9月22日，第二届广东省人工智能应用对接大会举行，在“人工智能+”科技创新专题会和“人工智能+”医疗卫生专题对接会，珠江医院院长郭洪波、副院长张鹏围绕神经系统重大疾病诊疗垂类大模型创新应用和智慧超声全流程数智化建设需求作专题分享，集中展示医院推动人工智能与临床诊疗、科研转化深度融合的探索实践。

构建垂类大模型，赋能神经系统重大疾病诊疗

郭洪波以《垂类大模型在重大疾病诊疗及临研转化中的应用——以神经系统重大疾病为例》为题，分享了医院与中国移动联合开展的人工智能应用探索成果。

据介绍，全球约34亿人受神经系统疾病困扰，我国脑疾病年均社会负担高达6972亿元。随着人口老龄化进程加快，阿尔茨海默病等神经系统重大疾病负担持续加重，诊疗资源配置压力不断加大。国家正大力推动以数据和AI赋能临床，但通用大模型在临床场景下存在幻觉偏高、专科深度不足、结果难以溯源等短板，无法直接用于临床决策。珠江医院以神经系统疾病为突破口，部署构建专病垂类大模型，着力解决 早期识别难、鉴别诊断难、数据整合难、指南落地难、经验传承难等痛点。

神经医学是珠江医院龙头特色学科，DRG专业排名全省前二、科技量值全省第一。作为广东省医学会脑机接口与脑科学专委会主委单位、广东省老年期痴呆防治全病程协作网省级指导单位，医院建成国家高级认知障碍诊疗中心、华南首个脑机接口临床研究病房等，累计完成侵入式脑机接口手术量全省第一，牵头制定脑机接口项目的临研病房、项目质控和伦理审查建设3个领域16个共识。

在此基础上，珠江医院与中国移动（成都）产业研究院、广东移动联合攻关，融合中国移动医疗行业大模型基座与医院高质量专病数据，构建“高质量临床数据+多源异构信息理解+专病医学知识增强+大模型推理+可信证据约束”技术体系，打造九大模块全链路智能辅助诊疗能力，形成多源异构临床信息理解、跨临床任务同步推理框架等五大技术创新，实现推理有流程、知识有依据、结果可溯源、行为有边界、输出易集成。

该模型以认知障碍疾病为切入点，目前已完成内部验证，TOP3 鉴别诊断准确率超 90%，单病例分析耗时分钟级，已在神经内科、神经外科、老年病科开展试点，具备临床推广条件。面向低年资医生，实现病历拆解、鉴别诊断可视化；面向主治医师，提升诊疗效率，降低漏诊误诊风险；同时沉淀专科经验共识，可向基层输出。科研转化上构建“数据训练模型、模型服务诊疗、诊疗反哺科研”闭环，标准化可溯源推理支撑真实世界、多中心研究，加速临床经验向新药械成果转化。

聚焦临床痛点，共建智慧超声全流程平台

张鹏以《AI赋能智慧超声全流程数智化平台》为题进行需求对接路演。针对当前超声诊疗中存在的效率瓶颈、质控薄弱、数据孤岛等问题，他介绍了医院拟建设的“一入口、四模块”智慧超声全流程平台，通过智能预约分诊实现患者与亚专业诊区精准匹配，并围绕AI辅助智能诊疗、智能全流程事中质控、语音结构化报告、数据科研转化四个方面推进能力建设，推动超声检查由经验驱动向标准化、智能化、数据驱动转变。未来，平台还将进一步打通预约、检查、诊断、质控、报告和科研等环节，让人工智能更深度融入超声临床工作流程，在提升诊疗效率和质量的同时，推动沉淀数据向科研资源和专病数据库持续转化。

围绕平台建设和应用落地，张鹏现场发起成立“区域智慧超声院企协作联盟”的倡议，提出由珠江医院牵头开展临床需求梳理、方案设计和应用评价，区域协作医院参与多场景验证，合作企业围绕实际使用反馈持续开展产品研发与迭代。他表示，医疗人工智能的发展要真正回归临床、解决临床问题，希望通过院企协同，围绕真实场景共建规范、共享数据、共同研发、协同验证，逐步构建覆盖超声全流程的智慧协作网络，推动成熟技术和创新成果从单点应用走向规模化、规范化落地，更好地服务临床诊疗和患者需求。

从技术创新到场景落地，推动“AI+医疗”深度融合

从神经系统重大疾病诊疗垂类大模型的创新应用，到智慧超声全流程数智化平台的需求对接，此次大会集中展示了珠江医院以临床需求为牵引、以高质量数据为基础、以人工智能技术为支撑，推动AI融入疾病诊疗、医院管理和科研转化的探索实践。

未来，珠江医院将继续聚焦临床真实需求，深化医疗机构、科研团队与产业力量协同，加快人工智能技术在疾病诊疗、医疗服务和科研转化等场景落地，推动“AI+医疗”从单点创新走向体系化应用，为医院高质量发展和智慧医疗建设注入新动能。