資料來源：國家衛生健康委等

　　“十五五”規劃綱要對加快建設健康中國作出重要部署，提出明確要求。隨著科技的飛速發展，從疾病早篩到精准診療，從基層應用到醫院管理，AI（人工智能）正以“超級助手”的身份，深度改變傳統醫療模式，將優質醫療資源標准化，讓精准醫療覆蓋面更廣、受眾群體更大。

　　醫生如何與AI攜手合作？存在哪些難點堵點？AI在臨床醫療中扮演了怎樣的角色？記者近日進行了採訪。

　　臨床醫生的“超級助手”

　　搶回“黃金救治時間”

　　在河北省滄州市南皮縣人民醫院，89歲的高齡患者代桂英在兒子陪同下走進心內科門診。“大夫，我媽言語不利5天了，請您快幫忙看看。”兒子滿臉焦慮。醫生初步判斷為腦卒中，立即請神經內一科主任張佩佩會診，並開具頭顱CT檢查。

　　然而，在檢查過程中，代桂英的病情突然加重——意識恍惚、右側肢體全癱，被高度懷疑為大血管病變。張佩佩當機立斷，緊急為其完善頭頸部CT血管成像（CTA）和CT灌注成像（CTP）檢查。

　　急性腦卒中救治的關鍵是“搶時間”。“時間就是生命，每耽誤一分鐘就會有190萬個腦細胞死亡。”張佩佩解釋。在傳統模式下，影像醫生進行成像、構圖與判讀，即使是經驗豐富的醫生也需要約40分鐘。但引入數坤AI輔助診斷智能體平台后，從掃描結束到出具診斷報告，僅耗時10—15分鐘，為患者搶回了約半小時的“黃金救治時間”。

　　AI不僅快，而且精准。系統迅速提示左側大血管閉塞，並生成灌注評估結果：左側大腦半球缺血區域約84.5毫升、壞死腦組織僅7.9毫升。這意味著還有76.6毫升的腦組織可以挽救。這份“量化數據”讓醫生與家屬溝通時更加詳盡准確。此外，AI還能評估側支循環，判斷預后效果，甚至篩查出極其隱秘、微小的動脈瘤，避免漏診。

　　“綜合AI評分與臨床判斷，我們決定再灌注治療。”張佩佩說。術后20多天，患者言語功能和肢體活動能力均已恢復良好。

　　這種精准性在手術台上同樣展現出巨大價值。南皮縣人民醫院影像中心醫生王路平介紹，面對高發的肺結節，AI三維重建軟件能將全肺、支氣管、動靜脈等轉化為透明的立體圖像。醫生可以利用“流域視角”和“切緣球視角”精准規劃肺段切除手術，明確病灶與血管的關聯。過去這類重建需依賴第三方機構，耗時3天且收費不菲，現在醫院內部幾分鐘即可完成，既保証了數據安全，又大大降低了手術風險和患者負擔。

　　醫院的運營效率得到有效提升。“我們醫院門診量已從原來日均約2000人次大幅增加，在縣級醫院中頗為少見。”王路平說，影像檢查方面，胸部CT每日150例以上，CT總量日均600余例，峰值達800例。相關AI輔助診斷項目已納入醫保加收范圍，已有相應收費支持。

　　基層醫療的“強基支點”

　　讓優質資源跨越山海

　　去年底，家住四川省涼山彝族自治州的肖女士因右乳包塊到涼山州婦幼保健院檢查。屏幕上剛出現影像，AI輔助診斷系統便自動標注病灶位置、大小，並給出乳腺影像報告和數據系統（BI—RADS）4C類風險提示，提示惡性可能性較高。涼山州婦幼保健院甲乳外科主任林紅對此印象深刻，她表示：“這個結節惡性風險較高，常規檢查中容易漏判。”基於AI的及時預警，醫院迅速為肖女士安排右乳腫物穿刺病理檢查，結果証實為浸潤性乳腺癌，右側腋窩淋巴結已出現癌細胞浸潤。AI幫助醫生及時發現了隱匿病灶，為患者爭取了寶貴的治療時間。林紅直言：“AI對我們的輔助診斷幫助非常大。”

　　涼山州曾是深度貧困地區，盡管近年來醫療基礎設施持續改善，但基層醫療資源仍相對匱乏。涼山州婦幼保健院院長劉德祺介紹，全州乳腺超聲設備僅30余台，超聲技術人員約140人，婦幼系統的鉬靶設備僅1台，在基層地區開展大規模乳腺癌篩查挑戰不小。

　　隨著公共衛生科普工作的深入開展，當地群眾對“兩癌”篩查的認知度大幅提升。過去，醫療機構往往需要耗費大量精力進行動員，而現在，主動前往醫院咨詢和體檢篩查的群眾逐年增加。如何在有限的醫生數量和設備條件下提高篩查效率與質量，成為基層醫療機構的難題。

