从解读X光片到撰写信件，人工智能正在变革莱斯特医院的护理工作。AI技术的进展使其比以往更能有效支持国民医疗服务体系，而该市三家医院正引领这一创新浪潮。
莱斯特大学医院NHS信托目前正在开展多项试点项目，旨在为居民和员工带来切实改进。该技术已融入信托日常工作中，核心目标是释放医生时间，使其更专注于患者照护。
部分试点项目有望从明年起成为信托的常规实践。《莱斯特郡现场》记者与医院首席数字信息官威廉·莫纳汉及应用AI的医疗团队深入交流，探讨技术应用及其对患者的影响。
莫纳汉表示，将AI整合进工作流程有望"彻底改变患者在UHL的体验"，并通过减少行政负担让工作"更富乐趣"。他强调："我们希望AI成为解决方案的一部分，让医疗照护更便捷安全。临床医生将获得更强支持以更快更优地决策。我们能大幅简化患者相关行政流程——当民众致电时无需漫长等待，不必困惑于候诊排序，也不会在不同就诊中获取矛盾信息。这将重塑UHL患者的体验。"
目前AI在莱斯特医院主要承担三大职能。首先用于支持临床决策，包括新入职人员培训。在放射科，新型工作模式正在试验中：AI用于解读肺部X光片，自动识别扫描异常并标亮提示临床医生。
该技术还应用于检测疑似中风扫描、分析皮肤癌诊断图像、辅助规划复杂心脏病治疗方案，以及整合肾小球滤过率信息。胸片报告放射科技师安迪·克里登与顾问放射科技师丹·托格参与了肺部X光试点项目。他们透露，该技术当前每月辅助处理约10,000份X光片。
克里登解释："胸片信息量庞大，诸多细节可能正常也可能异常，某些肺结节尤为隐蔽——往往需事后才察觉。系统能避免遗漏关键发现，相当于安全网。它并不自动生成报告，而是减少人为失误概率，如同第二双眼睛捕捉那千分之一可能被忽略的异常。"
该技术最大优势在于能基于潜在紧急程度优先排序病例，而传统模式下顾问医生通常按日期顺序处理。克里登补充道："若AI识别出危急征兆（如需立即处理的病症或疑似癌症），会将该X光片置顶报告列表。常规胸片结果可能需等待一周，但借助AI筛选的疑似癌症患者有望当日或次日获得报告。"
不过技术仍有改进空间，UHL团队定期向系统开发商哈里森AI反馈优化建议。托格表示下一步期待实现新旧X光片对比功能："报告胸片的最佳工具就是既往胸片，因每位患者解剖结构各异。既往病理可解释当前发现——例如莱斯特结核病高发，既往患者胸片可见瘢痕。AI仅分析单次扫描时会将此类特征误判为异常，若能调阅历史影像将大幅提升准确性。"
医院第二大AI应用场景是护理行政管理，信托正探索其用于预约挂号、手术排期及候诊名单管理。当前重点测试"环境语音"系统，该系统可在患者就诊后自动生成临床信件。
莫纳汉举例说明："以往就诊结束时，顾问医生需口述信件内容。环境AI则直接监听问诊过程，自动识别医患身份并生成信件草稿，医生仅需确认或微调即可。这省去了原本必须由临床医生完成的环节，单次就诊节约约30分钟。"
他补充道："技术代劳行政工作后，员工职场生活质量显著提升。他们得以聚焦真正擅长的领域——照护患者，而非纠结于系统录入等事务。"
最后，信托还运用AI处理薪酬管理及每周数千份供应商发票审核等后台工作，加速医院运营流程。莫纳汉强调，AI必须在完善保障下使用："它始终处于辅助角色而非决策角色，我们称之为'人在回路中'——每个环节都有持证医务人员行使临床决策权，绝非降低护理标准。"
AI引入流程极为严格，需经Eurotrain和AI治理办公室两大机构审核，确保技术应用符合"极高标准"。莫纳汉说明："上线前必须通过数据隐私影响评估，明确数据存储位置、AI使用方式及留存范围。若供应商无法透明说明流程，或数据未驻留英国、不符合GDPR等信息治理要求，试点将立即终止。"
他坦言："我们采用短期试点模式，40%项目因未达预期效果而终止——或是节省时间不及预期，或是技术表现不如医务人员。我们高度依赖临床团队反馈：'此AI在此领域高效'或'实际拖慢效率'。"信托计划从明年起全院推广部分AI应用，包括已采购NHS最大规模的"环境语音"系统。患者或将体验AI排期的预约及系统自动回电。
莫纳汉总结道："这令人振奋，未来一至五年UHL患者的体验必将提升。但关键在于安全合规地推进——我们正以最快速度、最稳妥方式前行。"
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