人工智能是一门广泛应用于计算机科学领域的学科，它包含了机器学习，深度学习，自然语言处理，以及计算机视觉等。近十年来，人工智能在卫生健康领域获得了越来越多的应用，并在辅助医务人员进行疾病诊断、风险评估和治疗等过程中显示了其独特的优势和广阔的发展前景。而且人工智能技术同时也解决了急诊医疗中的热点和难点问题，促进急救流程的畅通、急诊诊断和治疗的科学化、提高急救质量等方面具有重要的应用价值。但目前人工智能在急救医疗中的应用还存在着许多问题与挑战，本课题拟对人工智能在急救医疗中的应用与研究现状进行深入分析，并给出相应的解决方案。
1、AI在急诊医学中的应用现状
1.1院前急救
随着人工智能、5 G、定位等技术的广泛运用，医院应急资源的调配变得更为快速、精准。在全国范围内，利用5 G+ AI技术，建立一个全方位、高质量的急诊急救医疗服务平台，这对于提高院前急救的水平，保障患者的生命安全有着非常重要的意义。作者所在的课题组还与软件设计团队合作，对网格资源调配、室内定位、远程会诊和急救包获取进行了研究，并共同构建了一个以5 G、网格化管理、区块链和边缘计算等技术为基础的智慧急救平台，积极推动“呼救即获救，上车即送往医院”的院前急救新模式。
脑卒中、 AMI、外伤等重大疾病进展迅速，导致院前致残率、致死率较高，早期发现、早期诊断、有针对性的干预具有重要意义。近年来，国内外学者运用机器学习、自然语言处理、极限梯度等人工智能方法，发展了一系列的算法与模型，对脑卒中的院前早期诊断具有明显的优势。另外，人工智能算法的院前诊断、风险分级、阿片类、海洛因等毒品的院前监测等领域具有重要应用价值。对院前呼叫的文本、语音、视频等数据进行有效的分析，提高危重病人的院前诊疗水平有着十分重要的意义。
1.2预检分诊
急诊室人满为患，严重影响着病人的救治，影响着急救服务的质量和住院死亡率，而利用人工智能技术进行预检分诊，可以有效提高病人的工作效率和工作效率。
1.3早期筛查与识别
人工智能技术不但可以帮助医生收集病人的信息，而且可以通过对患者数据的全面动态分析，来实现对病人的智能诊断，从而对病情恶化的紧急危重病人进行识别，可以降低漏诊和误诊的风险。以败血症为例，常规的诊断与评价体系很难获得某一时刻，特别是之间的相关性较强，造成了败血症平期诊断体系的特异性不高、假阳性率较高。在此基础上，本项目提出了一种新的基于 AI的疾病诊断方法，并将该方法用于重症病人的早期诊断，为重症病人的早期诊断提供了新的思路。
1.4 急诊影像资料的判读
随着人工智能技术在急救成像中的广泛应用，一些与之相适应的产品（如HealthPNX,BriefCase-ICH等）也相继进入了临床。在急诊中，有80%的误诊是因骨折而导致的，而采用人工智能技术辅助影像医生解读骨折，在保证解读速度的前提下，提高了正确率。而根据135409张X线片，建立的深度神经网络模型，可以帮助急诊医生提高对骨折的判断，错误判断率下降47%。本项目拟采用基于深度学习的图像处理方法，通过对患者运动特征曲线下积达到0.95%的检测，检测结果的敏感性达到88.7%，特异性达到69.6%，有效提高患者的临床诊断精度。
近年来，国内外学者发展了一系列人工智能算法，在常规 CT扫描中对脑内出血、占位、脑积水、急性脑梗死、脑外伤等进行了检测，结果表明，部分算法敏感性达到94%~100%，负向预测率达到99%，能够有效地对非急诊病例进行诊断，为临床工作提供了便利。
1.5诊疗决策建议
在5 G技术、互联网+以及人工智能等技术的不断发展下，医院的电子信息系统也正在朝着智能化方向发展，它能够对病人的各项数据进行实时的监测和分析，并给出有针对性的治疗意见。随后，又有学者通过模型软件和计算机仿真软件，对与机体免疫应答密切相关的败血症和 ARDS表型（高、低炎症）进行了筛选，以指导临床用药。另外，通过对药物超剂量、重复给药、药物配伍错误以及临床危急值的错误诊断，可以有效地防止不良医疗护理事件的发生。目前，以人工智能为基础的精准药物递送技术已经在癌症及终末期肾脏疾病病人的治疗中展现出了明显的优越性，有望在未来的急救中得到广泛应用。
1.6优化资源配置
智能医学是指通过合理配置医学资源，实现医学目标。例如，急诊血液培养在临床上大量使用，不但造成了高效率、高污染、高资源浪费，而且还会增加患者的抗生素用量，增加患者的住院天数和病死率。在此基础上，通过多次的回顾性分析，建立基于ML的血液培养诊断模型，并对其进行前瞻性评价，最终实现对血液培养诊断的有效筛选，为临床诊断提供科学依据。
2、人工智能对急诊医学的展望
近年来，人工智能技术在急诊诊断与治疗中发挥了重要作用，但其在急诊诊断与治疗中的作用仍有待深入研究。此外，人工智能算法的精确度，数据的共享，病人的隐私保护，以及相关的法规也有待完善。人工智能应用程序可以改变人们的工作、生活方式，却无法替代人们之间的交互。病人的个人特征与病人的道德、价值观、文化、社会经济等多方面存在关联，并且对病人的诊断和治疗有很大的影响，但由于病人的个人特征具有很强的时变性，人工智能算法很难准确获取其中的关键信息。而现在，医生们需要通过对病人情感的认知，以及肢体语言的沟通，才能理解病人的需要，从而产生共鸣，而这些，都不是人工智能能够做到的。所以，人工智能产品应该成为提高医务工作者工作效率的一种辅助手段，而非替代人力。在智能急救时代，医学的发展除了关注人工智能的应用外，还应关注“以病人为本”、“医患互动”等问题。
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