保健福祉部公开语音电子病历与光学字符识别联动的超紧急转诊情景
下月正式启动“保健医疗全周期AX冲刺项目”
首尔、江原、全南公共医院率先开展试点验证
“现在我们假设有一位患者来到了波拉梅医院门诊就诊。在尚未作出准确诊断的情况下，患者在叙述自己的症状，这些内容会在这里自动被记录。随着内容不断被填充，可以看到系统正在切换为急性脑卒中诊疗流程吧？如果教授判断为超紧急状态并作出转诊决定，转诊申请书会立即自动生成，同时附上各类检查结果单和相关文书，向周边的上级综合医院发出诊疗请求。首尔大学医院本院已经接受了转诊。在患者转运至此期间，首尔大学医院会自动确认空余的神经外科手术室并迅速进行分配，以便立即做好手术准备。”
上个月29日，在首尔钟路区莲建洞首尔大学医院尹德炳厅举行的“为诊疗信息联动而举办的AX技术演示会”上，Infmedix首席技术官CTO Kim Taehun以真实医疗现场为假设，演示了二级医院急诊患者转至上级综合医院的全过程。赵仁京 记者供图
View original image最近29日，在首尔大学医院举行了“为诊疗信息联动而设的AX技术演示会”。通过基于人工智能（AI）的患者转诊·回送体系技术，二级医院（地区）与三级医院（区域上级综合医院）可以互通患者诊疗信息，从而介绍了一整套让患者更快速接受急诊手术和治疗的流程。
首先，医务人员在诊疗患者时口头输入的内容，会通过“语音电子病历（EMR）”技术即时转为文本，AI则从海量诊疗数据中提取关键信息，自动生成并摘要“转诊申请书”。患者转至上级医院后，AI基础的光学字符识别（OCR）扫描技术会瞬间将患者携带的外部诊疗记录数字化，并对核心病史和检查结果进行摘要和呈现。系统不仅能自动撰写复杂的病理报告评阅意见和术前麻醉评估表，在患者完成手术和恢复后，还能生成出院记录。负责演示的Infmedix首席技术官（CTO）Kim Taehun强调称：“通过防止重复检查并将繁琐的纸质手工工作降到最低，可以在超紧急情况下大幅缩短医务人员专注于患者处置的黄金时间。”
保健福祉部当天表示，将以本次演示的AI技术为基础，从下月起启动“保健医疗全周期人工智能转型（AX）冲刺项目”。作为由政府11个部门共筹集7540亿韩元预算推进的“人工智能应用产品快速商业化支持项目”的一环，在保健福祉部领域，将向慢性病管理及诊疗联动等6个课题总计投入90亿韩元。
该项目将与公共医疗AI高速公路项目相衔接，提供大规模计算资源（GPU）及公共AX专用网络等全方位支持。尤其是将AI直接与各医院的电子病历（EMR）和医学影像存储传输系统（PACS）联动，计划在医疗现场实证并落地实现患者转诊·回送流程自动化的系统。
保健福祉部考虑到医疗基础设施及各区域特点，将首尔（首尔大学医院-首尔医疗院）、江原（江原大学医院-宁越医疗院-江陵医疗院-平昌保健医疗院）、全南（全南大学医院-光州基督医院）等3个区域优先指定为试点示范地区，开展项目。韩国保健产业振兴院数字健康企划组组长Yeon Miyoung解释称：“以短期内可以进入市场并应用于一线的AI技术为媒介，强化责任医疗机构之间的诊疗协作，构建消除地区间健康差距的智能化医疗服务提供体系，是本项目的核心目标。”
在当天同步举行的政策座谈会上，有意见指出，在推广医疗AI及信息交流之前，为缩小地方公共医疗院与大学医院之间严重的信息化基础设施差距，有必要尽快从国家层面供应公共GPU基础设施。
首尔大学医院诊疗副院长Kim Yongjin表示：“公共医疗机构自身并无能力构建超高性能GPU基础设施”，“必须在国家层面上建设公共医疗专用数据中心或GPU中心，并对资源进行分配。”江原大学医院公共副院长Cho Heesuk同样建议称：“地方医疗院在院内支持或信息化专职人力方面，对AX激活几乎一片空白，因此需要以区域责任医疗机构为中心设立类似公共医疗AX支援中心之类的组织。”首尔医疗院企划协调室长Kim Jeonghee则强调称：“首尔医疗院旗下东部·北部医院等公共医院之间所使用的电子病历系统各不相同，导致数据整合和共享根本无法实现”，凸显了基础性系统整合的紧迫性。
也有建议认为，此次AX转型尝试应当超越单纯的技术引进，成为重组我国医疗生态系统的契机。宁越医疗院外科科长Cho Seungyeon表示：“当前地区及必需医疗体系的崩溃，源于公共医疗的弱化”，“先进IT医疗和AI模型的普及，可以弥补公立医院的人力空缺，建立区域与地方医院之间有机的网络，成为恢复已被破坏的医疗公益性的有力支持措施。”
保健福祉部保健医疗政策室长Jeong Gyeongsil强调称：“大型民营医院正在对AX进行巨额投资，如果政府在公共医疗领域的投资缺位，差距将扩大到难以承受的程度”，“我们将集中一切可用资源强化公共医疗AX建设，迅速实现AI与各医院的电子病历、PACS系统联动，为患者提供无缝连续的诊疗，并构建能够防止重复检查导致的不必要医疗费用支出的智能医疗基础设施。”
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