庭医生化。薛峰表示，门诊中90％以上都是常见病，可以通过家庭医生来解决，但目前医疗资源并不均衡，三甲医院与基层医院医疗水平相差过大，导致患者对社区医院不信任。薛峰说，若AI成为面向患者的家庭医生，患者通过预先咨询AI，可为医疗机构减轻负担，同时也增加对病情的初步了解，找准看病方向。“这样的医疗模式有助于医疗规范化，减少过度医疗或医疗欺骗。”薛峰说。在面向医生的场景中，AI的作用可以更多。多位受访专家表示，AI可以成为助手，帮助医生学习疑难杂症的前沿治疗方案，减少误诊率，亦可参与医学培训，帮助年轻医生及医学能力不足的基层医生成长。美国波士顿的一家医疗机构已开始使用ChatGPT来培训规培生。“因为医学训练有时候不存在对错，而是锻炼医生的思维方式、结果解读、沟通等，可以（用AI）单独去训练这些能力。”刘国梁说。更直接的可能性是AI能使医生从文书的工作中获得解放。浙江某三甲医院的一名规培医师告诉《中国新闻周刊》，接收新病人时会花费不少时间写首程诊断。今年2月开始，他尝试让ChatGPT帮他写鉴别诊断，“因为有时候诊断都很明确了，还要绞尽脑汁去想鉴别诊断也挺烦。我会直接把问题抛给ChatGPT，告诉它我想写某两种疾病的简洁诊断，它会给我列出好几点。” 未来医疗到底会怎样，微软全球资深副总裁彼得·李与两位合著者在《超越想象的GPT医疗》中描绘了一种新的医患关系：传统医学中医生与患者是一对双向关系，但现在我们应该转向一种全新的三方关系，而AI是这个三角关系的第三支柱。

中国互联网络信息中心昨天发布了《生成式人工智能应用发展报告〔2024〕》。《报告》显示，我国生成式人工智能产业蓬勃发展，产业规模和产品数量迅速增加，并逐渐融入人们的日常生活。截至今年6月，我国生成式人工智能产品的用户规模达2.3亿人。 人工智能正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，而医疗领域无疑是极为引人瞩目的一个。近日，清华大学智能产业研究院团队打造的首家“AI医院”Agent Hospital正在进行内测，将于年底正式上线，并于明年上半年对公众开放。 “AI虚拟医院对真实医院的设施和流程进行模拟，目前构建的42位AI医生分布在儿科、耳鼻喉科等21个科室，覆盖了300余种疾病。”11月23日，Agent Hospital项目负责人、清华大学智能产业研究院执行院长刘洋教授接受人民日报健康客户端记者采访时透露。 人民日报健康客户端记者通过Agent Hospital内测版看到，42个AI医生在医院里坐诊，他们在阅读医学文献，与虚拟/真实的病人交互并做诊疗决策，不断从成功诊疗案例中总结经验、从失败案例中反思教训，在诊疗近万名虚拟病人后，做出诊疗方案…… 清华大学团队开发的Agent Hospital页面截图。 海量患者是帮助AI医生进化的关键。刘洋介绍，他们同时构建了超过50万个来自不同国家地区、覆盖各个年龄段、患有不同疾病的AI患者，这些AI患者可以是人类患者在虚拟世界的数字化“分身”，也可以由人工智能大模型结合权威医学知识库和少量公开人类患者病例自动合成。这些AI患者像人类患者一样，有完整的治疗数据记录，可以在医院完成发病、分诊、问诊、检查、诊断、治疗、取药、康复的完整流程，并向 AI医生所开具的治疗方案的效果。 “这样一来，我们让AI医生使用现实世界的数据在虚拟世界的时间加速器中继续加速进化。真实世界中，一名出色的专科医生培养需要积累成千上万的案例经验，至少5~10年的临床实践，但在虚拟医院中，只需要几天时间就能完成。”刘洋说。 AI医生“进化”前后的诊断准确率比较。 刘洋的团队发现，随着诊疗病人的增加，AI医生在各个疾病上的诊断准确率均有大幅提升，其中，在高发的呼吸道疾病领域，在诊疗近万名病人后，AI医生能够在医学呼吸道疾病问答数据集上超越当前最好的方法，达到了最高93.06%的准确率，在其他科室中，AI医生也取得了类似的效果。 “在我们的设想中，随着AI医生的不断自我进化，未来将能够介入到真实的医疗应用场景中，辅助人类医生完成绝大多数工作，这也是智慧医疗领域最受关注的应用落地方向。”刘洋说。 “AI医生”上岗，医生们怎么看 AI医生的上岗，已在医疗圈引起广泛讨论。如上海东方医院的医生伴侣，可协助完成病史记录、初步诊断建议和分析，以及治疗方案推荐。东方医院门急诊和重症医学科主任张海涛表示，一名专科医生面对复杂的跨专业疾病，需要查询很多文献资料，有时还需要多学科专家诊断。大模型可基于庞大的医学知识数据库辅助决策，这是AI对临床诊疗极具价值的部分。