胰腺作為人體重要器官，在機體代謝調控和消化過程中發揮著不可替代的作用。由于其周圍血管、神經分布密集，解剖結構精細，手術操作空間狹小，胰腺癌手術也因此被認為是外科手術中的“珠穆朗瑪峰”。盡管現代影像學、微創外科手術的革新以及多學科協作模式的成熟，大幅提升了手術安全性，但術后胰瘺、出血、感染、血栓等術后并發癥仍威脅著患者的生命安全。

在傳統術后管理流程中，臨床醫生通常依賴個人經驗、影像學檢查及實驗室靜態指標綜合判斷患者出院標準。這種模式存在明顯局限性：一方面，一線年輕醫生經驗積累不足可能影響判斷準確性；另一方面，知名胰腺科室的先進診療經驗難以高效推廣。如何破解這一困境？一套更高效、精準的 “數字化輔助診斷工具”，正成為革新胰腺術后出院評估流程、升級管理科學性與規范性的關鍵突破口。

胰腺外科出院診斷面臨多重挑戰

作為一家在胰腺診治方面頗負盛名的綜合三甲醫院，該院多年來始終聚焦胰腺外科領域的技術創新與臨床探索。在多年臨床實踐過程中，醫院團隊認識到，術后并發癥是導致胰腺癌患者死亡率居高不下的關鍵因素，尤其是手術過程中涉及的血管吻合、術后生理代謝紊亂等問題，對胰腺癌術后管理體系構成了多重挑戰。

首先，在胰腺科室出院診斷過程中，數據往往來源于檢驗科的化驗單、影像科的各類圖表與醫學影像、臨床電子病歷等多個科室不同系統，且具有不同數據形態，無疑增加了信息整合與分析的復雜性，為精準診斷帶來不小難題。

其次，醫院通常會針對年輕醫生設置輪崗定診機制，以便其更好地了解各科室運行機制。因此面對出院診斷中的多源異構數據時，醫生往往需要具備跨學科的專業知識和豐富的臨床經驗。同時由于出院診斷多依賴人工完成，還存在診斷主觀性、漏診等情形，需要專家二次審核。

最后，由于住院患者一般看病周期都比較長，診療數據龐大。醫生從單篇篇幅長達上萬字的病歷文本里提取各項指標數據，再按照醫療時序性整合給出3-4個診斷結果，不僅操作復雜且極為耗時。

AI智能體助力胰腺外科優化出院診斷流程

人工智能技術在醫療領域的應用，為胰腺外科出院診斷創新性地提供了解決思路。為了讓AI技術更好地應用于胰腺科室出院診斷流程，Stake數碼基于“專家經驗-模型推理”的雙向反饋機制，依托診斷標準和病歷內容建立高質量知識庫，同時將專家數十年的診療經驗轉化為可解釋的思維鏈，輔以智能體評測-反思-自進化等方法，形成術后并發癥診斷方案，實現AI技術在胰腺領域的創新應用。

首先，Stake數碼利用其自研的企業級Agent中臺——Stake問學平臺的數據管理功能，訪問并提取來自檢驗科、影像科等不同科室，以及臨床電子病歷產生的多源異構數據，經技術處理后，形成標準化醫療數據集以支撐醫療輔助診斷。

之后，Stake數碼利用Agent模型的多模態語義理解和專業模型調試能力，對患者的多源數據進行處理，挖掘數據中的潛在規律和關聯。同時醫生基于自身專業知識和臨床經驗，對模型分析結果進行審核、驗證和優化，確保知識的準確性、客觀性，減少漏診情況。

最后，隨著樣本累積，患者多源數據持續輸入，Agent模型不斷學習挖掘新特征、新關聯，胰腺外科診斷標準知識庫動態更新。同時，醫生基于新案例、新研究，將前沿的醫學理念與實踐經驗融入知識體系，優化模型結論的準確性和合理性，最終促進AI智能體自進化發展。

通過以上方案，AI輔助診斷準確率超過90%，胰腺外科醫生只需不到1分鐘，便可從患者過往診療數據中精準發現患者細微指標異常，診斷效率明顯提升。

基于這些成功實踐，Stake數碼與該院已經聯合申報成功相關臨床專項課題，聚焦專科病癥圍術期全流程智能閉環管理，構建首個基于Stake問學平臺的醫療行業專病垂直大模型，通過AI模仿醫生推理過程，為臨床醫學提供更加精準的決策支持。

近期，國家衛生健康委聯合多部門印發了《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》，明確提出以場景驅動人工智能在臨床診療領域的規范應用、推動醫療服務全鏈條智能升級，為智能診療未來發展指明方向。

積極響應國家政策，Stake數碼術后輔助診療系統在該院胰腺科室出院診治流程中的初步實踐，為AI技術向醫院其他科室及病歷系統拓展提供了可復制的應用范式。隨著Agent技術應用的不斷成熟及AI診療經驗在跨科室、跨機構間的推廣，未來全國各地胰腺科室有望建立統一的術后并發癥評估標準，實現胰腺外科行業出院診治水平的同質化提升，推動醫療AI從“單點場景應用”向“全流程深度賦能”跨越發展。