AI醫(yī)療如何“下基層”? 應(yīng)用面臨多重挑戰(zhàn)

 人參與 | 時(shí)間:2026-01-12 12:34:11

  AI醫(yī)療如何“下基層”?下基層

  【場(chǎng)景創(chuàng)新面面觀(guān)】

  人工智能(AI)輔助解讀患者影像資料,外骨骼機(jī)器人幫助患者做康復(fù)訓(xùn)練,醫(yī)療用面AI系統(tǒng)預(yù)判患者發(fā)生急性心梗的臨多風(fēng)險(xiǎn)……如今,AI逐漸走進(jìn)醫(yī)療的重挑戰(zhàn)不同場(chǎng)景,給看病就醫(yī)帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的下基層改變。

  前不久,醫(yī)療用面國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的臨多《關(guān)于加快場(chǎng)景培育和開(kāi)放推動(dòng)新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用的實(shí)施意見(jiàn)》要求,推動(dòng)大數(shù)據(jù)、重挑戰(zhàn)物聯(lián)網(wǎng)、下基層腦機(jī)接口等新一代信息技術(shù)及醫(yī)療機(jī)器人等智能設(shè)備集成應(yīng)用,醫(yī)療用面創(chuàng)新健康咨詢(xún)、臨多問(wèn)診指引、重挑戰(zhàn)輔助診斷、下基層遠(yuǎn)程醫(yī)療、醫(yī)療用面用藥審核等醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景。臨多

  這一政策在為AI醫(yī)療普及指明方向的同時(shí),也讓一個(gè)重要問(wèn)題浮出水面:先進(jìn)技術(shù)如何適配應(yīng)用場(chǎng)景,使AI真正走進(jìn)基層醫(yī)院、服務(wù)普通百姓?

  重塑醫(yī)療全鏈條

  1月6日,中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院醫(yī)學(xué)成像科學(xué)與技術(shù)系統(tǒng)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員王珊珊等人在《自然·生物醫(yī)學(xué)工程》發(fā)表一項(xiàng)研究。研究團(tuán)隊(duì)展示了一款名為AFLoc的AI模型,其最大特點(diǎn)是可以自動(dòng)在醫(yī)學(xué)影像中“找病灶”。這一最新成果是AI醫(yī)療技術(shù)應(yīng)用的生動(dòng)縮影。

  醫(yī)學(xué)影像診斷是AI醫(yī)療應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域之一。

  在放射科,AI能自動(dòng)識(shí)別肺部CT片中的結(jié)節(jié)和腫瘤,大大縮短出報(bào)告的時(shí)間,幫助放射科醫(yī)生減少閱片工作量;在皮膚科,AI通過(guò)分析皮膚鏡圖像,判斷病灶是良性還是惡性,部分大醫(yī)院已常規(guī)使用該技術(shù)做篩查;在眼科,AI能通過(guò)分析眼底圖像識(shí)別糖尿病引發(fā)的視網(wǎng)膜病變,幫助患者早發(fā)現(xiàn)、早治療。

  AI應(yīng)用還能提升臨床診療效率和醫(yī)院管理水平。

  例如,在急診科,AI可整合患者的生命體征、病史和檢查結(jié)果,實(shí)時(shí)預(yù)判急性心梗風(fēng)險(xiǎn),大幅縮短危急病例的識(shí)別時(shí)間,為搶救生命爭(zhēng)取更多時(shí)間。在醫(yī)院管理上,AI能通過(guò)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)床位需求,顯著提升床位利用率;智能排班系統(tǒng)根據(jù)患者流量調(diào)配醫(yī)護(hù)人員,能讓患者候診時(shí)間減少三成以上。

  在慢性病管理和新藥研發(fā)上,AI也發(fā)揮著重要作用。

  &bsp; 智能手環(huán)、血糖儀等可穿戴設(shè)備搭配AI,能形成慢性病管理閉環(huán)。比如,智能血糖儀能提前預(yù)測(cè)糖尿病患者低血糖風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)出提醒;遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已在基層推廣,能自動(dòng)識(shí)別心跳異常。在新藥研發(fā)領(lǐng)域,AI能大幅縮短抗癌藥物的篩選時(shí)間,加快研發(fā)進(jìn)度;此外,部分平臺(tái)能根據(jù)患者身體情況調(diào)整化療劑量,提升治療效果。

