在传统医疗管理模式下，医护人员往往要埋首于海量病历排查风险，陷入“看得见的数据、抓不住的隐患”的困境。11月7日，广东省第二人民医院（以下简称省二医）正式启用智慧医疗管理智能体，为破解这一难题带来了全新方案。

省二医党委副书记、院长瞿红鹰坦言，过去医疗管理多依赖人工监测和事后复盘。面对复杂的诊疗环节与海量数据，管理者常陷入“漏洞难堵、疲于奔命”的窘境。医疗风险背后关乎患者安全与医疗质量，将管理关口前移，变被动应对为主动守护，从源头降低诊疗风险，成为开发智慧医疗管理智能体的初衷。

传统方式中，医护人员人工筛查病历、监测指标，不仅耗时耗力，还易因人为疏忽遗漏潜在风险。而省二医推出的智慧医疗管理智能体，通过技术手段打通数据壁垒，实现了对医疗全流程的动态监测。这款智能体能实现提前预警，关键在于其创新的“双脑”架构——白盒模型与黑盒模型协同发力。

白盒模型以规则为核心，依据医院规定、卫健委法律法规及标准操作准则构建规则库。通过明确的评分体系量化风险，如危急值处理超时加50分、费用超预缴金3倍加20分，所有判断逻辑可追溯、可解释，能清晰告知风险产生的具体原因。

黑盒模型主打自学习进化，融合院内多维记录，训练出2158个风险预测模型。它会把新医疗事件转化为“数学指纹”，与历史案例实时匹配，能快速匹配到相似度95%的过往案例，精准定位潜在风险。

省二医党委委员、副院长刘红梅介绍，此次发布的智慧医疗管理智能体，基于大模型融合的“双智能体”架构，实现了可解释性与自学习能力的完美结合。该智能体并非单一的“预警工具”，而是构建了“风险预测-主动干预-管理提升”的完整闭环，通过两大核心能力筑牢医疗安全防线。

在风险预测环节，智能体借助语义分析、时序数据监测、相似病例比对等技术，实现“全院、全科室、全领域”的全天候监测。它能从医生问诊记录、患者反馈中捕捉“病情恶化”“药物过敏”等高风险关键词；通过时序数据监测，实时追踪患者心率、血压等指标的异常波动；结合相似病例比对，提前识别罕见病、复杂并发症的潜在迹象。

一旦系统监测到风险指数超过动态阈值，便会立即启动分级响应机制，进入主动干预环节。省二医党委委员、副院长齐勇介绍，该系统会智能判断医生在线状态，选择微信、工作平台等最佳推送路径，确保风险信息第一时间送达。对于高风险事件，还能自动发起MDT（多学科诊疗）虚拟会议调度，集结多领域专家共同研判，实现“干预前置、处置前置”。

省二医联合广东工业大学、安骏信锐（广州）人工智能科技有限公司跨界合作，成功孵化出智慧医疗管理智能体，探索出一条“医工结合”赋能医院高质量发展的创新路径。“未来，我们计划进一步拓展智能体的应用边界。”瞿红鹰说。