AI+医疗：重构生命健康的无限可能

公众号：Ailiaili | AI软件网
Ai项目交流群，Ai账号交易充值，Ai软件分享,Ai网站导航,Ai工具大全等
复制公众号

深度学习浪潮下，AI加速“入局”医疗卫生服务领域

清华大学宣布筹建人工智能医院，分阶段推进医院建设；北京协和医院引入基于深度学习的人工智能诊断系统……随着深度学习技术实现重大突破，大数据时代全面来临，AI正以前所未有的速度融入医疗卫生服务领域。AI+医疗，究竟为医患双方带来了哪些切实便利？其发展前景怎样？又存在哪些边界与挑战？AI进军医院，究竟具有怎样深远的意义？

当前，“人工智能 +”医疗服务已不再是遥不可及的概念，而是切实走进了众多医院，让群众有了实实在在的感受。2024年11月，国家卫生健康委办公厅等部门联合印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确提出了84个具体应用场景。在“人工智能 +”医疗服务方面，涵盖智能预问诊、智能陪诊、智能辅助决策、智能辅助治疗等多个领域。一年多来，各地积极创新，推动这些应用场景从设想变为现实。

医患便利：AI让就医体验焕然一新

在山东济南市中心医院东院区，市民李芳带着孩子前来就诊。在“智能预问诊”界面，图文并茂的人机交互系统依据患儿症状依次抛出问题：患儿当下最突出的症状是什么？使用过哪些药物？症状是有所减轻还是逐渐加重？李芳按照提示逐一作答。“有了智能预问诊，患儿就诊时，我能一键导入预问诊内容，与患者的沟通变得更加高效。”接诊的儿科医生吴蕾说道。

类似的场景也在四川大学华西医院上演。这里的AI随访系统已覆盖院内43个临床科室，实现了对患者智能主动的随访管理。截至2025年11月24日，AI随访累计服务患者达50万人次，AI电话智能外呼79.3万人次。

诊疗提效：AI成为医生的得力助手

“想象你正在海滩上悠闲地散步……”在北京大学第六医院临床心理病房，江女士正与“北小六”AI心理服务机器人展开对话。江女士长期饱受焦虑困扰，住院期间，“北小六”成了她贴心的“知己好友”。“刚开始我心烦意乱、呼吸急促，但‘北小六’始终耐心地引导我，为我提供专业的指导。”江女士感慨道。

在医学影像领域，AI更是成为医生的“第二双眼睛”。首都医科大学附属北京天坛医院基于脑卒中影像数据进行训练，最快仅需3分钟就能完成急性缺血性卒中影像学自动化评估，提供精准快速的影像分析，将术前决策时间大幅缩短一半。

“急诊医生在接诊卒中患者时，需要进行问诊、查体等一系列处置，这需要一定时间。我们医院正在研发一款应用于卒中临床神经功能评估的人工智能辅助诊疗机器人，有望让卒中评估更加高效，为患者赢得更多宝贵的抢救时间。”北京天坛医院副院长李子孝介绍道。

前景广阔：AI助力医疗事业高质量发展

浙江丽水市景宁畲族自治县大均乡新庄村，78岁的重度骨质疏松患者任传弟早早坐在村委会门口的椅子上，等待巡回诊疗车的到来。大均乡卫生院医生吴洁下车后，小心搀扶任传弟登上巡诊车，为其进行体格检查。随后，通过“云诊室”远程会诊平台，她连线了景宁畲族自治县人民医院主任医师陈小伟。屏幕那端，陈小伟仔细查看患者的实时数据和AI分析结果，结合病情给出药物调整方案。

在河北南皮县，沧州市第四医院（南皮县人民医院）已将医疗大模型应用于实际诊疗与管理场景，积极探索建设“数智县域医共体”。该医共体依托人工智能与大模型，将三甲医院在专病诊疗中的成熟经验进行系统化、标准化整理，并下沉至基层医疗机构，实现检查结果、医学影像与诊断建议的实时互通与协同应用。“人工智能和大模型并非简单替代医生，而是通过构建体系化能力，将优质医疗资源真正输送到基层。”数坤科技董事长毛新生表示，“这将有助于提升县域整体医疗服务能力，推动医共体从‘物理整合’迈向‘能力协同’。”

专家普遍认为，AI + 医疗行业前景十分广阔，不仅有利于提升诊疗效率，还能在优化医疗资源配置、基础药品研究等方面发挥重要支持作用，助力卫生健康事业实现高质量发展。

2025年10月，国家卫生健康委办公厅、国家发展改革委办公厅等部门联合印发《关于促进和规范“人工智能 + 医疗卫生”应用发展的实施意见》，对人工智能在基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理、健康产业等多个方面进行了全面部署。