而在口腔护理设备领域，数字化、智能化正在成为主流，随着3D打印、AI诊断等技术的应用，不仅提升了治疗效率，也优化了患者体验。 安徽马鞍山市人民医院口腔科副主任医师陈欣媛：在种植牙领域，AI辅助系统基于患者的骨密度、牙槽嵴形态和咬合关系等因素，可以优化种植体的位置和角度，提高手术成功率和长期稳定性。 陈欣媛认为，尽管人工智能在医疗领域的应用前景广阔，但它并不能完全取代人类医生。人工智能更多的是作为医生的辅助工具，帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。 安徽马鞍山市人民医院口腔科副主任医师陈欣媛：两者是相辅相成的，人工智能可以替代一部分简单重复的工作，使医生从简单重复的工作上脱离出来，在更高层面上进行创造、进行发挥。 安徽铜陵市中医医院针灸科主治医师张健也表示，AI技术与医生一起可以共同提升医疗服务的质量与效率，并非替代。 安徽铜陵市中医医院针灸科主治医师张健：患者可以首先通过AI进行预问诊，AI快速、精准地收集并分析患者信息，给出初步的诊断结果。医生再根据AI的初步诊断结果，结合自身丰富的临床经验，进行进一步的问诊和必要的辅助检查，最终给出更加精准的诊断和治疗方案。我觉得这样可以提升医疗服务的质量与效率。除了疾病诊断与治疗，我们医生能够给予患者情感上的关怀、支持与鼓励，耐心解答疑问，帮助患者树立战胜疾病的信心。这些是AI所不能给予的。 张健表示，针灸治疗现在越来越受到人们的欢迎。AI技术与中医的结合更像是开启了一扇全新的大门。 安徽铜陵市中医医院针灸科主治医师张健：中医强调“辨证论治”，中医AI技术能够结合患者的多维度信息，实现真正意义上的个性化治疗，这其中也包括针灸治疗更加个性化，为医生提供更加精准的治疗建议。AI技术能够高效地处理和分析中医药领域的海量数据，在AI的助力下，中医的未来将不再局限于古籍和传统的束缚，而是以一种更加科学化、智能化、现代化的面貌，服务于现代社会，惠及广大人群。 河南许昌市建安区基层医生许小波，在日常工作中也经常关注AI技术在医疗领域的应用。 建安区基层医生许小波：我觉得有一部分专业，包括一部分科室，可能未来确实可以被取代。像辅助科室，影像诊断专业，未来可能就会面临这个问题。现在影像是由医生看扫描的图像，然后分析结果。AI运行了以后，可能影像的诊断率，应该提升的很厉害。 中国社会科学院健康业发展研究中心副主任陈秋霖表示，新一代信息技术将重塑医疗服务和管理模式，但要对新技术的广泛应用做好评估。 中国社会科学院健康业发展研究中心副主任陈秋霖：新的技术会对医疗领域带来创新的机遇，但是创新要有边界，创新不是说没有目的的颠覆，实际上还是为了人民的健康，这个应该是创新的基本原则，怎么来确定这样的原则和守住这样的边界？那就是在创新的过程当中要守住底线，不能以损害人民健康为代价。要做好评估，在评估中来确定它的价值。 中国医学科学院肿瘤医院河南医院主任医师陈小兵认为，未来的AI医生和人类医生，不是黑白对弈，而是相互合作。 中国医学科学院肿瘤医院河南医院主任医师陈小兵：双方的协作流程，体现在以下几个维度，一是数据的收集和处理，医生会收集患者的数据，AI将进行数据的清晰整合和分析，提取有用的信息；第二是辅助诊断和治疗，AI提供初步的诊断和治疗信息，医生在此基础上结合自身经验和进一步检查，做出最终的整体评估和精准的诊断和治疗；第三是在监测和评估方面，医生将和AI共同监测患者的病情变化和治疗效果，及时地调整治疗方案，进行反馈和优化，不断地进行流程的优化。医生和AI之间进行定期的反馈和交流，从而最终优化协作模式和医疗服务质量。 AI在医疗方面的探索还有很多。近日，上海发布了首批5个医疗应用场景，包括中山医院的AI电子病历辅助书写、AI医健助手，东方医院的医生伴侣、科研助理，以及上海电信的就医小帮手。 上海市经济和信息化委员会人工智能处相关负责人透露，目前上海已有46款大模型通过备案。上海正在持续推进大模型赋能垂类应用，后续在智能终端、科学智能、在线新经济、自动驾驶、具身智能五个重点领域，以及金融、教育、医疗、文化旅游、智能制造、城市治理六个重点行业，将批量诞生标杆产品与服务。 你能接受AI医生吗？ 来源：综合央视新闻、人民日报健康客户端 编辑：董静 审核：富文佳 王旭泉 推荐阅读 突发！石破茂所乘车辆发生碰撞事故 泽连斯基开出停火条件，俄方回应 突发！恐怖分子攻入，伊朗强烈谴责 【夜·赏】栏目作品征集 更多精彩

