重症医学科是阻挡死亡的最后一道防线，也是抵御各种未知烈性疾病的第一道屏障。救治重症患者分秒必争，患者每时每刻都在产生大量的实时数据，这些数据不仅是生命状态的直接反应，更是治疗的重要指标和依据。如何让人工智能（AI）深度分析、学习大数据，在医疗领域得到创新应用，更高效精准地赋能临床工作，成为重症医学的重要课题。
近年来，复旦大学附属中山医院重症医学科积极建设智慧ICU平台，帮助医护人员更好地检测和管理重症患者病情，大大提高了诊疗质量和效率，在救治危重孕产妇、挽救疑难急危重症患者、帮助重症患者恢复过渡到普通病房等方面做出了突出贡献。重症医学团队在主任钟鸣的带领下，扎根中山，护卫上海，将科研成果惠及周边乃至辐射全国，为更多重症病人的生命护航。
AI浪潮下的ICU挑战和机遇
在人工智能的浪潮下，ICU的发展面临诸多挑战和机遇：首先，ICU每天产生浩如烟海的数据——从血压、心率数据，到眨眼、眼球运动、肢体活动、有无咳痰、是否呛咳、伤口引流管颜色、肢体脉搏、皮肤颜色，再到血液检查结果等，重症患者的各项指标需要医务人员观察并评估，因此急需一种能够用来自动识别指标、对结果进行自主分析和学习的AI系统，实现对患者病情变化及预后的评估，并进行报警或提示。
其次，ICU不是城市中的一座座孤岛，而是枢纽，它们连接、联动各个科室和医疗机构，服务的不仅是就诊于各自医院的病人，更应实现信息的交流、互动，三级医院如何辐射并带动下级医院，实现医疗资源的共享和均衡，是重症医学科关注的重点。
再次，怎么完善急危重症的救治途径，实现危重患者的早期识别和预警？应用5G、虚拟现实、人工智能、云平台、大数据处理中心、生物信息工程等技术构建智慧化重症医学科，能更好地满足社会的需求，提高危重症的医疗服务和人文关怀水平，实现重症医学科的智能化、网联化、共享化。
中山智慧重症平台初见成效
人工智能与医学的结合近年来越来越多引起重视。重症患者病情危重，需要实时监护并及时处理，ICU里治疗及监护仪器众多，会产生海量的实时数据，与AI的结合显得更加必要和紧迫。在国外，人工智能在医学领域不断结出创新果实，例如Matthieu等人开发的AI Clinician，能够动态地为败血症患者提供最佳治疗建议，改善了患者的预后；Shimabukuro等人通过“临近预测”模型，能在严重脓毒症发生前4小时做出预测，患者的死亡率和住院时间显著降低。
目前，复旦大学附属中山医院重症医学科已成功构建危重患者临床大数据库，并在上海率先使用ICCA系统，已实现多项监护数据的实时记录和储存。历经 5 年的沉淀与积累，中山重症数字化系统已经具备了强大的功能：重症信息数据库成功集成124张床位、250余种数据类型、4.2亿条数据以及3.3万位患者病例，平均每位患者记录数据高达12727条。开发了10余个临床决策支持、200个计算模块、600个数据接口，实现了护理无纸化、移动化和自动化，近10项科研工作正在进行中，数字化发展初见成效。
在数字化建设的基础上，中山重症团队开展了“AI智慧重症平台的构建及临床应用性研究”。借助人工智能技术，团队采集、分析和挖掘大量的医疗数据，通过机器深度学习等技术，构建出更加精准、高效的病情模式和治疗方案，以提供更精确有效的临床指导和决策支持。
AI技术让“救命”更高效精准
中山AI智慧重症平台具有几大特点和优势：
实现智能化和自动化 实现对大量医疗数据的智能分析和处理，提高病情诊断和治疗的准确性和效率。同时，实现对患者数据的自动采集和整合，减少医护人员的手工操作和数据处理时间。
提供个性化精细化治疗方案 通过对患者的监测数据进行分析和识别，实现患者状态的实时监测和预警，及时发现患者病情变化并采取相应的治疗措施。对大量的医疗数据进行分析和挖掘，发现不同的病情模式和治疗方案，为病人提供个性化的治疗方案。
实现数据共享和协同工作 通过将医疗数据和临床指导的整合，为医护人员提供更加便捷、快速的信息查询和交流平台，提升医疗服务的质量和效率。此外，通过项目开发的智能监护仪器，还能够实现不同医疗机构之间的数据共享和协同工作，从而提高医疗资源的利用效率和治疗效果，提高医护人员的工作水平和专业技能。
提高医疗质量和效率 该平台还可以实现病情的智能反馈，即根据患者随时产生的数据，利用AI技术采集的数据进行训练，实现类似ChatGPT一样的智能反馈系统，用以自动判断病情变化，并给出治疗措施，为医护人员提供更精确和全面的指导和建议，大幅提高了医疗质量和效率，减少了医疗事故和误诊率，患者的治疗体验和满意度也得到了大幅提升。
为基层医院提供智力输出 通过在基层医院配置该项目开发的智能监护仪器，可以将重症患者的各项指标安全传输至AI智慧重症平台，实现对患者数据的收集、整合、分析，为基层医护人员提供辅助诊断支持，提高基层医院的医疗服务水平。
