在急诊科这个争分夺秒的“战场”上，每一秒都关乎着患者的生命安危。急诊分诊作为急诊救治的首要环节，其准确性和效率直接影响着患者的救治效果。传统的人工分诊方式，尽管医护人员凭借专业知识和经验努力判断，但仍面临着诸多挑战。而如今，AI技术的融入，正引发急诊分诊系统的一场革命，推动其从人工判断迈向智能分级。
传统人工分诊的困境
传统急诊分诊主要依赖经过系统培训的分诊员或护士，基于流程或标准，通过询问患者主诉、观察体征以及进行简单查体等方式，在2-5分钟内完成资料收集、病情评估及分类工作，以确定每位急诊患者诊疗的优先秩序，合理分配急诊医疗资源。然而，这种方式存在一些难以避免的问题。
一方面，人工判断容易受到主观因素的影响。不同分诊员的经验、知识水平和判断能力存在差异，对于一些症状不典型的患者，可能会出现分诊不准确的情况。例如，老年心梗患者可能表现为腹痛，而非典型的胸痛，这就可能导致分诊员误判，将患者分到普通内科而非胸痛中心，延误了宝贵的救治时间。另一方面，在急诊患者流量大的情况下，人工分诊的效率难以保证。随着就诊人数的增加，分诊员的工作压力增大，可能会出现疲劳、注意力不集中等情况，进而影响分诊的速度和准确性。而且，传统分诊方式对于多源数据的整合和分析能力有限，难以全面、精准地评估患者的病情。
AI融入急诊分诊的契机
随着科技的飞速发展，AI技术逐渐成熟，为解决传统急诊分诊的难题提供了契机。急诊患者病情变化快，生命体征、实验室检查等数据更新频率高，如每小时甚至每分钟都可能有新的数据产生。AI通过混合神经网络（如CNN-LSTM模型）可以实时分析患者动态数据，预测死亡风险、器官衰竭等关键事件，准确率高达0.85以上（AUC值）。例如，脓毒症早期预警模型已通过AI实现动态风险分层，帮助医生提前干预。
AI在急诊分诊中的具体应用
智能分级分诊
AI大语言模型（如DeepSeek）可优化急诊分诊流程，通过自然语言处理（NLP）快速解析患者主诉，自动匹配危急等级，并分配检查、床位等资源。例如，北京、上海已试点将AI分诊系统接入医院信息系统（HIS），缩短候诊时间30%以上。当患者就诊时，分诊台PAD录入患者的主诉信息，如“胸痛、出汗”，同时同步连接心电监护仪获取患者的生命体征数据，如“心率110次/分、血压90/60mmHg”，AI系统在10秒内就能输出“心梗风险92%，优先级1级”的结果，直接将患者推送至胸痛中心绿色通道，较传统分诊缩短了30分钟的决策时间。
辅助诊断决策
AI能够整合患者的病史、检查结果等多维度信息，通过大数据分析，为医生提供辅助诊断与决策支持。对于“腹痛伴发热”的老年患者，AI可以结合患者“既往糖尿病史（文本）+血糖22mmol/L（数值）+白细胞18×10⁹/L（数值）”，识别出“糖尿病酮症酸中毒合并感染”，避免医生误判为“普通胃肠炎”。在心脑血管急症方面，AI也发挥着重要作用。以心梗为例，AI可以实时分析12导联心电图，识别“ST段抬高”“病理性Q波”等特征，结合“肌钙蛋白动态变化”，在5秒内判断“STEMI（ST段抬高型心梗）”，并自动匹配“最近的PCI中心”“导管室准备状态”，启动一键转诊，较传统医生读图缩短8-10分钟。
实时监测预警
AI技术还能够实现对急诊科室患者生命体征的实时监测与管理。一旦发现异常情况，系统会立即发出警报，提醒医生进行干预。在ICU中，患者病情危重且动态变化快，单患者每日产生>1000条数据。AI通过挖掘数据规律，可以实现“早期预警-精准干预-预后评估”。例如，对于脓毒症、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、多器官功能障碍综合征（MODS）等疾病的恶化，AI通过时序数据建模，提前预测风险。传统依赖“qSOFA评分”预警脓毒症，敏感度仅65%，而AI整合“心率、体温、白细胞、乳酸、尿量、氧合指数”等连续监测数据，用LSTM/Transformer等时序模型捕捉“细微异常趋势”，提前6-12小时预警“脓毒症风险”，敏感度提升至85%。