来源于 来源于光明网        国内首次AI医生与真人医生一致性评测结果正式揭晓！6月30日，医联于成都举行了国内首次AI医生与真人医生一致性评测，并进行了全天候实时直播。现场有120多位真实患者及10位来自四川大学华西医院的主治医师共同参与了这场评测研究。最终，经过来自北大人民医院、中日友好医院、阜外医院和友谊医院的7位专家教授针对评测形成的91份有效病例进行审核，并且针对AI医生的问诊准确性、诊断准确性、治疗建议准确性、辅助检查方案准确性、数据分析准确性、提供可解释信息、自然语言问诊与交互这7个评价维度的打分之后，最终，真人医生综合得分为 7.5分，AI医生综合得分为7.2分。AI医生与三甲主治医生在比分结果上的一致性达到了96%。 　　（最终评审结果） 　　国内首次AI医生一致性评测 评审专家称“超出预期” 　　在历经8个小时的问诊过程中，MedGPT与来自四川大学华西医院的心内科、消化内科、呼吸内科、内分泌科、肾脏内科、骨科、泌尿外科的10位主治及以上医师共同对100余名患者进行问诊，经过专家评审团，从准确性、客观数据分析、可信度、人机交互性展开。最终，经过长达3个小时的对比分析及判断，综合专家团所有评审的判定及评分，AI医生与三甲主治医生在比分结果上的一致性达到了96%。 　　（评审流程） 　　为了保证评测的合理性和科学性，此次测试的问诊环节进行了特殊的设计：患者进入诊室后，将与医助沟通自身病情，医助通过线上文字输入的方式将患者主诉传达给真人医生与AI医生并协助医患完成多轮沟通，在收集足够的决策因子后，真人医生与AI医生为患者开具检查单或诊断，患者直接在成都高新海尔森医院完成检查；在获得检查结果后，患者进行复诊，并由AI医生及真人医生提供临床诊断及治疗方案。通过以上流程，可以在条件基本一致的情况下，让真人医生与AI医生进行互不干涉的独立诊断。 　　在当晚的评审环节，现场专家对于AI医生的表现给予高度肯定，在场评审团专家普遍认为，MedGPT而是通过多轮询问收集足够信息，以确保医疗准确性为前提推进问诊流程，所以出现误诊、漏诊的概率就比较小。令人惊喜的一点是，不同于专科医生，MedGPT诊断出了不属于就诊科室的疾病，给出其他具备可能性的判断，这在常规的专科问诊中是很难做到的。专家评审团认为，它的知识覆盖面是超过一些经验并不是很充足的真人医生的。 　　北大人民医院主任医师薛峰在评审过程中发现了一个“惊喜”：MedGPT根据患者脚底板疼痛诊断出有患者有可能出现神经压迫，真人医生却没有想到这一点。薛峰认为，MedGPT应该是一个非常有发展前景的一项技术，在病人遇到一些症状，有困扰的时候，跟他去聊一聊，让它给一个初步的诊断，还是非常有帮助的，具备非常好的前景。 　　中日友好医院心内科主任医师任景怡表示：我觉得最好的一点，当诊断尚不明确时，MedGPT并不会轻易给出结论，而是要坚持要通过继续问诊或检查收集更多信息。尽管MedGPT还存在一些问题，但迈出了重要的一步，这是里程碑式的结果。 　　云化能力结合 AI医生“手段”更加丰富 　　值得一提的是，MedGPT不仅在一致性上达到了一定水准，还可以提供疾病治疗环节中的其他“手段”，例如此次诊断过程中的“云检验”：在完成初步问诊后，MedGPT会给患者开具必要的医学检查项目，以进一步明确病情。患者则可以通过医联云检验等多模态能力进行检查。基于有效问诊以及医学检查数据，MedGPT得以进行准确的疾病诊断，并为患者设计后续疾病治疗方案。对于真人医生来说，开具检验并根据结果对病情进行判断是疾病诊断过程中的常规操作，但对于AI医生来说，这是一则突破。 　　在此次问诊现场，MedGPT就为患者开具了多种检验检测，患者在凭借单据直接在成都高新海尔森医院完成相关检测。医联MedGPT项目负责人王磊表示：MedGPT开单检查只是多模态能力的其中一环，MedGPT后续将配合医联多种云化能力，覆盖预防、诊断、治疗、康复的疾病管理全流程，让患者轻松接触到优质医疗资源。未来，MedGPT会拥有更大的想象空间。 　　事实上，医联在今年5月已经公布了MedGPT多种医学检验检测模态能力。除了配合云化能力进行检验检测外，MedGPT会在患者收到药品后主动为患者进行用药指导与管理、智能随访复诊、康复指导等智能化疾病诊疗动作。医联MedGPT plugin应用平台整合超过 1000+医疗多模态能力，整合多样化的医疗多模态能力，丰富和完善全流程智能化诊疗体验。 　　