人工智能 医疗健康：需从专科领域破出一条路来

近两年来，"人工智能+医疗"无论从顶层政策布局，还是产品落地应用，课题设计与科学研究，无不是"人工智能+"最为热闹的领域。无论是科技巨头还是医疗机构本身，都在掀起一场变革，一场以人工智能为"武器"的变革，革的是人民群众对医疗公平最本质的诉求。然而，当前优质的医疗服务仍是高度集中的，尚有很多待解决的问题。笔者希望从另外一个角度，探寻"人工智能+医疗健康"落地的最佳方式。

现阶段，我们正在深化医疗改革的深水区里艰难前行，我们医疗体系仍面临"不可能三角"的长期挑战--即难以同时兼顾服务的可及性、高质量与低成本。传统的"大水漫灌"式政策与技术在破解医疗资源分布不均、分级诊疗落地难、医疗服务同质化水平低等深层次问题上已显疲态。本文提出，人工智能（AI）与医疗健康的深度融合，不应再更多的聚焦在通用化人工智能平台的建设，而应转向以临床专科为突破口，聚焦诊疗全流程的质量、效率与规范，通过赋能特色优势专科，重塑诊疗路径，从而为实现医疗服务的均衡化、普惠化提供一条切实可行的新路径，并探索公益性与商业化平衡的可持续发展模式。

一、 引言：困境与机遇并存，呼唤新破局点

自改革开放40多年来，我们的医疗事业取得了举世瞩目的成就，建立了覆盖全民的基本医疗保障网，缓解了看病难、看病贵等问题。然而，深层次的结构性矛盾依然突出：顶级医院"虹吸效应"加剧，基层医疗机构服务能力有待提升，"数据孤岛"现象严重，诊疗规范性差异导致医疗质量不均。

国家今年8月份的《"人工智能+"行动计划》为破解这些难题提供了具体的指导思路。但过往的AI医疗应用尝试，往往侧重于单点技术（如影像辅助诊断）或通用平台（如互联网医院），未能与医疗最核心的--专科诊疗实践--进行深度、系统性的融合。其结果往往是"锦上添花"而非"雪中送炭"，未能从根本上改变医疗服务供给模式。

笔者认为，AI的价值绝非替代医生，而是作为"超级助手"，嵌入到特定专科的诊疗全流程中，通过标准化、规范化和智能化的方式，放大顶尖专家的智慧，赋能基层医生的能力，最终让患者在任何地方都能享受到符合国家级标准的优质诊疗服务。AI+医疗服务应当是个性化的，这与我们传统医学（中医）的理念是一致的，这条路，应当从专科开始走通。

二、 何以破局？专科领域是AI落地的最佳试验田

不同专科的诊疗路径、数据模态和决策逻辑具有高度特异性。例如，眼科与肿瘤科的诊疗模式截然不同。这种特异性恰恰为AI提供了清晰的定义域和高效的优化空间。

1. 知识沉淀标准化：优势专科通常拥有国内顶尖的医疗团队和经过验证的成熟诊疗方案（临床路径或"标准操作流程"SOP）。AI可以首先将这些权威知识、指南和专家经验进行结构化、数字化，形成该专科的"智慧大脑"和数字标准。

2. 数据治理精准化：相对于全院级数据治理的庞杂，单个专科的数据类型更聚焦（如心内科的ECG、影像、生化指标；眼科的OCT、眼底照片）。这使得数据标注、质量控制与合规使用更容易实现，为训练高精度专科AI模型奠定基础。

3. 流程重塑可操作化：从患者筛查、诊断、治疗到康复，专科的流程链条清晰。AI工具可以有针对性地嵌入每一个环节，解决具体痛点，成效易于评估和量化。

专科领域AI应用需紧紧围绕："诊疗规范"与"诊疗过程质量"两大抓手。

三、 实践路径：AI赋能专科诊疗全流程闭环

以某个优势专科（如国家级重点临床专科）为例，阐述AI如何贯穿"诊-疗-康-防"全链条，并与现有HIS、PACS、EMR等信息系统无缝衔接。

1. 智能就诊前导与分级：

应用：可以基于各种AI开发平台开发专科专用的智能预问诊与分诊系统或者智能体（Agent）。患者在线填写症状后，AI模型基于专科知识库，进行初步分析，推荐合适的就诊科室、专家层级（是知名专家还是普通主治医师即可），甚至提前完成部分病历信息采集。