  在公共衛(wèi)生領(lǐng)域,AI的預(yù)測(cè)和干預(yù)能力也很突出。

  AI通過(guò)分析搜索引擎、社交媒體、醫(yī)院報(bào)告等數(shù)據(jù),能提前14天預(yù)測(cè)流感流行趨勢(shì),為防控提供參考;通過(guò)分析居民健康檔案,能精準(zhǔn)找出高血壓、糖尿病的高危人群,幫助基層醫(yī)生開(kāi)展針對(duì)性干預(yù)。

  應(yīng)用面臨多重挑戰(zhàn)

  雖然AI醫(yī)療技術(shù)越來(lái)越成熟,但要“下沉”到鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、社區(qū)醫(yī)院等基層機(jī)構(gòu),還面臨不少現(xiàn)實(shí)困難。首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院信息中心醫(yī)生張璨從臨床經(jīng)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),這些困難主要有四類(lèi)。

  第一類(lèi)是網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備跟不上?!安簧倩鶎俞t(yī)院網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定、設(shè)備性能差、系統(tǒng)接口老舊,要是直接把AI大模型裝進(jìn)去,很容易卡頓,影響看病節(jié)奏,最后醫(yī)生寧愿不用?!睆堣舱f(shuō)。比如,一些AI設(shè)備依賴(lài)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)和高性能設(shè)備,對(duì)設(shè)備條件有限的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),應(yīng)用并不順暢。

  第二類(lèi)是后續(xù)維護(hù)成本高。基層醫(yī)院采購(gòu)AI醫(yī)療技術(shù)產(chǎn)品,除了前期采購(gòu)費(fèi),還要持續(xù)花錢(qián)更新模型、維護(hù)知識(shí)庫(kù)、改造系統(tǒng)接口、整理數(shù)據(jù)、培訓(xùn)人員和日常運(yùn)維,這些費(fèi)用對(duì)經(jīng)費(fèi)緊張的基層機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),是不小的負(fù)擔(dān)。

  第三類(lèi)是數(shù)據(jù)和工作流程不匹配。張璨說(shuō),基層醫(yī)療數(shù)據(jù)記錄不規(guī)范、用詞不一致、質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,這會(huì)讓AI的判斷能力下降,出現(xiàn)誤判、漏判,反而加重醫(yī)護(hù)人員的工作負(fù)擔(dān),和用AI減負(fù)的初衷背道而馳。

  第四類(lèi)是合規(guī)和責(zé)任劃分不明確?!癆I醫(yī)療涉及患者隱私保護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)提示,以及出問(wèn)題后該由醫(yī)生還是AI負(fù)責(zé)等問(wèn)題,解決這些問(wèn)題需要制度和技術(shù)雙重保障。這對(duì)基層醫(yī)院的管理能力是不小的考驗(yàn)?!睆堣蔡寡浴?/p>

  云知聲智能科技股份有限公司是智慧醫(yī)療領(lǐng)域的實(shí)踐者,該公司執(zhí)行董事、研發(fā)副總裁李霄寒的觀(guān)點(diǎn)與張璨不謀而合?!拔覀冇^(guān)察到,AI產(chǎn)品‘下基層’的挑戰(zhàn)集中在四方面:基層網(wǎng)絡(luò)與硬件條件薄弱,綜合成本壓力大,產(chǎn)品與基層實(shí)際工作流脫節(jié),醫(yī)護(hù)人員缺乏使用動(dòng)力與能力。”李霄寒說(shuō)。

  加快培育場(chǎng)景試點(diǎn)

  如何突破重重梗阻,讓AI真正落地基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)?

