重症医学医疗服务能力是医疗机构高质量发展的基础性支撑，是保障人民群众生命健康的“底线”。前不久，国家卫生健康委等8部门印发《关于加强重症医学医疗服务能力建设的意见》，从持续完善重症医学医疗服务网络、着力加强重症医学专科能力建设、有效扩充重症医学专业人才队伍、不断推进重症医学医疗服务领域改革等几个方面，为实现重症医学医疗服务能力持续提升、补齐重症医学医疗资源短板等工作指明方向。
无论在日常工作还是重大突发事件中，重症医学专业医务人员一直发挥着重要作用，时刻做患者生命防线最后的承“重”人。从本期开始，人物版开设“生命承‘重’人”专栏，邀请重症医学专家结合自身经历和思考，讲述当下我国重症医学发展的难点、堵点，介绍他们在牵头进行医疗资源优化布局过程中的做法和经验，同时分享在重症医学专业领域的创新研究和工作。
□通讯员 张宁 本报记者 魏婉笛
张海涛在查看重症患者
面露坚定与从容，是同济大学附属东方医院急诊科和重症医学科主任张海涛给人的第一印象。从医30余年，在救治重症患者的同时，他也在不断进行医学“道”和“术”的思考。从临床医生到心脏重症专业的领路人，再到人工智能医学大模型Med-Go的创建者，他不断突破自己，开拓医学新领域，在这条“难而正确”的路上步履坚定。
什么是好医生？
“别把聋子治成哑巴”
在张海涛看来，现代医学仍存在许多不确定性。如何在认知体系下，让患者实现最大获益的同时，减少医学带给他们的副作用，是一名重症医学科医生需要思考的问题。
什么是好医生？“别把聋子治成哑巴。”这是张海涛身为一名重症医学科医生给出的观点。“重症医学是治疗综合征的整体医学。”张海涛认为，重症医学将患者视作整体，是力争让各个脏器状况达到最佳平衡的“艺术”，让患者整体利益最大化、发现问题并在萌芽状态中及时处理是非常重要的理念。
从医至今，张海涛救治过无数患者，但对他来说，救治只是第一步，让患者重新回到正常社会生活中去，是他更加在意并且始终执着坚持的方向。为此，规范、统一的重症监护室（ICU）操作流程非常重要。每周，张海涛会带领科室人员进行不同形式的业务学习及学术病例讨论，大家一起了解国内外最前沿的临床知识，分享个人对医学的理解，这个过程是学习，也是复盘。
一个人走，走得快；一群人走，走得远。张海涛清楚地知道，要让团队、专业发展得更好，人才是核心：“青年医生，临床工作要拿得起，临床科研和基础科研也是基本功。这样，才有后劲、走得远。”
从一个人到一群人
乐于做一块“垫脚石”
“要让更多医生有能力共同进步。”张海涛知道，在我国，每年约有3000万重症患者的病情与心脏问题有关。但很长时间以来，由于疾病谱的变化，心脏重症患者的救治不像其他学科那样，有成系统的建制和组织进行集体科研攻关和知识的普及传播。
鉴于此，2012年，张海涛牵头搭建学术交流平台——心脏重症专家委员会，组织举办我国第一届中国心脏重症大会，以期形成相对统一的心脏重症救治理念。在不断努力下，2019年，该组织得到国家和同行认可，获批成立中国医师协会心脏重症专业委员会，张海涛担任第一届主任委员。此后，全国近2/3的省份也相继成立心脏重症专业委员会，心脏重症领域有了全国性的专家队伍。
“我就是一块垫脚石。”张海涛常说。作为我国心脏重症专业的领路人，他希望更多人能借助一系列专业平台取得瞩目的成绩，推动学科的进步和发展。
让AI更懂医学
培养一个严谨的“孩子”
近些年，张海涛敏锐地感受到人工智能技术（AI）对社会各领域的影响。对于医学领域来说，这是机遇，也是挑战。身为“60”后的他勇敢跨界，笃定地踏进了AI这片未曾涉猎过的领地。常年对于医学本身的思考及对AI的兴趣成了他最好的老师。
