人民日报记者 陆凡冰
“十五五”规划纲要对加快建设健康中国作出重要部署，提出明确要求。随着科技的飞速发展，从疾病早筛到精准诊疗，从基层应用到医院管理，AI（人工智能）正以“超级助手”的身份，深度改变传统医疗模式，将优质医疗资源标准化，让精准医疗覆盖面更广、受众群体更大。
医生如何与AI携手合作？存在哪些难点堵点？AI在临床医疗中扮演了怎样的角色？记者近日进行了采访。
临床医生的“超级助手”
抢回“黄金救治时间”
在河北省沧州市南皮县人民医院，89岁的高龄患者代桂英在儿子陪同下走进心内科门诊。“大夫，我妈言语不利5天了，请您快帮忙看看。”儿子满脸焦虑。医生初步判断为脑卒中，立即请神经内一科主任张佩佩会诊，并开具头颅CT检查。
然而，在检查过程中，代桂英的病情突然加重——意识恍惚、右侧肢体全瘫，被高度怀疑为大血管病变。张佩佩当机立断，紧急为其完善头颈部CT血管成像（CTA）和CT灌注成像（CTP）检查。
急性脑卒中救治的关键是“抢时间”。“时间就是生命，每耽误一分钟就会有190万个脑细胞死亡。”张佩佩解释。在传统模式下，影像医生进行成像、构图与判读，即使是经验丰富的医生也需要约40分钟。但引入数坤AI辅助诊断智能体平台后，从扫描结束到出具诊断报告，仅耗时10—15分钟，为患者抢回了约半小时的“黄金救治时间”。
AI不仅快，而且精准。系统迅速提示左侧大血管闭塞，并生成灌注评估结果：左侧大脑半球缺血区域约84.5毫升、坏死脑组织仅7.9毫升。这意味着还有76.6毫升的脑组织可以挽救。这份“量化数据”让医生与家属沟通时更加详尽准确。此外，AI还能评估侧支循环，判断预后效果，甚至筛查出极其隐秘、微小的动脉瘤，避免漏诊。
“综合AI评分与临床判断，我们决定再灌注治疗。”张佩佩说。术后20多天，患者言语功能和肢体活动能力均已恢复良好。
这种精准性在手术台上同样展现出巨大价值。南皮县人民医院影像中心医生王路平介绍，面对高发的肺结节，AI三维重建软件能将全肺、支气管、动静脉等转化为透明的立体图像。医生可以利用“流域视角”和“切缘球视角”精准规划肺段切除手术，明确病灶与血管的关联。过去这类重建需依赖第三方机构，耗时3天且收费不菲，现在医院内部几分钟即可完成，既保证了数据安全，又大大降低了手术风险和患者负担。
医院的运营效率得到有效提升。“我们医院门诊量已从原来日均约2000人次大幅增加，在县级医院中颇为少见。”王路平说，影像检查方面，胸部CT每日150例以上，CT总量日均600余例，峰值达800例。相关AI辅助诊断项目已纳入医保加收范围，已有相应收费支持。
基层医疗的“强基支点”
让优质资源跨越山海
去年底，家住四川省凉山彝族自治州的肖女士因右乳包块到凉山州妇幼保健院检查。屏幕上刚出现影像，AI辅助诊断系统便自动标注病灶位置、大小，并给出乳腺影像报告和数据系统（BI—RADS）4C类风险提示，提示恶性可能性较高。凉山州妇幼保健院甲乳外科主任林红对此印象深刻，她表示：“这个结节恶性风险较高，常规检查中容易漏判。”基于AI的及时预警，医院迅速为肖女士安排右乳肿物穿刺病理检查，结果证实为浸润性乳腺癌，右侧腋窝淋巴结已出现癌细胞浸润。AI帮助医生及时发现了隐匿病灶，为患者争取了宝贵的治疗时间。林红直言：“AI对我们的辅助诊断帮助非常大。”
凉山州曾是深度贫困地区，尽管近年来医疗基础设施持续改善，但基层医疗资源仍相对匮乏。凉山州妇幼保健院院长刘德祺介绍，全州乳腺超声设备仅30余台，超声技术人员约140人，妇幼系统的钼靶设备仅1台，在基层地区开展大规模乳腺癌筛查挑战不小。
随着公共卫生科普工作的深入开展，当地群众对“两癌”筛查的认知度大幅提升。过去，医疗机构往往需要耗费大量精力进行动员，而现在，主动前往医院咨询和体检筛查的群众逐年增加。如何在有限的医生数量和设备条件下提高筛查效率与质量，成为基层医疗机构的难题。