一次阶段性探索 一次AI应用发展的推进 　　现阶段，医疗行业还存在着资源分配不均，边缘地区患者难以接触到优质医疗资源等痛点，而AI医疗可以有效补充医疗资源，助力全民健康生活水平的提升，有利于补全基层诊疗服务短板，强化公共卫生服务效率，帮助解决优质医疗资源相对匮乏和基层医疗服务能力不足的结构性难题。 　　（评测现场） 　　此次测试是国内首次公开的、规模化的、基于真实患者的AI医生与真人医生的一致性研究评测，也是对于AI医疗的一次阶段性探索。经过此次评测，以MedGPT为首的AI医疗已经现阶段进入到了真实患者测试阶段，这也意味着通用型人工智能技术的研究与应用发展水平得到了进一步推进。王磊表示：“此次测评，本质是为了持续验证与提升AI模型的医学有效性。医联希望通过MedGPT在疾病管理全流程上的能力，让智能化的医疗手段帮助更多患者，令各地医疗资源的不均等逐渐消弭。” 　　推动AI在医疗行业的研究与应用，以严肃医疗为根本，让优势的医疗资源与技术惠及更多人，是医联不断向前的动力。医联也将在AI医疗领域持续耕耘，加速AI在医疗行业内的落地应用，力争贯彻让全人类健康寿命延长一年的使命。

今天分享的是【海通国际-医药与健康护理行业深度报告：AI+制药：AI技术蓬勃发展，AI+制药行业潜力巨大】 报告出品方：海通国际 AI 技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道。AI 技术通过机器学习和深 度学习等手段，已经在药物发现、临床前研究和临床试验等全流程中发挥重要 作用。从 2007 年的早期探索至今，AI 制药技术经历了技术积累、验证和快速发 展期，目前正处于一个技术创新活跃、政策扶持明显、市场前景广阔的阶段。 AI 制药技术的应用有 望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率。AI 技术使得从药物设计到 临床试验的全流程更加高效，为传统药物研发带来创新变革，并展现出在药物 研发领域的广阔前景和巨大潜力。  CRO 公司加速布局 AI+制药应用技术。CRO 药物研发外包公司的 AI 技术应用正 逐步深化，涵盖药物发现的各个环节，从靶点识别、化合物筛选、结构预测到 药物设计等。维亚生物建立纵向 AI 应用技术平台加速先导化合物发现； 泓博医 药持续推进 PR-GPT 多模态大型语言模型的应用；成都先导依托 DNA 编码化合物 库技术与 AI 技术结合，优化苗头化合物的识别过程；药石科技利用其分子砌块 库结合 AI 技术，开发动态化学空间，并通过一站式计算筛选平台，提供全面的 活性化合物筛选服务。 免责声明：以上报告均系本平台通过公开、合法渠道获得，报告版权归原撰写/发布机构所有，如涉侵权，请联系删除 ；资料为推荐阅读，仅供参考学习，如对内容存疑，请与原撰写/发布机构联系返回搜狐，查看更多 责任编辑：

8月2日，毅昌科技（证券代码：002420）在最新一次的业绩说明会上，展示了其在新能源板块的雄心壮志，并透露了公司未来三年的发展战略。董事长宁红涛、副总经理刘文生以及副总经理兼董事会秘书叶昌焱出席了此次活动，与投资者进行了深入的交流。 毅昌科技在业绩说明会上明确了其2024年的业务规划，在未来的3-5年中，公司会坚持在汽车、新能源、医疗健康、家电战略板块上深耕发力，并将持续深化与相关企业的战略合作关系。特别在新能源板块，公司预计2024年将实现显著的成长，这得益于与国内知名电池企业的深入合作，以及在储能结构件产品上的持续创新。 毅昌科技的竞争优势主要体现在三个方面：领先的工业设计和模具制造能力、优质的客户资源以及在汽车和新能源领域的长期开发经验。公司已经成功开发了首款薄壁化保险杠，并在新能源汽车轻量化设计上取得了突破，如塑料翼子板和全塑尾门内外板等。 毅昌科技在新能源汽车轻量化方面，计划利用注塑工艺、轻质高强材料和有限元结构优化技术，实现产品的轻量化设计。同时，公司的热管理产品，特别是液冷板，已经在储能和动力电池领域得到应用，并正在探索将其应用于冷液服务器的可能性。 尽管新能源领域存在众多优质标的，毅昌科技目前并不打算进行大规模的外延式发展，而是计划在未来两三年内巩固自身在各板块的能力和产能。公司拥有近两亿的现金储备，这为公司的运营和发展提供了坚实的财务保障。 毅昌科技对未来发展充满信心，计划在未来三年内，通过不断优化产品结构和提升技术创新能力，实现新能源业务收入的持续增长。公司还预计其储能板块将实现约10%的年增长速度，为市场提供更多创新性的结构搭建与解决方案。 本资讯由AI根据公司公告生成返回搜狐，查看更多 责任编辑：