系统衔接：与医院预约挂号系统、互联网医院平台对接，将结构化后的预问诊数据直接推送至医生工作站，嵌入EMR系统，减少医生重复打字工作，提升门诊效率。此举能将真正需要上转的复杂患者精准识别，而将常见病、稳定期患者留在基层，是分级诊疗的真正落地。

2. 临床诊断辅助决策：

应用：建设专科CDSS（临床决策支持系统）。AI不仅限于影像辅助诊断，更应整合多模态数据。例如，在肿瘤科，AI可实时追踪患者情况，融合患者的病理影像、基因组学数据、临床指标和最新诊疗指南，为医生生成个性化的、循证的治疗方案建议，并提示药物相互作用、过敏风险等。

系统衔接：与PACS、LIS（检验信息系统）、EMR深度集成。AI模型以后台服务的形式存在，在医生撰写诊断报告时主动、无感地提供证据支持，确保诊疗行为始终在权威规范框架内，大幅提升基层医院的诊断同质化水平。

3. 临床治疗精准执行与评估：

应用：在治疗阶段，AI可发挥重要作用。如在外科，利用AI进行手术规划、术中导航；在放疗科，进行自动化的靶区勾画和剂量规划；在内科，基于实时生理数据监测，动态调整用药方案。还可以基于AI搭建在质量阶段的医疗质量（质控指标预警提示）等功能，来提升医疗质量的同质化、标准化与规范化能力。

系统衔接：与手术麻醉系统、放疗系统、护理系统等治疗类信息系统对接，确保智能方案能直接用于临床执行，并将执行结果数据回传，形成反馈闭环，持续优化模型。

4. 院后康复与居家智能监测：

应用： 构建专科患者院后管理平台。AI为出院患者生成个性化的康复计划，并通过连接智能穿戴设备，持续监测患者的康复数据（如心衰患者的体重、心率；骨科患者的关节活动度）。AI算法自动分析数据趋势，一旦发现异常，立即预警给家属以及家庭医生。

系统衔接：与医院随访系统、区域健康信息平台互通，打通院内外数据隔阂。家庭医生可通过平台全面了解患者的院内诊疗和院外康复情况，实现真正意义上的连续性照护。

5. 家庭医生的有效赋能与衔接：

应用：将专科AI能力以"工具包"形式下沉至社区。家庭医生在遇到专科问题时，可通过系统调用专科AI辅助工具，获得诊断建议、转诊指南或患者管理方案，使其成为守好居民健康"第一道门"的强有力抓手。

系统衔接：通过区域医疗健康平台，实现基层系统与上级医院专科AI平台的授权对接，使优质医疗资源"云化"流通，有效支撑紧密型医联体的运作。

四、 公益与商业的平衡：可持续的发展模式

此模式的成功离不开可持续的商业模式。但也要注意我国的公立医疗服务特点就是"公益性"，普适性，优质的医疗服务应当服务于大多数人民群众。商业化（要想赚钱，赚取合理的利润），需要权衡好"公益"与"商业"的取舍。功利性太强不建议入局医疗。

公益性体现：基础性的AI预问诊、分诊、诊疗规范提醒等功能，应作为公共产品由政府或医院采购，免费向患者和医生提供，确保基本医疗的公平可及。

商业化探索：对于更高阶的增值服务，如个性化的精准治疗方案生成、深度院后健康管理、商业保险定制等，可在充分知情同意和隐私保护的前提下，探索由医院采购、保险支付或用户付费等合理模式。其核心是为明确的价值付费--即为提升的效率、节省的成本、改善的健康结局付费。

五、 结论与展望

从专科领域突破，是AI+医疗走出深水区的必然选择。它要求我们改变思路，从"技术驱动"转向"临床驱动"，与临床专家深度合作，共同打造属于每个专科的"数字孪生"智慧体系。

这条路径的可行性在于：它从小处切口，易于试点和验证；它直面医疗质量与安全的核心，价值显性；它通过数字化手段将优势专科的能力标准化、可复制化，是缩小地区间、机构间医疗质量差距的"金标准"载体。

笔者呼吁政策制定者、医院管理者、临床专家和AI工程师们携手，优先选择几个特色优势专科，共同打造"AI+专科"示范项目，形成可复制、可推广的范式，最终汇聚成推动整个医疗体系高质量发展的磅礴力量，让每一位公民都能享受到公平而有质量的医疗保障。

最后，笔者认为：要坚定道路自信、制度自信、文化自信。我们必将在"人工智能+医疗健康"，为人类命运共同体给出"中国方案"。