在北京大学第三医院，“三院灵智”智能体系在诊疗、医技和科研等方面提供了强有力的支持。“在临床科研方面，每个诊断建议和结论都能追溯到原始文献，院内专属大模型提问没有次数和时间限制，还能很好地保护科研成果。”北京大学第三医院心血管内科副主任医师李丹说道。

国家卫生健康委有关负责人表示，将鼓励政产学研用多方共同参与，充分发挥我国海量数据和巨大市场应用规模的优势，培育发展大健康产业，推动人工智能医疗服务体系全链条运用落地见效。

边界探讨：AI应用面临的多重挑战

当AI应用于医疗卫生服务领域，在带来便捷的同时，也引发了一系列疑问。

诊断依据之问：AI能否独当一面？
2022年发布的《互联网诊疗监管细则（试行）》明确规定，其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务；处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方。

多位专家指出，目前在临床诊疗中，AI更多扮演的是支持和辅助临床决策的角色。“比如，AI在医学影像领域的应用，能够加快高清图像获取、图像生成的速度，提升信噪比和清晰度，帮助快速筛查和识别病变。”四川大学华西医院放射科主任、放射影像研究所副所长吕粟介绍道，这大大减轻了传统人工阅片的工作量，让医生能够将更多精力投入到临床决策和精准诊疗中。

“开具处方是具有法律责任的医疗行为。AI可以提供一定的诊断支持和建议，但处方仍需由接诊医师开具，并经过人工核验。”李子孝强调。北京大学第六医院临床心理科主任医师黄薛冰也表示，以“北小六”为例，它可以在病房和门诊使用，进行测评、认知行为训练和进一步测评反馈等，但都必须在医生制定的治疗框架和监督下进行。

现实中，AI仍面临诸多挑战，如AI模型的数据质量、泛化能力有待进一步提升等。专家普遍认为，不能完全依赖AI是行业共识。在诊疗行为中，AI需要在医务人员的监督下使用，医生也不能过度依赖AI技术，而忽略自身专业判断和患者的个体需求。

事故责任之辨：谁为AI诊疗“买单”？
受访专家均指出，医疗机构作为医疗服务的核心主体，在AI辅助诊疗过程中始终是第一责任人。

“AI始终是医生的辅助工具。”黄薛冰认为，“我们不能将AI定义为超越医生和医护人员、技术更高级、能够自己承担主体责任的存在。”

“从法律层面来看，目前国内外法律政策普遍将医疗人工智能视为一种产品。”北京中医药大学卫生健康法学教授邓勇表示，人工智能侵权问题需要具体问题具体分析，往往存在侵权原因难以认定、司法裁判难度大等问题。

“若因技术性故障导致AI决策错误，一般由器械或智能体提供者承担责任，医疗机构可向责任主体追偿。”邓勇指出，AI因其决策过程的复杂性和结果的不可预测性，设计者和生产者作为主要责任主体，必须在产品设计阶段充分考虑系统的预期使用范围及潜在风险。

邓勇建议，进一步完善相关法规，加强AI医疗产品的审批和监管。同时，结合医疗行为的多样性和复杂性，从医疗技术损害、医疗伦理损害、医疗产品损害等方面，细化法律条款、明确责任认定标准。在实践过程中，还需进一步保护患者的自主权，患者必须清楚了解AI技术对其诊疗过程的影响，有权知晓并决定是否接受AI辅助诊疗。

隐私保护之重：如何守护患者信息“安全锁”？
医疗数据通常包含患者的个人健康信息，涉及高度敏感的隐私问题。业内已形成普遍共识：要强化数据质量与基础设施建设，强调原始病历数据的专业化处理与安全保护，遵循“患者隐私信息最小化”原则。

保护数据安全，需从产品开发端就高度重视。负责“北小六”研发的北京朴聚健康科技有限公司技术负责人介绍，在“北小六”产品开发过程中，已通过多种技术手段避免泄露用户隐私。例如，通过去标识化处理，确保数据无法关联到个人；在数据传输过程中，采用端对端加密技术，确保数据即使被截获也无法解读。

多家医院也进行了积极探索。浙江大学医学院附属邵逸夫医院利用区块链的不可篡改性和可追溯性，保证数据的真实完整和信息共享；四川大学华西医院在数据采集、集成过程中，重建患者匿名化主索引，去除患者标识，建立严格的审批和日志记录体系……

“从数据收集、数据处理，到数据使用，医疗大模型都需要遵循合法、正当、必要的原则，不仅要保证训练数据合法合规，不收集与所提供服务无关的个人信息，还要符合医学伦理审查要求。”李子孝强调。

本文链接：https://ailiaili.cc/post/1040.html