如何看待AI醫(yī)療的中場戰(zhàn)事重塑醫(yī)療全鏈條

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2026-01-14 07:39:18 百家號

AI醫(yī)療如何“下基層”？

人工智能(AI)輔助解讀患者影像資料，外骨骼機器人幫助患者做康復訓練，AI系統(tǒng)預判患者發(fā)生急性心梗的風險……如今，AI逐漸走進醫(yī)療的不同場景，給看病就醫(yī)帶來實實在在的改變。前不久，國務院辦公廳印發(fā)的《關于加快場景培育和開放推動新場景大規(guī)模應用的實施意見》要求，推動大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、腦機接口等新一代信息技術及醫(yī)療機器人等智能設備集成應用，創(chuàng)新健康咨詢、問診指引、輔助診斷、遠程醫(yī)療、用藥審核等醫(yī)療應用場景。這一政策在為AI醫(yī)療普及指明方向的同時，也讓一個重要問題浮出水面：先進技術如何適配應用場景，使AI真正走進基層醫(yī)院、服務普通百姓？

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1月6日，中國科學院深圳先進技術研究院醫(yī)學成像科學與技術系統(tǒng)全國重點實驗室研究員王珊珊等人在《自然·生物醫(yī)學工程》發(fā)表一項研究。研究團隊展示了一款名為AFLoc的AI模型，其最大特點是可以自動在醫(yī)學影像中“找病灶”。這一最新成果是AI醫(yī)療技術應用的生動縮影。

醫(yī)學影像診斷是AI醫(yī)療應用最成熟的領域之一。在放射科，AI能自動識別肺部CT片中的結節(jié)和腫瘤，大大縮短出報告的時間，幫助放射科醫(yī)生減少閱片工作量；在皮膚科，AI通過分析皮膚鏡圖像，判斷病灶是良性還是惡性，部分大醫(yī)院已常規(guī)使用該技術做篩查；在眼科，AI能通過分析眼底圖像識別糖尿病引發(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、病史和檢查結果，實時預判急性心梗風險，大幅縮短危急病例的識別時間，為搶救生命爭取更多時間。在醫(yī)院管理上，AI能通過歷史數(shù)據(jù)預測床位需求，顯著提升床位利用率；智能排班系統(tǒng)根據(jù)患者流量調配醫(yī)護人員，能讓患者候診時間減少三成以上。

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