　　變革始於2024年，涼山州婦幼保健院在“兩癌”防治項目中引入數坤AI輔助診斷智能體平台。通過與現有超聲設備的協同，實時分析影像，提示可能被忽視的早期病灶。林紅表示：“AI對影像的敏感度極大地彌補了可能存在的疏漏。”2025年，全州17個縣市完成乳腺癌篩查超7萬人，全年篩查任務實現100%覆蓋。

　　除了作為輔助工具，AI正在重塑基層醫生的培養模式。在傳統醫療體系中，基層醫生由於缺乏高頻次的專業培訓和豐富的病例接觸，影像診斷經驗的積累往往需要長達數年的時間。而現在，AI系統成了他們的數據庫，基層醫生在每一次檢查中都能獲得即時的反饋和參考信息，幫助他們快速掌握影像特征，加速了從理論到臨床經驗的轉化。對患者而言，AI讓初步的篩查和判斷在本地高質量完成，減少奔波。林紅感慨：“以前一聽有問題就要跑外地，現在當地就能初步判斷，醫療資源的分配效率得到了優化。”

　　今年，涼山州婦幼保健院還對相關超聲設備進行了AI升級，進一步拓展了AI在篩查場景中的應用。在“圖靈大腦”和“圖靈AR”等AI設備的加持下，AI的觸角延伸到了更多的應用場景，進一步縮短了患者等待時間。劉德祺認為，AI為基層醫療能力建設提供了新路徑。過去，優質醫療資源下沉更多依賴“專家跑腿”，覆蓋面有限﹔現在，診療能力被直接嵌入AI輔助診斷系統，基層醫療服務能力得到有效提升。

　　醫院的“智慧中樞”

　　打通區域協同與管理全鏈條

　　“南皮縣人民醫院影像中心醫共體採用‘基層檢查、中心診斷’的遠程模式，承諾一小時內出具診斷報告。”王路平介紹。目前，全縣的電子病歷、醫院信息系統、實驗室信息系統、醫學影像存儲與歸檔系統已實現統一管理。鄉鎮衛生院配備了AI輔助系統和影像技師，患者在村鎮完成拍片，影像實時上傳至縣醫院診斷中心，真正做到了“數據多跑路，群眾少跑腿”。

　　在患者就診的第一道關口，AI同樣在發力。王路平說：“醫院在互聯網服務平台中引入智能導診和預問診功能，在患者進入問診環節前自動採集症狀信息並進行初步分診。醫生接診前就能掌握關鍵信息，接診效率明顯提高。”

　　在病歷書寫這一繁重的臨床任務中，AI語音助手大顯身手。王路平演示了這一過程：醫生隻需口述病情，系統便能自動轉為文字。不同於普通的語音轉文字，該系統能自動完成潤色、去除多余的語氣詞，並精准識別如“巴賓斯基征”等復雜的醫學專業術語。這種“人機協同”的工作模式，將醫生從瑣碎的案頭工作中解放出來，讓醫生有更多時間回歸病房，面對面傾聽患者需求。

　　談及病案質量控制，王路平表示：“多模態大模型可以實現‘內涵質控’，自動檢測門診記錄與住院記錄的邏輯矛盾，以及檢查結果與診斷依據的匹配度，讓醫療質控從單純的‘查格式’進化為‘查邏輯’。”例如，當影像報告顯示存在病灶而診斷結論未予體現時，系統會自動發出預警。這種全閉環的智慧質控，顯著提升了醫療安全，也極大地減輕了醫務科的審核壓力。

　　智慧醫療的觸角甚至延伸到了藥事管理。通過中心雲藥房和集中審方中心，全縣實現了藥品目錄、採購、配送、儲備、服務和監管的“六統一”。王路平說：“目前，南皮縣AI驅動的智能審方系統已累計審核處方87萬條，對超量開藥等不合理用藥行為實現了實時攔截，將基層處方合格率提升至96%以上。”

　　“我們運用AI實現對冠心病、肺結節、骨折等常見病的篩查到診療隨訪的閉環管理，自動進行風險分級，協助醫生制定隨訪與干預計劃。”王路平說。

　　“不僅要引進百名真人專家，更要引進百名‘數字醫生’。”南皮縣委書記畢汝衛透露，目前南皮縣已部署20余個AI智能體，覆蓋導診、篩查、診斷、質控等近70個場景。一個縣域級的AI原生醫療健康平台正加速成形，將通過“一人一檔、一人一策”的智能畫像，為居民提供全生命周期的健康服務。

　　《 人民日報 》（ 2026年05月29日 19 版）