传统医疗管理中，医护人员需埋首海量病历排查风险，常陷入“看得见的数据、抓不住的隐患”困境。如今，广东这家医院用一款智能体打破了这一僵局。

11月7日，广东省第二人民医院（以下简称“省二医”）智慧医疗管理智能体正式启用。这一融合前沿AI技术与资深医疗管理经验的创新成果，推动医院医疗质量管理从传统“事后处置”转向“事前预警、事中干预”的智能化新模式，为破解医疗风险监控难题、优化医疗资源配置提供了全新路径，也为广东智慧医疗发展注入强劲动力。

△广东省第二人民医院智慧医疗智能体启用仪式

从“疲于应对”到“早期干预”

破解传统医疗管理痛点

“过去，医疗管理多依赖人工监测和事后复盘，面对复杂的诊疗环节与海量数据，管理者常陷入‘漏洞难堵、疲于奔命’的困境。”广东省第二人民医院党委副书记、院长瞿红鹰坦言，医疗风险绝非冰冷数字，背后牵动着患者安全与医疗质量的核心。“比风险更早一步”，将管理关口前移，变被动应对为主动守护，从源头降低诊疗风险，这正是医院开发智慧医疗管理智能体的初衷。

传统医疗管理中，医护人员需人工筛查病历、监测指标，不仅耗时耗力，还易因人为疏忽遗漏潜在风险。而省二医此次推出的智慧医疗管理智能体，恰好填补了这一空白——通过技术手段打通数据壁垒，实现对医疗全流程的动态监测，让风险隐患无处遁形。

技术核心新突破

“双脑”架构驱动智能决策

近日，35岁的张先生因急性胰腺炎、糖尿病在省二医接受治疗。入院第2天突发胸痛，床旁心电图提示T波动态改变，考虑并发心肌损伤。

此时，智慧医疗智能体实时监测到关键信息。“白盒模型”依据 “阳性指标未触发跨科会诊”规则，自动叠加25分风险分；“黑盒模型”同步将患者症状、检查结果转化为“数学指纹”，匹配到“胰腺炎合并心肌缺血因会诊延迟导致病情加重”的案例，相似度达92%，额外叠加50分风险分，总评分75分触发四级风险预警。

系统立即向主管医生工作站推送弹窗，同步标注“相似案例曾因延误会诊延长患者住院时间”的关键提示。主管医生点击弹窗查看案例详情后，10分钟内完成心内科会诊，最终排除急性心梗并制定针对性治疗方案，避免风险升级。

为何这款智能体能实现提前预警？关键在于其创新的“双脑”架构，即白盒模型与黑盒模型协同发力，既保证决策的可追溯性，又具备持续进化的能力。

白盒模型以规则为核心，依据医院规定、卫健委的法律法规及标准操作准则构建规则库。它通过明确的评分体系量化风险，比如危急值处理超时加50分、费用超预缴金3倍加20分，能清晰告知风险产生的具体原因，所有判断逻辑可追溯、可解释。

黑盒模型主打自学习进化，融合院内多维记录，训练出2158个风险预测模型。它会把新医疗事件转化为“数学指纹”，与历史案例实时匹配，能快速匹配到相似度95%的过往案例，精准定位潜在风险。

广东省第二人民医院党委委员、副院长刘红梅补充道，此次发布的智慧医疗管理智能体，基于大模型融合的“双智能体”架构，实现了可解释性与自学习能力的完美结合。

构建闭环智能医管体系

筑牢医疗安全防线

该智能体并非单一的“预警工具”，而是构建了“风险预测-主动干预-管理提升”的完整闭环，通过两大核心能力筑牢医疗安全防线。

在风险预测环节，智能体实现了“全院、全科室、全领域”的全天候监测。借助语义分析、时序数据监测、相似病例比对等技术，在诊疗过程中实时捕捉高风险关键词、异常指标组合、负向情绪趋势等。例如它能从医生问诊记录、患者反馈中捕捉 “病情恶化”“药物过敏” 等高风险关键词；通过时序数据监测，实时追踪患者心率、血压等指标的异常波动；结合相似病例比对，提前识别罕见病、复杂并发症的潜在迹象。

黑盒模型告诉你“谁”有风险，白盒模型解释“为什么”有风险，两者互补，让隐患主动“浮出水面”。

一旦系统监测到风险指数超过动态阈值，便会立即启动分级响应机制，进入主动干预环节。“我们会智能判断医生在线状态，选择微信、工作平台等最佳推送路径，确保风险信息第一时间送达。”广东省第二人民医院党委委员、副院长齐勇介绍，对于高风险事件，系统还能自动发起MDT（多学科诊疗）虚拟会议调度，集结内科、外科、影像科等多领域专家共同研判，实现 “干预前置、处置前置”，将风险化解在萌芽阶段。

医工跨界联合

探索智慧医管创新路径

省二医联合广东工业大学、安骏信锐（广州）人工智能科技有限公司的此次跨界合作，不仅成功孵化了广东省第二人民医院智慧医疗管理智能体，更探索出一条“医工结合”赋能医院高质量发展的创新路径。

△广东省第二人民医院智慧医疗智能体发布会现场

随着智慧医疗管理智能体的推广应用，人工智能在医疗安全与质量管理中的核心作用将愈发凸显。“未来，我们计划进一步拓展智能体的应用边界。”省二医党委副书记、院长瞿红鹰透露，团队将推动智能体向移动化方向发展，开发APP、小程序等端口，让医护人员在病房、门诊都能随时查看风险预警；同时，将这套管理标准推广至跨院区，助力更多医疗机构提升医疗质量管理水平；此外，还将围绕医疗重点领域，衍生出专项智能体，实现更精准化的风险防控。