科技日报记者 俞慧友 通讯员 洪雷 董雷
10月21日，记者从中信湘雅生殖与遗传专科医院获悉，由该院自主研发的全国生殖领域首个基于五层国产化全栈架构的助孕妊娠风险评估AI智能体，已于近日完成了院内电子病历系统上线。前期6037份历史病例的回顾性验证显示，该智能体可大幅提升助孕风险识别准确性、完整性及工作效率。
随着社会生育高龄化，辅助生殖助孕人群中高龄患者占比持续上升，伴随而来的合并多项基础疾病的患者增多，妊娠风险前置管理变得更为重要。传统模式下，医生需人工整合跨时段、多系统病历资料，评估耗时3—15分钟，且受患者个人经验、记忆等因素影响，高危因素容易遗漏。
智能体依据国家孕产妇五色（绿黄橙红紫）风险管理要求，设置五色分级标识风险等级，自动动态捕捉患者病历变化。医院医务部副主任冯艳霞称，助孕患者病史链条长、检查项目多，该智能体把风险评估关口前移，在制订助孕方案阶段就开展评估，覆盖诊疗全过程，规避了因评估疏漏带来的不良事件。系统上线后，院内妊娠高危病例每周上报数量由上线前的不足100例提升至近200例，漏报显著减少。
医院信息部部长刘杰荣介绍，目前该智能体已完成6037份历史病例回顾性验证。验证结果显示，助孕风险评估准确率98.5%（对照人工评估73.4%），妊娠风险评估准确率98.3%（对照人工评估83.5%）。此外，在单例患者评估中，AI自动识别出的风险因素数量为人工评估的3.4倍，其中，在传染病风险标记这一关键安全项上，AI的识别能力高达人工评估的8.6倍，大幅提升了风险识别的能力。在效率层面，单次风险评估时长压缩至3分钟以内。以医院每年3万个助孕周期测算，每年可释放医生工作时长超1万小时。
另悉，该项目整套技术链路采取国产化、自主可控、数据不出域、证据溯源、大模型幻觉抑制等安全策略，为助孕人群增设一道妊娠风险智能预警屏障。系统采用AI智能体初评+医生复核的工作模式。医生不认可AI判断时，可手动修改，相关数据回流智能体，持续迭代优化。医院生殖中心副主任唐奕透露，该套评估体系已形成完整的专科知识库与规则框架，具备向全国辅助生殖机构推广复制的潜力。
（受访者供图）
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