行业动态 PART 01 AI 在生命科学领域的影响深远，在多项研究成果中可见一斑： 1、数据分析与管理: 大数据处理：AI可以处理和分析大量的生命科学数据，包括基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据。机器学习算法能识别复杂的数据模式，发现潜在的生物学关联。 数据整合：AI技术能够将来自不同来源的数据整合在一起，提供全面的生物学视图。例如，整合基因组数据和临床数据，以识别疾病的生物标志物。 2、新药研发: 药物发现：AI算法可以通过筛选化合物库，预测哪些分子可能具有治疗潜力，加速药物发现过程。 虚拟筛选：使用计算机模拟进行药物筛选，减少了实验室实验的成本和时间。 药物再利用：AI可以分析现有药物数据，发现新适应症，从而节省研发时间和成本。 3、精准医学: 个性化治疗方案：AI能够分析患者的基因组数据和病历，提供个性化的治疗建议，提高治疗效果。 预测疾病风险：通过分析遗传和环境数据，AI可以预测个体患某些疾病的风险，提前采取预防措施。 4、生物技术研究: 蛋白质结构预测：如AlphaFold等AI工具显著提高了蛋白质结构预测的准确性，对理解蛋白质功能和设计新药物具有重要意义。 基因编辑：AI辅助的基因编辑技术（如CRISPR）能够精确定位基因突变位点，提高编辑效率和准确性。 PART 02 一系列政策不仅为人工智能+医疗健康提供了明确的发展路径， 也为市场发展提供了广阔的空间： 自十九大以来，“健康中国”已上升为国家战略层面的重点。最新发布的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》中强调了“优先发展健康战略”的重要性，并提倡“社会共治、医防协同及医防融合”的方针，进一步突显了健康管理的重要性。 在2023年7月，国家卫健委联合其他五部委发布了《深化医药卫生体制改革2023年下半年重点工作任务》，其中包括推动医学人工智能试点项目的发展。文件中不仅提及了进一步发展医学人工智能试点的详细内容，还鼓励加快人工智能试点项目的实施进程等。 1、市场增长与投资: 资本投入：AI在生命科学领域的应用吸引了大量的资本投入，推动了相关企业和初创公司的发展。 市场规模：随着AI技术在药物发现、诊断和个性化医疗中的应用增加，市场规模不断扩大。预计未来几年，AI在生命科学领域的市场规模将持续增长。 2、新兴企业与并购活动: 初创公司：许多初创公司专注于将AI应用于生命科学，提供创新的解决方案，如AI驱动的药物发现平台和诊断工具。 并购活动：大型制药公司和技术公司通过收购AI公司来增强其技术能力和市场竞争力。例如，制药巨头收购AI初创公司以加速其药物研发进程。 3、产品与服务创新: 智能医疗设备：AI驱动的医疗设备（如智能影像分析系统）在临床诊断中发挥越来越重要的作用，提高了诊断的准确性和效率。 数字健康平台：AI驱动的数字健康平台可以监测患者健康状况，提供个性化的健康管理方案，促进患者与医生之间的互动。 4、监管与伦理: 监管框架：随着AI在生命科学领域的广泛应用，监管机构正在制定新的法规和标准，以确保AI技术的安全和有效使用。 伦理考量：AI在生命科学中的应用引发了一系列伦理问题，如数据隐私、算法偏见和透明性，需通过政策和规范进行管理。 PART 03 最近，头豹研究院发布了名为《中国AI健康管理行业概览：以AI科技助力智能健康管理》的报告。该报告对AI在健康管理中的定义、应用范围以及产业链的各个细分市场状况进行了详尽分析，并对未来市场走向做出了预测： AI健康管理是指利用最新的信息、通讯、人工智能和生物信息技术，进行健康数据的感知、分析和整合，以及健康的检测和评估工作、健康干预4个关键环节中的所有信息以智能应对个人或人群健康需求的一种新型模式。 （图：AI健康管理的定义与分类） 概括来看， AI健康管理可分为三大细分市场： 1、慢病管理：数字技术的革新与应用 慢性病包括心脑血管疾病，糖尿病，癌症以及慢性呼吸系统疾病，这些疾病已经成为世界范围内导致死亡与致残的重要因素。据报道，我国30~70岁人群中四大慢性病死亡人数呈不断上升态势，估计2020年死亡人数为296.1万人,2030年死亡人数将达到318.5万。这种慢性病防控严峻形势促使慢病管理市场迅猛发展。根据报告,2022年，中国AI慢病管理市场的规模预计将达到1334亿元，而到2027年，这一数字预计会增长到5114亿元，增长率高达惊人的283.4%。...

