
波士顿儿童医院借助AI解锁罕见病诊断新突破
2026年5月29日,波士顿儿童医院宣布将AI作为核心基础设施整合到临床与运营各环节,成功诊断出40多种此前无法解决的罕见疾病。该院构建了企业级AI基础层,超过三分之一员工日常使用AI,通过50多个自动化流程节省约6万小时,相当于重新部署价值超700万美元的劳动力,并将新工具部署周期从漫长开发缩短至几天内。
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2026年5月29日,波士顿儿童医院宣布将人工智能(AI)作为核心基础设施,整合到临床与运营的各个环节,以降低成本、扩大诊疗容量,并成功诊断出40多种此前无法解决的罕见疾病。这一举措不仅提升了医疗效率,更为无数家庭带来了希望。
压力下的医疗创新
作为全球最大的儿科医疗机构之一,波士顿儿童医院每年在超过40个专科领域服务近100万门诊患者。然而,像许多医疗系统一样,它面临着紧张的财务约束和日益增长的行政负担。从发票处理到日程协调,供应链、计费和运营团队需要处理大量重复性任务。这些流程虽然必要,但耗时巨大,占用了员工本可用于更高价值工作的时间。 同时,临床团队面临另一种挑战:罕见病病例通常涉及碎片化的基因数据、不完整的临床病史以及海量的医学文献。即使在顶尖研究机构,医生也无法快速整合所有信息以做出诊断。 “问题不在于努力,”波士顿儿童医院首席创新官John Brownstein表示,“而在于人类的认知极限。”
构建企业级AI基础层
波士顿儿童医院最初尝试了零散的AI应用,如文档处理和翻译工具。但这些早期尝试很快暴露了碎片化方法的局限性。 “你不能只依赖一次性解决方案,”Brownstein说。 医院转而构建了Brownstein所称的“企业级AI基础层”:一个安全的内部ChatGPT环境,供研究、临床和行政团队使用。AI不再被视作一堆工具,而是作为共享基础设施,支持快速开发和部署新功能。 该系统允许团队根据自己的角色使用AI,无论是访问内部数据、综合医学文献还是优化工作流程。同时,治理结构与技术同步构建,以确保安全性、监控和持续评估。 这一转变改变了创新速度。以前需要漫长开发周期的工具,现在可以在几天内部署,使医院能够快速响应运营需求和临床需求。 如今,超过三分之一的员工在日常工作中使用AI,涵盖临床、研究和行政职能。
重新设计运营工作流程
波士顿儿童医院首先聚焦于AI能带来可衡量运营影响的领域。在供应链运营中,AI现在负责发票接收、路由和响应。 同时,医院将AI应用于手术排程。通过分析临床笔记和评估患者病情严重程度,系统优化了手术室时间的分配。这使得排程可以提前规划,提高利用率,让更多患者更快获得所需护理。 此外,医生使用AI进行决策支持和综合复杂临床信息。研究人员将其用于数据分析和队列构建。行政团队则依赖它起草文档、编码和改进工作流程。 医院将这些变化与可衡量的成果直接挂钩。通过50多个自动化流程,波士顿儿童医院节省了约6万小时,相当于重新部署了价值超过700万美元的劳动力。 医院注重让AI融入日常工作,而不是作为独立项目引入。 “关键在于以人为本,”Brownstein说。
推进罕见病诊断与基因研究
在运营改进的同时,波士顿儿童医院投资AI用于临床发现。医院开发了所谓的“基因学家副驾驶”,旨在整合基因数据、表型信息和全球医学文献。 该系统解决了医学中最棘手的挑战之一:诊断多年来无法解释的罕见病。 截至目前,已有超过40种此前被认为无法诊断的病例得到了确诊。这项工作还发现了新的基因靶点和潜在治疗途径。 “我们结合基因信息、表型信息、文献搜索和AI的推理能力,为那些曾无解的家庭提供诊断,”Brownstein说。 对患者和家庭而言,影响是直接且切实的。曾经悬而未决的病例如今有了答案,有时还指明了新的治疗方向。 “这在以前是不可想象的,但现在为许多家庭带来了希望,”Brownstein说。
规模化AI驱动的医疗
波士顿儿童医院AI战略的下一阶段聚焦于更深层次的整合和更广泛的采用。领导层看到了扩大使用范围和影响力的巨大机遇。 医院正努力将AI更全面地嵌入临床决策,将工具扩展到各个专科,并持续推动创新。 “我们只是刚刚开始,”Brownstein说,“未来,AI将彻底改变儿科医疗的面貌。”
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