在检查检验结果互认里，看「智慧影像AI新势力」

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检查检验结果互认中的

前言

万里云技术方案

   万里云研发团队依托脱敏处理的千万级影像报告及百万级检查图像数据，融合图像AI技术（卷积神经网络CNNs、循环神经网络RNN、U-Net等）与报告文字AI技术（自然语言处理NLP、迁移学习TL及大型语言模型LLM等），成功研制出国产化的检查图像AI质控与影像报告AI质控系统，已在多个省市的三甲及二级医院实施部署，有效推进了“检查检验结果质量控制”的标准化进程。

   作为同时拥有医疗“影像云”的搭建、云胶片应用开发和运营经验的长期经验，和远程运营团队及数千名放射专家资源的万里云，开展了对县级和基层医疗机构的医师和技师进行专业指导与帮扶，组织了专题答疑、设备与软件操作演示和校正、定制化影像难题交流等一系列活动，旨在稳步提升其专业技能与服务水平。

   作为具备中华民族使命感的医疗信息化企业，万里云联合美的集团与万东医疗的强大资本背景与国产高端医疗设备资源，共同推出“新一代智慧医共体解决方案”，旨在通过多元化整合手段，持续优化基层医疗机构的检查设备性能。

   最后，本文将进一步剖析影像报告AI质控产品——妙笔AI的应用场景（部分），展示其在“检查检验结果互认”质量控制方面的具体实践。

   放射科面临批量诊断报告集中诊断写作和审核的挑战，审核医师需投入大量精力排查报告中的文字遗漏、错别字以及检查结果与结论不符等问题。在不影响射科现有业务流程及既定质控标准的前提下，妙笔AI实现了对诊断报告内容的有效筛查，范围包括但不限于文本错漏、方位矛盾、设备类型矛盾、脏器切除矛盾等。该系统能够迅速识别并反馈报告中的错误信息至当班医师，从而提升了放射科诊断报告的整体质量。

   针对放射科报告的诊断初审与复审，支持进行质控数据对比。在质控评分中，可以根据报告所见描述的问题进行评分，包括但不限于阳性征象描述、阴性描述缺失等诊断结论的准确性。

   本应用是通过对诊断报告的AI深度解析和阳性征象的精确分级，实现了对报告复杂度的量化评估，为放射科提供了更加精细化的绩效考核依据，进而促进了科室运营管理水平的提升。

   放射科日常工作中面临两大危急值处理问题：一是危急值的精准定义需涵盖病灶的多个方面，如程度修饰词，仅“心包积液”不足以构成危急值，必须明确为“心包大量积液”；二是危急值识别时，需综合考虑报告的设备类型、是否为复查等多元因素，以确保正确识别。研发团队通过使用“增强型医疗影像NLP”模型和充分解析报告内容，如程度修饰词、数值和复查情况等，实现了危急值的精准定义与识别，也是对放射科的危急值的科学化管理赋能。

“互认”行动准则（国家篇）

   根据近期《人民日报》记者采访国家卫生健康委员会时，相关负责人阐述道：“首先，要建立完善检查检验资料共享平台，促进医疗机构之间有效共享检查检验资料。其次，开展互认的前提是结果准确可靠，要提高各地区、各级各类医疗机构检查检验工作的质量水平。此外，要完善相关支撑保障政策。医疗机构开展信息化建设、对接共享平台需要增加投入资金成本和人力成本，要加大保障力度。”

   国家卫生健康委员会相关领导还提出了：“在国家层面，我们要建立检查检验结果互通共享的信息标准规范，明确检查检验结果互认的项目清单，形成检查检验项目等编码数据库，建立检查检验结果跨省互通共享的主索引数据服务接口，建立完善检查检验结果的质量控制、授权访问等管理制度。

   在省级层面，基于省统筹全面健康信息平台，部分试点省份建成“影像云”，建立标准规范型的检查检验结果互通共享机制。

医疗机构和医务人员在信息化系统升级改造、云胶片存储、检查检验结果分析判读等方面承担了一定资金和人力成本，需要有关部门在投入和保障政策等方面予以积极支持。”

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