转自：嘉兴日报 　　■记者 冯思家 　　通讯员 杨智超 吴芸婷 　　本报讯 昨天下午，AI+医疗数智平台及产业项目签约仪式在南湖区政府举行。该项目的顺利落户，将进一步助力南湖区医疗行业数字经济发展，为壮大都市工业、推进先进制造业和现代服务业深度融合赋能添力。 　　会上，上海领健信息技术有限公司、南湖新区、余新镇、浙江南湖数据发展集团四方签订合作协议，将以信息化、数字化和智能化AI技术，为口腔、医美等医疗机构提供数字化解决方案，为南湖区数据产业发展注入强劲动能。 　　据了解，上海领健信息技术有限公司成立于2015年5月，总部位于上海，是一家消费医疗SaaS+交易平台服务商，公司通过垂直行业SaaS+X模式构建了中国最大的消费医疗数字化平台（数智化软件+耗材商城+隐形正畸），目前口腔SaaS已占领30%以上的牙科诊所和88%左右的高端诊所，并掌握了全球最大的口腔医疗大数据资源。 　　“项目从对接到签约落户仅用了3个月时间，在此过程中，我们充分感受到了南湖区政府高效率的办事作风和优质的服务能力。”上海领健信息技术有限公司董事长吴志家表示，接下来将充分依托企业信息化、数字化、智能化优势，以项目为载体开发一方资源、发展一方经济，实现企业的做强做大，努力开创互利共赢新局面。 　　当前，数据资源已成为关键生产要素，重要性日益凸显。南湖区因势利导、抢抓机遇，先行布局长三角区域数据发展湾区，已累计引进360、深信服、唯今国际等数字经济领域龙头企业及配套企业47家，为数据企业发展提供了广阔舞台。 　　接下来，南湖区将以此次项目签约为新起点，为企业提供全天候、全方位、全要素的服务，推动项目落地跑出加速度、企业发展按下快进键。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

AI医疗是指人工智能技术在医疗领域的应用，以改善医疗诊断、治疗和管理等方面的效率、准确性和可靠性。通过利用大数据分析、机器学习、自然语言处理和图像识别等技术，AI医疗可以辅助医生做出更准确的诊断、提供个性化的治疗方案，并优化医疗资源的分配。 万达信息：公司相继推出“人工智能心血管全周期服务平台”及“AI医保零星报销智能受理”等产品与解决方案，已成为国内领先的医疗健康、数字城市整体解决方案 万达信息于2011年1月25日在深圳证券交易所上市，股票代码300168。公司主营业务为智慧医卫，ICT 业务，市民云业务，健康管理业务。 公司产品线涵盖智慧医卫、ICT业务、市民云业务、健康管理业务等产品；产品广泛应用于医疗保障、药品管理、区域卫生、公共卫生、医疗服务、基层卫生等领域。 近年来，公司业务结构、营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 美迪西：公司积极促进新药研发与AI人工智能融合创新，与德睿智药、英矽智能等AI制药达成战略合作，实现双向赋能，助力更多创新药物更高质效地研发 美迪西于2019年11月5日在上海证券交易所上市，股票代码688202。公司主营业务为药物发现、药学研究及临床前研究。 公司产品线涵盖临床前CRO业务等产品；产品广泛应用于医疗服务、CRO等领域。 近年来，公司业务结构、营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 思创医惠：公司研发的单病种人工智能服务体系是基于单病种数据资产的人工智能服务新业务线，新业务线基于具有自主知识产权的THINKGO医疗人工智能认知引擎研发积累了60多种单病种数据资源库和数据科学应用服务平台 思创医惠于2010年4月30日在深圳证券交易所上市，股票代码300078。公司主营业务为主要从事EAS、RFID相关产品的研发、制造和销售，以及行业应用解决方案的开发、实施和服务。 公司产品线涵盖商业智能、智慧医疗等产品；产品广泛应用于智慧城市、医疗、养老、人工智能等领域。 近年来，公司业务结构、营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 东软集团：公司成立东软魔形科技研究院，基于LLM-SE东软大语言模型系统工程，陆续推出“AI+医疗”领域的垂域大模型，以及飞标医学影像标注平台4.0、基于WEB的虚拟内窥镜等多款“AI+医疗”行业应用，形成了在AI+医疗领域的“1+N”组合 东软集团于1996年6月18日在上海证券交易所上市，股票代码600718。公司主营业务为以软件技术为核心，通过软件与服务的结合，软件与制造的结合，技术与行业管理能力的结合，提供行业解决方案、产品工程解决方案及相关软件产品、平台及服务等。 