在生命的赛道上，每一秒都承载着无尽的希望与挑战。想象一下，当救护车在城市的街道上疾驰，车内的医护人员正通过移动设备与远端的AI系统交互，获取患者的初步诊断和处置建议，为患者争取宝贵的黄金救援时间。这不是科幻电影，而是中国移动九天医疗急救大模型（以下简称“急救大模型”）带来的现实变革。

重塑急救生态

开启智能急救新时代

2024年5月11日，第九届亚太国际急诊医学学术大会暨第七届天府急危重症学术会议在成都举行。这场盛会上，中国移动（成都）产业研究院（以下简称“成研院”）联合四川省医学科学院·四川省人民医院、中华医学会急诊医学分会急诊急救大平台专家团队发布了国内首个急诊急救领域的大模型——急救大模型。这一里程碑式的成果，标志着我国在急诊急救领域的数智化建设迈出了重要一步。

急救大模型基于国内顶尖高校医疗专业的全量教材数据和300万真实急诊急救临床数据，采用理论+临床策略，选取高质量医疗数据进行训练优化，经过不断深入学习，逐渐“成长”为一名既医学知识渊博又实践经验丰富的“智能急救医生”。

急救大模型通过视频呼叫、精准定位、智能辅助和车载会诊等创新功能，形成了5G应急救援一体化平台，不仅可以提取呼救电话关键信息并自动推荐派车，还能智能匹配急救预案，辅助调度员在“待援期”为患者提供正确、科学的远程急救指导，助力行业实现“呼入即定位、呼叫即救助、上车即入院”。

“急救大模型的研发始于对传统急救模式的深刻反思，我们希望通过技术创新，让每一次救援都能更快、更准确。目前，急救大模型锻造出医疗关键信息提取、预案分类、分级分诊、智能问答、辅助决策等多项核心能力，全面提高急救效率和急救水平。”成研院研发一部黄承基介绍，急救大模型将为院前、院中、院后医疗全业务流程带来优质、高效、智能化的医疗服务。

院前智慧调度　与时间赛跑

在院前急救场景中，针对患者呼救表达易混乱、人工填写电子病历易遗漏、随车医护人员任务繁重影响救治效率等问题，成研院积极探索并发挥5G+AI技术优势，提出业界首个院前急救专用5G融合网络架构，同时引入5G VoNR和VoLTE高清视话、LBS基站定位、北斗卫星定位、AI自然语言处理技术，联合广州120打造国内领先的5G+城市级院前急救体系，实现院前急救的统一调度、指挥，构建新型院前急救体系。

急救大模型实现了调度环节中“呼入即定位”，基于注意力机制等技术，系统可提取呼救电话关键信息，减少人工录入，并自动推荐派车，缩短救护车调度时间；救护车出车后，一般需要15～20分钟到达现场，在大模型的帮助下，系统可智能匹配急救预案，生成指导措施，辅助调度员在“待援期”为患者提供正确、科学的远程急救指导，让救助时间提前约15分钟，实现“呼叫即救助”；急救转运过程中，基于多源异构数据融合、Pretraining模型等技术的智能分诊能力，系统可智能评估患者的病情等级，自动生成院前电子病历并发送给院内医生，提升接诊效率，实现“上车即入院”。

院中辅助决策　提升救治精度

在救护车抵达现场后，急救大模型便成为医护人员的得力助手，帮助其分析患者情况，并为医生提供诊断建议和治疗方案。

预检分诊台护士可借助该模型进行快速精准预检分诊，实现病情分级均质化；在医院的急诊科室中，医生可以通过该模型快速获取最新的急救知识，提高诊疗的准确性和效率。“这个系统就像我们的‘助手’，让我们在面对复杂病例时更有信心。”四川省人民医院一位资深医生说。

在会诊场景中，针对多学科会诊、基层支持会诊、跨地域会诊等细分场景里医生资源缺乏、会诊报告录入耗时费力等痛点，成研院联合北京协和医院构建了AI+会诊报告生成应用。该应用能够分析多人会诊语音记录、会诊病例信息数据，并自动生成会诊报告，将医生会诊效率提升35％以上，有效缓解医护人员人力资源紧张问题。

院后跟踪反馈　构建闭环管理

在专病管理阶段，急救大模型同样展现出其独特价值。针对专病管理中基层医生专病技能薄弱、专病知识积累不足、患者专病咨询高频等痛点，成研院联合中日友好医院打造了AI+专病管理应用，面向基层医务工作者提供医疗知识查询、医疗文档理解、辅助诊疗等AI功能，减轻基层医生的工作负担。面向专病患者提供健康问答功能，打造患者24小时可咨询的随身医生，帮助医生跟踪患者的恢复情况，为后续的康复治疗提供依据。此外，该系统还会收集治疗结果的数据，用于优化自身的算法，形成一个不断完善的诊疗闭环。

目前，成研院的核心产品“中移急救”已在包括北京、广东、四川等地在内的22个省（区、市）急救中心及医疗机构落地应用，覆盖多家医疗龙头单位，落地项目超过百个。

九天医疗急救大模型的诞生，不仅是对传统急救模式的深刻反思与革新，更是对生命价值的极致尊重与守护。在这场与时间的赛跑中，急救大模型正以智能之名，提“质”焕“新”，共筑健康未来。