  “AI醫(yī)療產(chǎn)品不是簡(jiǎn)單搬到基層就行,而是要根據(jù)基層看病的實(shí)際需求,把技術(shù)嵌入日常工作流程,形成可復(fù)制、可推廣、可監(jiān)管的用法?!痹趶堣部磥?lái),突破基層落地難題,關(guān)鍵要做到“輕量化、標(biāo)準(zhǔn)化、平臺(tái)化、可監(jiān)管”。

  具體來(lái)說(shuō),一是采用“云端+本地”協(xié)同模式,降低基層設(shè)備的性能要求,確保相關(guān)設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)差的情況下也能穩(wěn)定運(yùn)行;二是統(tǒng)一數(shù)據(jù)和系統(tǒng)接口標(biāo)準(zhǔn),規(guī)范數(shù)據(jù)記錄,讓AI能精準(zhǔn)識(shí)別和分析數(shù)據(jù);三是改變花錢(qián)方式,從買(mǎi)單一的AI產(chǎn)品,變成搭建可靈活調(diào)整的AI能力平臺(tái),避免被某一家廠(chǎng)商或某一個(gè)模型“鎖死”;四是建立可追溯、可評(píng)估的安全機(jī)制,對(duì)關(guān)鍵診療場(chǎng)景嚴(yán)格把關(guān),明確醫(yī)生和AI的責(zé)任,防范風(fēng)險(xiǎn)。

  李霄寒也認(rèn)為,AI賦能基層醫(yī)療并非簡(jiǎn)單的技術(shù)輸出,其核心是“適配的技術(shù)+可持續(xù)的模式+貼心的服務(wù)”,和基層醫(yī)院一起成長(zhǎng)。

  “關(guān)鍵在于務(wù)實(shí)融合?!崩钕龊f(shuō),“一是要推動(dòng)技術(shù)輕量化與邊緣部署,保障設(shè)備在弱網(wǎng)、低配環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行。二是要通過(guò)軟件運(yùn)營(yíng)服務(wù)等模式創(chuàng)新降低初期投入,并依托區(qū)域醫(yī)聯(lián)體實(shí)現(xiàn)技術(shù)的集約化落地,減輕長(zhǎng)期成本。三是要推動(dòng)產(chǎn)品深度適配基層場(chǎng)景,聚焦常見(jiàn)病與公共衛(wèi)生需求,融合語(yǔ)音等自然交互,提升使用便捷性。四是要建立長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)與培訓(xùn)體系,幫助基層醫(yī)生會(huì)用、用好AI?!?/p>

  首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院在病歷質(zhì)控、自動(dòng)生成病歷上的AI應(yīng)用,為基層提供了可借鑒的經(jīng)驗(yàn)?!斑@兩個(gè)場(chǎng)景精準(zhǔn)滿(mǎn)足了醫(yī)生需求。”張璨解釋說(shuō),“AI在病歷書(shū)寫(xiě)過(guò)程中就做好質(zhì)量把關(guān),貼合診療節(jié)奏,能夠?qū)崿F(xiàn)不打斷診療、少干擾操作,還能減輕文書(shū)工作的負(fù)擔(dān)。其簡(jiǎn)單實(shí)用、直擊臨床需求的設(shè)計(jì)思路,很適合推廣到基層。”

  在張璨看來(lái),進(jìn)一步推動(dòng)AI在醫(yī)療衛(wèi)生場(chǎng)景的應(yīng)用,關(guān)鍵是要讓AI醫(yī)療在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中找到可復(fù)制的落地方法——首先選痛點(diǎn)突出、效果明顯的場(chǎng)景試點(diǎn),然后逐步完善平臺(tái)能力、數(shù)據(jù)規(guī)范和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),從單個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用推廣到更多地方。

  “推廣AI醫(yī)療技術(shù)產(chǎn)品,必須把臨床價(jià)值和安全放在第一位?!睆堣舱f(shuō),“只有把能落地、有效果、可監(jiān)管的環(huán)節(jié)做扎實(shí),AI才能真正幫到一線(xiàn)醫(yī)生和臨床患者,而不是添負(fù)擔(dān)?!?科技日?qǐng)?bào) 記者 代小佩) 頂: 9184踩: 871