公司产品线涵盖医疗健康及社会保障、智能汽车互联、智慧城市、企业互联及其他等产品；产品广泛应用于智慧城市、医疗健康、智能汽车互联、企业数字化转型等领域。 近年来，公司业务结构、营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 润达医疗：公司基于慧检产品开发基础结合华为盘古大模型技术开发普惠AI医疗服务大模型，为B端医疗机构提供智慧医疗、智慧服务、智慧管理产品，为C端提供专业可信的检验结果解读、科学精准的医疗健康科普和主动友好的健康管理 润达医疗于2015年5月27日在上海证券交易所上市，股票代码603108。公司主营业务为商业服务板块（IVD代理经销业务，集约化业务/区域检验中心业务，第三方实验室业务）和工业板块（IVD产品研发生产业务，医疗信息化业务）。 公司产品线涵盖IVD传统供应链业务、集约化业务/区域检验中心业务、第三方实验室检测业务、IVD产品研发生产业务、数字化检验信息系统业务等产品；产品广泛应用于医疗服务、SPD、痘病毒防治、新冠检测、华为、体外诊断、互联医疗、人工智能、医疗器械等领域。 近年来，公司业务结构、营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 卫宁健康：公司设立“卫宁健康人工智能实验室”，发布医疗垂直领域大模型WiNGPT，以医护智能助手WiNEX Copilot的形态内置于公司产品中 卫宁健康于2011年8月18日在深圳证券交易所上市，股票代码300253。公司主营业务为医疗卫生领域应用软件的研究开发、销售和技术服务。 公司产品线涵盖软件销售、硬件销售、技术服务、互联网医疗健康等产品；产品广泛应用于医疗机构、区域卫生、公共卫生、健康服务等领域。 近年来，公司业务结构、营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 朗玛信息：公司“39AI全科医生”项目作为国家健康医疗大数据西部中心建设项目之一，产品应用方向为医学问答、健康咨询及辅助医生进行临床诊断 朗玛信息于2012年2月16日在深圳证券交易所上市，股票代码300288。公司主营业务为分为“医疗服务+互联网医疗服务”与“电信及电信增值业务”两大业务板块。 公司产品线涵盖医疗服务+互联网医疗服务业务、电信及增值电信业务等产品；产品广泛应用于医疗健康、电信领域。 近年来，公司业务结构、营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 药石科技：公司利用人工智能机器学习算法，开发了独有的基于分子砌块和有效化学反应的动态化学空间，从根本上突破了限制超大化合物库构建的算力、存储和管理瓶颈，公司已经建成的化学空间可生成分子数量增加到十万亿级以上 药石科技于2017年11月10日在深圳证券交易所上市，股票代码300725。公司主营业务为主要从事药物分子砌块的研发、工艺开发、生产和销售；基于药物分子砌块的药物发现解决方案；基于药物分子砌块的药物开发和生产服务（CDMO）。 公司产品线涵盖药物分子砌块等产品；产品广泛应用于创新药、化学制药、人工智能等领域。 近年来，公司营业收入、归母净利润、毛利率与净利率情况如下： 以上数据由南方财富网整理提供，仅供参考，不构成投资建议，据此操作，风险自担，股市有风险，投资需谨慎。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

　　早上8:30，济宁医学院附属医院门诊内熙熙攘攘，人们忙着预约、挂号、缴费。这时，只见市民邹大爷不紧不慢地来到医院神经内科门诊。原来，邹大爷早已在家里通过手机，预约了神经内科专家门诊8:45的号源，并且使用微信支付了挂号费。他按照手机短信通知，按时到达神经内科门诊报到。经过检查诊断，专家为邹大爷开了药。出了诊室后，邹大爷的微信随即收到了一条医院的药品待缴费信息。使用微信支付了药费后，消息提示邹大爷到2号楼门诊药房3号窗口取药。8:55，邹大爷在3号窗口顺利完成了取药。 　　在科技飞速发展的今天，智慧医疗已经成为改善民众就医体验的重要途径。记者从济宁医学院附属医院获悉，该院通过自主研发的叫号系统，采用多媒体技术对接医院HIS系统，配合分诊报到机制，有效将就诊患者引流到对应科室的一级候诊区，并对一级候诊区和诊室门口患者数量进行合理分配。医保物价处联合信息中心、财务处等部门运用信息技术手段不断优化支付操作流程，创新推出了扫码缴费服务。患者只需用手机“扫一扫”缴费二维码即可完成门诊缴费，系统自动对医保订单进行门诊报销结算，无需患者再到窗口或自助终端进行排队缴费。 　　