“相对于强大的算法和逻辑推理能力，AI被切实地应用在医学临床上无疑将引发更为巨大的变革。但落地过程中，经费、人才、资源都是巨大的问题。”为此，张海涛和团队快速学习相关知识，与行业专家及同行探讨，积极争取和AI团队的合作机会。
他们通过对临床科研知识的转化，搜寻最有意义的路径，汇集高质量、海量数据，构建多维度的知识库及知识图谱，对模型进行强化搜索功能的优化，逐步解决医学模型准确性和可解释性的难题，就像在培养学生一样，让大模型慢慢变成了懂医学的模样。
2023年5月，张海涛团队研发的中文垂直医学大模型“Med-Go”发布。同年11月，在中文医疗信息处理挑战榜上，Med-Go凭借综合成绩63.993分位居榜单首位且持续至今。
在张海涛看来，现在的Med-Go还是一个正在成长但治学严谨的孩子：“Med-Go是医生的全科智能顾问，它能高效准确地处理医学相关的信息，给出恰当的诊疗建议，突破临床医生在进行个性化诊疗过程中的知识盲区，尤其能给基层医生带来助益。”他边说边演示如何通过鼠标的拖拽查询或创建新的知识图谱。
不久，张海涛团队将会向全国开放Med-Go的底层数据逻辑，以便于临床医生借此开展深入的临床科学研究。
张海涛是理想主义者，也是实干主义家。他坚信，随着AI的快速迭代，更多医学规律也将持续被发掘和涌现，人类对于人体本原的认知，将像从地球走向广袤宇宙一般不断解锁新场景。并且，这一天的到来会比想象得更快。
（同济大学附属东方医院供图）
对话：
健康报：2023年，东方医院牵头，联合区域内50多家综合性医院、专科医院和社区卫生服务中心成立浦东心脏重症-重症医学联盟，您任联盟主席。请问，联盟成立是基于我国心脏重症救治领域怎样的需求？
张海涛：伴随社会不断发展和人口老龄化趋势，心脏疾病、重症疾病已成为公共卫生领域亟须解决的重大问题。而在医疗资源下沉、分级诊疗逐步推广的环境下，基层医院将会面对比以往更多的重症患者。基于此，当下，应尽快提升基层医生的急危重症救治能力。而及时进行首诊处理、快速识别判断，是提升重症诊疗水平至关重要的环节。
当下，我国心脏重症专业领域有几个比较明显的特点。
第一，涉及心脏重症领域的患者多、医疗费用高、死亡率高，从事相关诊疗工作的医务人员数量多。
第二，心脑血管疾病患者死亡率占所有疾病死亡率的第一位，我国每年有3000多万心脏重症患者，其中有300万人死于心脑血管疾病。如何在这么高的死亡率中“去伪存真”，找出那些我们原本可以挽救的患者，从形而下到形而上，总结规律，提炼核心理念，并向广大临床医生普及，是我们要做的重要工作。
目前，我国仍然存在地区发展不平衡，各级医院诊治水平相差较大的状况。心血管疾病在我国是第一大病种，心脏重症患者较其他重症患者数量更多。如何提升基层医生心脏重症救治能力非常重要。未来，我们需要通过医联体建设、医学专科联盟等形式带动基层心脏重症救治能力提升，让老百姓享受到心脏重症医学专业发展的红利，最终获益。
健康报：目前，AI在我国心脏重症专业领域的应用如何？主要面临怎样的困难？
张海涛：人工智能、大数据在我国心脏重症专业领域的应用，目前还在起步阶段。毋庸置疑，我国医院大都设置了信息化系统，涵盖监护仪、呼吸机等传导出来的大量信息是可以被用在数据库中的。但当下的情况是，这些数据都没有被很好地使用。
大数据的核心，是要获得“清洗”后的干净数据，同时对不规范的数据及错误数据进行清理。在医学领域，“干净”的数据可用于统计、计算、分析，具有极高的价值。因此，对大数据进行“清洗”是非常重要的技术。
但现在，数据的清洗是一个世界性的难题。同样，在医学领域，谁先攻克数据清洗的难关，获得“干净”的大数据，谁就将站在这个领域的制高点上。相信,在无数人的努力下，AI在我国医学领域的落地应用将会很快和世界先进水平并行。