胰腺作為人體重要器官，在機體代謝調(diào)控和消化過程中發(fā)揮著不可替代的作用。由于其周圍血管、神經(jīng)分布密集，解剖結(jié)構(gòu)精細，手術操作空間狹小，胰腺癌手術也因此被認為是外科手術中的“珠穆朗瑪峰”。盡管現(xiàn)代影像學、微創(chuàng)外科手術的革新以及多學科協(xié)作模式的成熟，大幅提升了手術安全性，但術后胰瘺、出血、感染、血栓等術后并發(fā)癥仍威脅著患者的生命安全。

在傳統(tǒng)術后管理流程中，臨床醫(yī)生通常依賴個人經(jīng)驗、影像學檢查及實驗室靜態(tài)指標綜合判斷患者出院標準。這種模式存在明顯局限性：一方面，一線年輕醫(yī)生經(jīng)驗積累不足可能影響判斷準確性；另一方面，知名胰腺科室的先進診療經(jīng)驗難以高效推廣。如何破解這一困境？一套更高效、精準的 “數(shù)字化輔助診斷工具”，正成為革新胰腺術后出院評估流程、升級管理科學性與規(guī)范性的關鍵突破口。

胰腺外科出院診斷面臨多重挑戰(zhàn)

作為一家在胰腺診治方面頗負盛名的綜合三甲醫(yī)院，該院多年來始終聚焦胰腺外科領域的技術創(chuàng)新與臨床探索。在多年臨床實踐過程中，醫(yī)院團隊認識到，術后并發(fā)癥是導致胰腺癌患者死亡率居高不下的關鍵因素，尤其是手術過程中涉及的血管吻合、術后生理代謝紊亂等問題，對胰腺癌術后管理體系構(gòu)成了多重挑戰(zhàn)。

首先，在胰腺科室出院診斷過程中，數(shù)據(jù)往往來源于檢驗科的化驗單、影像科的各類圖表與醫(yī)學影像、臨床電子病歷等多個科室不同系統(tǒng)，且具有不同數(shù)據(jù)形態(tài)，無疑增加了信息整合與分析的復雜性，為精準診斷帶來不小難題。

其次，醫(yī)院通常會針對年輕醫(yī)生設置輪崗定診機制，以便其更好地了解各科室運行機制。因此面對出院診斷中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時，醫(yī)生往往需要具備跨學科的專業(yè)知識和豐富的臨床經(jīng)驗。同時由于出院診斷多依賴人工完成，還存在診斷主觀性、漏診等情形，需要專家二次審核。

最后，由于住院患者一般看病周期都比較長，診療數(shù)據(jù)龐大。醫(yī)生從單篇篇幅長達上萬字的病歷文本里提取各項指標數(shù)據(jù)，再按照醫(yī)療時序性整合給出3-4個診斷結(jié)果，不僅操作復雜且極為耗時。

AI智能體助力胰腺外科優(yōu)化出院診斷流程

人工智能技術在醫(yī)療領域的應用，為胰腺外科出院診斷創(chuàng)新性地提供了解決思路。為了讓AI技術更好地應用于胰腺科室出院診斷流程，Stake數(shù)碼基于“專家經(jīng)驗-模型推理”的雙向反饋機制，依托診斷標準和病歷內(nèi)容建立高質(zhì)量知識庫，同時將專家數(shù)十年的診療經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可解釋的思維鏈，輔以智能體評測-反思-自進化等方法，形成術后并發(fā)癥診斷方案，實現(xiàn)AI技術在胰腺領域的創(chuàng)新應用。

首先，Stake數(shù)碼利用其自研的企業(yè)級Agent中臺——Stake問學平臺的數(shù)據(jù)管理功能，訪問并提取來自檢驗科、影像科等不同科室，以及臨床電子病歷產(chǎn)生的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，經(jīng)技術處理后，形成標準化醫(yī)療數(shù)據(jù)集以支撐醫(yī)療輔助診斷。

之后，Stake數(shù)碼利用Agent模型的多模態(tài)語義理解和專業(yè)模型調(diào)試能力，對患者的多源數(shù)據(jù)進行處理，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和關聯(lián)。同時醫(yī)生基于自身專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗，對模型分析結(jié)果進行審核、驗證和優(yōu)化，確保知識的準確性、客觀性，減少漏診情況。

最后，隨著樣本累積，患者多源數(shù)據(jù)持續(xù)輸入，Agent模型不斷學習挖掘新特征、新關聯(lián)，胰腺外科診斷標準知識庫動態(tài)更新。同時，醫(yī)生基于新案例、新研究，將前沿的醫(yī)學理念與實踐經(jīng)驗融入知識體系，優(yōu)化模型結(jié)論的準確性和合理性，最終促進AI智能體自進化發(fā)展。

通過以上方案，AI輔助診斷準確率超過90%，胰腺外科醫(yī)生只需不到1分鐘，便可從患者過往診療數(shù)據(jù)中精準發(fā)現(xiàn)患者細微指標異常，診斷效率明顯提升。

基于這些成功實踐，Stake數(shù)碼與該院已經(jīng)聯(lián)合申報成功相關臨床專項課題，聚焦專科病癥圍術期全流程智能閉環(huán)管理，構(gòu)建首個基于Stake問學平臺的醫(yī)療行業(yè)專病垂直大模型，通過AI模仿醫(yī)生推理過程，為臨床醫(yī)學提供更加精準的決策支持。

近期，國家衛(wèi)生健康委聯(lián)合多部門印發(fā)了《關于促進和規(guī)范“人工智能+醫(yī)療衛(wèi)生”應用發(fā)展的實施意見》，明確提出以場景驅(qū)動人工智能在臨床診療領域的規(guī)范應用、推動醫(yī)療服務全鏈條智能升級，為智能診療未來發(fā)展指明方向。

積極響應國家政策，Stake數(shù)碼術后輔助診療系統(tǒng)在該院胰腺科室出院診治流程中的初步實踐，為AI技術向醫(yī)院其他科室及病歷系統(tǒng)拓展提供了可復制的應用范式。隨著Agent技術應用的不斷成熟及AI診療經(jīng)驗在跨科室、跨機構(gòu)間的推廣，未來全國各地胰腺科室有望建立統(tǒng)一的術后并發(fā)癥評估標準，實現(xiàn)胰腺外科行業(yè)出院診治水平的同質(zhì)化提升，推動醫(yī)療AI從“單點場景應用”向“全流程深度賦能”跨越發(fā)展。