这是一所智能化的医院，在筹建期间就与阿里云合作，搭建了基于阿里云公共云环境为主体承载医院核心业务的系统，并以阿里云专有云敏捷版为备份机制的解决方案。记者获悉，作为新冠肺炎确诊患者定点救治医院，这所以上古名医“岐伯”命名的医院，在实现满足医院开诊所需传统信息化系统的基础上，引入了新冠病毒AI辅诊助手、智能体温监测系统、智能配送机器人等多项智能化设施，来提升诊断及救治效率、降低医护人员感染风险。

　　1月27日，郑州岐伯山医院在郑州市第一人民医院港区医院原址上开工改扩建。郑州市一院信息科科长卜晖说，院方与阿里云通力合作，信息科团队与阿里团队近100名工程师，高度默契，精密配合，在不到一周的时间，完成了高标准、高质量的医院信息系统建设，包含HIS、LIS、PACS、手麻、重症、电子病历、传染病管理、院感、移动BI等信息系统，以及基于5G技术的移动医护、医疗废弃物管理、耗材溯源管理、智能配送机器人、远程会诊系统，基于物联网的智能体温监测系统，针对新冠病毒感染的肺炎患者的新冠肺炎科研平台和基于AI技术的达摩院新冠病毒肺炎AI辅诊平台，共上线多个业务子系统，部署了40多大类、共计700多套各类信息设备，实现新冠患者从建档、诊疗到康复的全流程、全业务场景的智能化管理，传统医疗信息系统结合5G、物联网和AI技术，医疗业务指标实时展现、提供精准高效的数据交互和全过程安全监测，提高诊疗效率，为救治新冠患者提供支撑。

　　在这一整套智能化的系统中，最为引人注目的无疑是“新冠病毒肺炎AI辅诊助手”，它能够在一定程度上帮助医生快速进行疑似病例诊断。

　　阿里云郑州岐伯山医院信息化建设项目负责人杨文魁说，郑州岐伯山医院是河南地区首次引入CT影像AI诊断和新冠病毒肺炎AI辅助诊断算法的定点医院，辅助医生进行疑似确诊。这套算法名为“新冠病毒肺炎AI辅诊算法”，是基于国家卫生健康委员会公布的第五版诊疗方案、多个权威团队发表的关于新冠病毒肺炎患者临床特征的论文，结合医疗大数据知识图谱构建出来的一个智能识别模型。

　　该算法已集成在郑州岐伯山医院院内的CT影像系统和电子病历系统中，在CT影像数据出来之后20秒内就能够获得AI针对CT影像的判定结果。并通过NLP自然语言处理，自动解析病人的基础信息、临床症状、流行病史、检验检查结果、放射性影像报告，并提炼出多维病理特征，在此基础上通过智能评分模型，判断该病人患新冠病毒肺炎的概率，并提供解释，提示医生及时有效地发现并区分新冠病毒的疑似病人。

　　杨文魁介绍说，新冠病毒肺炎AI辅诊助手能够迅速区分新冠肺炎、普通病毒性肺炎及健康的影像，根据纹理特征计算疑似新冠肺炎的概率，并直接算出病灶部位占比，在回顾性数据上其准确率高达96%，大幅度的提高临床诊断效率，为患者的治疗争取宝贵时间。尤其对未接诊过新冠肺炎病例或低年资医生，可提供有效的诊断鉴别提示。

　　同时，该诊断平台还运用了自然语言处理的能力，辅助医生高效地书写病历，并按规范要求实时提示医生，自动结构化、识别、校验医生书写的病人症状、检查检验、临床分型、治疗方案等。在未有特效治疗方式前，规范新型肺炎疾病的诊疗过程，确保患者得到一定效果的治疗。同时，规范化结构化的病历资料，也将有利于医疗和研究机构后续的疾病防治、药物研究。