变革始于2024年，凉山州妇幼保健院在“两癌”防治项目中引入数坤AI辅助诊断智能体平台。通过与现有超声设备的协同，实时分析影像，提示可能被忽视的早期病灶。林红表示：“AI对影像的敏感度极大地弥补了可能存在的疏漏。”2025年，全州17个县市完成乳腺癌筛查超7万人，全年筛查任务实现100%覆盖。
除了作为辅助工具，AI正在重塑基层医生的培养模式。在传统医疗体系中，基层医生由于缺乏高频次的专业培训和丰富的病例接触，影像诊断经验的积累往往需要长达数年的时间。而现在，AI系统成了他们的数据库，基层医生在每一次检查中都能获得即时的反馈和参考信息，帮助他们快速掌握影像特征，加速了从理论到临床经验的转化。对患者而言，AI让初步的筛查和判断在本地高质量完成，减少奔波。林红感慨：“以前一听有问题就要跑外地，现在当地就能初步判断，医疗资源的分配效率得到了优化。”
今年，凉山州妇幼保健院还对相关超声设备进行了AI升级，进一步拓展了AI在筛查场景中的应用。在“图灵大脑”和“图灵AR”等AI设备的加持下，AI的触角延伸到了更多的应用场景，进一步缩短了患者等待时间。刘德祺认为，AI为基层医疗能力建设提供了新路径。过去，优质医疗资源下沉更多依赖“专家跑腿”，覆盖面有限；现在，诊疗能力被直接嵌入AI辅助诊断系统，基层医疗服务能力得到有效提升。
医院的“智慧中枢”
打通区域协同与管理全链条
“南皮县人民医院影像中心医共体采用‘基层检查、中心诊断’的远程模式，承诺一小时内出具诊断报告。”王路平介绍。目前，全县的电子病历、医院信息系统、实验室信息系统、医学影像存储与归档系统已实现统一管理。乡镇卫生院配备了AI辅助系统和影像技师，患者在村镇完成拍片，影像实时上传至县医院诊断中心，真正做到了“数据多跑路，群众少跑腿”。
在患者就诊的第一道关口，AI同样在发力。王路平说：“医院在互联网服务平台中引入智能导诊和预问诊功能，在患者进入问诊环节前自动采集症状信息并进行初步分诊。医生接诊前就能掌握关键信息，接诊效率明显提高。”
在病历书写这一繁重的临床任务中，AI语音助手大显身手。王路平演示了这一过程：医生只需口述病情，系统便能自动转为文字。不同于普通的语音转文字，该系统能自动完成润色、去除多余的语气词，并精准识别如“巴宾斯基征”等复杂的医学专业术语。这种“人机协同”的工作模式，将医生从琐碎的案头工作中解放出来，让医生有更多时间回归病房，面对面倾听患者需求。
谈及病案质量控制，王路平表示：“多模态大模型可以实现‘内涵质控’，自动检测门诊记录与住院记录的逻辑矛盾，以及检查结果与诊断依据的匹配度，让医疗质控从单纯的‘查格式’进化为‘查逻辑’。”例如，当影像报告显示存在病灶而诊断结论未予体现时，系统会自动发出预警。这种全闭环的智慧质控，显著提升了医疗安全，也极大地减轻了医务科的审核压力。
智慧医疗的触角甚至延伸到了药事管理。通过中心云药房和集中审方中心，全县实现了药品目录、采购、配送、储备、服务和监管的“六统一”。王路平说：“目前，南皮县AI驱动的智能审方系统已累计审核处方87万条，对超量开药等不合理用药行为实现了实时拦截，将基层处方合格率提升至96%以上。”
“我们运用AI实现对冠心病、肺结节、骨折等常见病的筛查到诊疗随访的闭环管理，自动进行风险分级，协助医生制定随访与干预计划。”王路平说。
“不仅要引进百名真人专家，更要引进百名‘数字医生’。”南皮县委书记毕汝卫透露，目前南皮县已部署20余个AI智能体，覆盖导诊、筛查、诊断、质控等近70个场景。一个县域级的AI原生医疗健康平台正加速成形，将通过“一人一档、一人一策”的智能画像，为居民提供全生命周期的健康服务。
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