“不用到窗口，也不用自助机，通过手机即可实现预约挂号、候诊查询、缴费、报告查询。”在市民王女士看来，移动就医就是这么简单！王女士告诉记者，如今她来医院看病都是提前在网上挂号，根据预约时间来医院就诊。“我市的许多医院已经全面开通了互联网医院服务，我们通过手机、电脑等，在家就能享受到便捷的医疗服务，我个人在日常生活中也会充分利用这项服务。当遇到健康问题时，我会选择在线预约并进行咨询问诊。这样不仅可以避免去医院排队等候的时间，还能在舒适的环境中与医生进行单独交流，确保我的隐私得到保护。”王女士说。 　　紧贴数字时代的脉搏，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。近年来，我市大力推进智慧医疗体系建设，不仅在市级层面出台了相关政策文件，还在实际操作中取得了显著成效。我市去年推出的“互联网+医疗健康”示范市建设实施方案，明确提出了智慧医院建设的目标和任务，包括电子病历、智慧服务、智慧管理等方面的标准，以及到2024年的具体目标。这些举措不仅有助于提高医疗服务的效率，也为患者提供了更加便捷的服务体验。 　　296类电子证照证明实时调用 　　电子证照“照”进现实 　　“出门前明明记得带着门诊慢特病的证书，怎么忽然找不到了？这次买药还能报销吗？”“不用担心大姨，可以正常报销。”记者昨日从市大数据局获悉，随着我市“无证明城市”建设的推进，门诊慢特病医疗证电子证照正式启用，以后再也不用担心纸质证照丢失的问题了。 　　近年来，我市深化“无证明城市”建设，296类电子证照证明实现实时调用，6803个政务服务事项实现免证办理，建筑垃圾处置、公共场所卫生许可等301项实现智能办理。 　　全省率先制发门诊慢特病电子证照 　　“我市在全省率先实现门诊慢特病诊疗证电子化，根据我局联合市医保局发布的《关于启用门诊慢性病电子证照的通知》，糖尿病、高血压等慢性病患者去医院拿处方药时，可持电子证照取处方药，免除门诊挂号费用。”7月31日，市大数据局工作人员说。 　　今年以来，市大数据局推进电子证照库改版升级。完成新版电子证照库系统部署、数据迁移和上线启用，对接省大数据局新版电子证照安全接口，加强市县35个政务服务系统的电子证照调用监测和安全管理。同时，强化电子证照推广应用。政务服务标准化事项库中市级1431项政务服务事项全部关联电子证照，协同各部门打造26类电子证照社会化应用场景，累计减免办事材料84万件。 　　我市将组织各部门对本行业本领域的政务服务事项办理材料进行全面梳理，推动服务事项均可用电子证照办理，实现电子证照制发全覆盖。在公积金办理、房产交易、建筑施工许可、企业开办、卫生许可、道路运输等高频应用领域，打造电子证照全链条应用场景。在交通出行、医疗健康、金融服务等群众获得感强的场景，继续拓展覆盖面，提升使用频率，让“免证办事、一码通行”便民利民，让群众办事省时省心。 　　40类证明材料实现线上开具 　　“现在用手机扫一扫就能显示电子证照，就算忘带身份证原件也能办业务，真是省了不少功夫，以后再也不用担心证件忘在家里了。”嘉祥县嘉祥街道居民李女士告诉记者。她在办理营业执照时发现忘带身份证，工作人员通过后台调取电子证照审核验证，半小时内顺利办成业务。 　　记者了解到，嘉祥县大数据中心与“济宁市无证明城市”服务系统、“一窗受理系统”、“爱山东”对接，在县、镇为民服务大厅配备扫码枪，办事群众通过“爱山东”等程序出示身份证、营业执照等电子证照二维码，经扫码调用，自动传输到办件平台。或者在“一窗受理”平台输入办事信息后，由工作人员通过“无证明城市”系统直接调取相关证照，办事人不需提供纸质证照，非常方便快捷。 　　聚焦企业群众办事“所需证明多、难出具、来回跑、多头跑”等难点堵点问题，我市建设了“无证明城市”服务系统，使用电子证照代替实体证照。企业、群众办理事项过程中，对于需要提供的证明材料，通过系统在线开具或者部门核验方式提供，不再需要企业群众提供实体证照。 　　“为摸清用证底数，我市市县两级相关部门单位全面梳理排查办理政务服务、公共服务等事项所需的材料，形成政务服务类和社会基层类两张证明清单，织密线上开具一张网，推动40类证明材料由人工开具变为线上开具。”市大数据局工作人员说。 　　群众可通过济宁市政务服务平台的“证照通”模块和“爱山东”App两个渠道开具相关证明。截至目前，我市已上线政务服务类证明23类、基层证明17类，覆盖全市14个县市区、117个乡镇街道、2500余个村居社区。济宁“无证明城市”服务系统共为市县5889个部门创建账号6550个，提供296类电子证照证明下载服务，为群众提供服务85万次。 　　记者：苏茜茜 王艳茹  刘奕然（实习）  　　编辑：郝然 丁李轩迪（实习） 　　审核：戈腾龙