医学诊疗的一大难题是如何将医生的临床经验转化为可传承、可复制的知识。长期以来，专家积累的诊疗智慧往往只个人或小范围内传承，难以大规模应用。这在罕见病和疑难重症的诊疗中尤为突出，年轻医生经验不足，容易导致诊疗效率低下和医疗资源浪费。 为解决这个问题，中山三院日前推出自主研发的"人工智能医生"系统。该系统将医院多年积累的高质量临床病历与专家经验相结合，通过人工智能技术将诊疗智慧进行结构化整理、模型化表达和产品化输出。中山三院院长戎利民介绍，这个系统汇聚了医院过去二十多年的诊疗经验，主要面向医生开放，既能为临床医生在罕见病和疑难重症诊疗中提供支持，也有助于年轻医生的快速成长。 从技术层面看，该系统意义在于明显的创新性和实用性。它融合了超过130万条真实脱敏诊疗数据、70多万份临床病例报告、2000多篇国内外权威指南与专家共识，以及800万条医学知识图谱和检验知识库，构建了从"症状—检查—诊断—治疗—随访"全流程的智能决策支持体系。中山三院副院长杨钦泰表示，系统采用基于循证医学的多智能体协作推理引擎，将临床决策分解为意图理解、鉴别诊断、诊疗规划等专业子任务，生成结构清晰、证据充分、不确定性可说明的诊断建议。这种设计确保了系统的可解释性和医学专业性，避免了"黑箱"决策的风险。 该系统的推出还标志着医学研究范式的转变。中山三院与广州金域医学检验集团、联通数智医疗科技有限公司合作，共同启动"医学数据智能联合实验室"。这个平台系统化地积累、治理和活化多源临床与健康数据，并依托高性能计算与智能分析平台开展数据建模、仿真研究与算法训练，实现从数据积累到知识发现的闭环。杨钦泰表示，该创新生态的目标是让数据成为新"试剂"、算力成为新"仪器"、人工智能成为新"研究员"，重塑医学研究的方式与效率。 从应用价值看，该系统具有多上。临床诊疗上，它能提升诊疗精准度和效率，特别是基层医疗机构推广应用，有助于缩小地区医疗水平差异。在医学教育上，它为年轻医生提供了高效的学习平台，加速人才培养。医学研究上，它开辟了数据驱动的新路径，有望加快科研成果转化。同时，这套建设经验也为其他医疗机构提供了可借鉴的模式。
从经验积累到知识发现，从单点应用到生态协同，医疗智能化的关键不于"是否使用"，而在于"如何科学、负责任地使用"；中山三院推出面向医生的智能诊断系统，并搭建数据智能协同平台，表明了大型医院在提升临床质量和科研效率上的探索。未来，只有让技术始终服务于循证、规范与安全，把工具纳入可验证、可追溯、可迭代的治理体系，才能更稳妥地推动医疗服务能力提升和医学创新发展。