深圳商报·读创客户端记者 赵鸿飞
当AI开始捕捉人类无法感知的生理信号时，医学的边界正在被重新书写。深圳市第三人民医院院长卢洪洲教授日前接受采访时表示，敢为天下先的深圳，恰为这场变革提供了独特的试验场。他说，远程ICU项目就是典型的案例，这套系统搭载了Yobi-PPG非接触生理光波技术，实现了对居家患者生命体征的“无感守护”。
传统ICU依赖电极贴片、气管插管等侵入式监测手段，但对居家和养老场景而言，“非接触远程ICU”才是破局关键。远程ICU项目采用的Yobi-PPG技术，能在0.5-2米距离内通过生理光波采集、分析呼吸、心率、血氧、血压等核心生命体征指标，精度达到了国家临床标准接受范围内。
他认为，医护人员不仅要了解AI算法原理，还要掌握如何通过智能设备实时分析生命体征数据、判断异常阈值，并联动急救系统。这种培训直接绑定实际应用场景，如居家养老监护，强调“技术+临床+应急响应”的复合能力，这是传统培训难以覆盖的。
非接触远程ICU涉及卫健部门、科技企业、养老机构的多方协同，那么，深圳应该如何打破壁垒？
卢洪洲教授指出，面对老龄化社会对医疗资源的迫切需求，深圳应率先探索用AI解决“最后一公里”的监护难题。政府、企业、医院形成合力：智能科技企业提供AI技术，互联网搭建云端预警平台，卫健部门推动标准制定。这种“痛点即机会”的敏锐度，有助于推动深圳在AI学习中始终瞄准真实需求，而非纸上谈兵。
“制定顶层战略，更要注重将AI能力‘毛细血管化’”，卢洪洲教授介绍，在远程ICU项目里，要求社区医生、养老机构护工均需通过AI设备操作培训。这种全链条能力建设，确保了技术能快速渗透到基层场景，而非停留在实验室或发布会。
卢洪洲教授说，通过AI培训让养老院护工能第一时间识别心衰前兆、降低独居老人意外死亡率，而不再依赖“经验判断”。技术落地的核心是人，深圳选择先让干部和群众成为AI的“合格使用者”，再谈颠覆式创新，这种路径更可持续。
医疗AI的难点不仅是技术，更是“人的认知同步”。远程ICU项目需要家属信任设备监测、医生适应数据决策、医保部门认可新服务模式。深圳通过系统性培训，让全社会理解AI的边界与价值，减少技术推广的摩擦成本。这种“共识前置”的能力，将是未来医疗创新的底层支撑。
卢洪洲教授说，“ AI也在影响我的工作方式，它让我从‘经验医学’转向‘数据医学’”。过去，ICU依赖医护人员目测和仪器报警，现在通过AI实时追踪呼吸、心率、血压、血氧的微小波动，能提前48小时预警潜在风险。AI不仅是工具，更是一种“新医疗逻辑”的启蒙。
卢洪洲教授表示，未来，期待AI培训能朝着细分化方向发展，比如“医疗AI伦理与隐私保护”，如何在数据采集与患者权益间平衡；“多模态数据融合分析”将光波监测、语音情绪识别、环境传感器数据结合，更全面评估患者状态；“人机协同决策”培训医生在AI辅助下保持临床判断的主体性。