摘要:在“深化重点应用:人工智能+基层应用”部分,有两条被摆在了非常醒目的位置:建立基层医生智能辅助诊疗应用;加强居民慢性病规范管理服务。
“AI+医疗卫生”顶层设计来了。新规指出,到2030年,基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖。
AI如何赋能基层医疗?我们和几位医学专家聊了聊。撰文 | 郭雪梅
“AI+医疗”正加速从宏观愿景走向临床实践。
就在上周,国家卫健委等部门发布了《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》。
截图自国家卫健委
在“深化重点应用:人工智能+基层应用”部分,有两条被摆在了非常醒目的位置:建立基层医生智能辅助诊疗应用;加强居民慢性病规范管理服务。
这意味着什么?
长期深耕基层培训的多位主委在讨论时说得很直白:“这一次,文件已经点名要把AI真正落到临床、落到医生手里。”
诚然,基层医疗长期以来存在着人才缺乏、诊疗能力不足等挑战,不少基层医生也都遇到过病例难诊断、经验难积累、患者管理力不从心等窘境。
而以“未来医生AI工作室”为代表的一批医疗AI产品的出现,正是为了精准破解这些难题。
据了解,“未来医生AI工作室”包含“临床决策AI助手”和“患者随访AI助手”,经权威专家深度参与设计、调校并整合国内外权威诊疗指南。其综合能力不仅超越多款国际大模型,更精准契合基层医生需求,为“AI+医疗”政策的实质性落地提供了清晰的“最佳实践”路径。
什么样的AI医疗,才值得临床信任?
解放军总医院第六医学中心(海军总医院)内分泌科主任医师、全科教研室主任郭启煜给出了答案,核心在2点——有效性、安全性。
郭启煜解释:“有效性指的是,AI给出的信息和建议,必须真正能帮到医生——哪怕是面对少见症状,也能提供可参考的诊断方向,让医生想到‘原来还可能是这个’。只有能推动临床思考、减少遗漏,才算得上有效。”
“安全性则是不能动的底线。”他强调。AI的每条建议,都必须建立在临床指南、专家共识等权威循证证据之上,同时还能识别患者状态的复杂性,给出不越线、不冒险的提示。
郭启煜就曾遇到过这样的情况:部分患者自行通过AI产品查找大量信息后提供给医生,但这些信息往往互相矛盾,甚至与最新指南和共识不符。
而为了找到最“安全”“有效”适用临床的AI,32位来自26个专科的临床专家,曾对当时的6大前沿模型(OpenAI-o3、Deepseek-R1、Gemini-2.5-Pro、Claude-3.7-Sonnet、Qwen3-235B、MedGPT)进行了逐项比对。
实验评测结果与数据已发表论文公开,全过程可复测复现[1]。图源:arXiv:2507.23486
具体来说,专家们先制定了关于“安全性”“有效性”的评估标准(涵盖重症识别、指南依从性、用药安全等30项临床关键指标),然后用2069个真实病例进行了深度测试。
结果显示,6大模型里表现最突出的,不是当时最流行的OpenAI-o3或Deepseek-R1,而是垂直医疗模型——MedGPT(未来医生AI工作室的技术底座)。其“安全”“有效”得分均位列第一,不仅总体分数比第二名高15.3%,安全性更是高出模型平均分近七成(0.912VS0.547),比第二名高出19.8%。
尤其在诸如危重症识别、致命诊断错误、致命药物冲突这些“红线场景”里,MedGPT的答案更是几乎接近满分。
作为参与评测专家之一,中山大学附属第一医院泌尿男科主任邓春华教授介绍:“从评测结果来看,MedGPT在至关重要的安全性和有效性维度上,展现出显著优势。这不仅证明了其技术领先性,更充分体现了其‘人机协同’设计理念的独特价值。”
而他所强调的“人(医生)—机(AI)协同”的理念,早已与“安全、有效”的底线一起,被写入了“未来医生AI工作室”两款医生侧应用的底层设计之中。
信息不全、病例太杂、经验难积累——这是几乎所有基层医生共同的困境。
难点从来不是“查不到”,而是“没人陪你一起想”。面对跨专科的疑难病例,精力的天然限制使基层医生难以在所有领域深度专精——匆忙查阅论文资料及相关病历、紧急寻求专科会诊,不仅打乱工作节奏,更可能延误救治的关键窗口。
针对这种现实困境,郭启煜以糖尿病为核心场景进一步说明:其治疗药物种类繁多,包含10大类口服药和2大类注射药。部分基层医生可能对众多药物的选择感到困惑,难以针对不同患者制定出最佳治疗方案。
未来医生AI工作室·临床决策AI助手的研发,正是为了解决这一临床问题。它不仅是高等级医学证据的文献数据库,更是一个随叫随到,能与医生共同进行逻辑推理的专家。
当医生提出问题时,它不会直接给出结论,而是先从高质量医学证据中提取关键信息,建构可靠、详尽的推理过程,然后指出潜在风险点,比如药物相互作用、红旗征、高危人群等;最后标出信息缺口,哪里还需要补充病史、体检或检查,以及对值得注意关注的临床信息予以补充说明。
作为国内知名男科专家,邓春华提到,基层医疗机构是男科患者的主要就诊场景,但男科医生大多分散在泌尿外科、生殖中心等科室,真正专注于男科的基层医生十分稀缺。
加之男科疾病多为功能性疾病,病因复杂,不少基层男科医生的专业诊疗能力不足,进一步加剧了基层男科诊疗的难题。
在他看来,引入AI技术,将为提升基层男科医生诊疗能力、推动行业规范化带来新契机。邓春华向“医学界”表示,过去对基层医生的培训多为公益性质,以教材和指南为核心,按固定体系教学。这种方式虽具系统性,但难以兼顾个体化差异,学习方式也欠灵活。
相比之下,未来医生AI工作室有着独特优势——不仅整合了国内外指南、共识等高等级医学证据,还有着积累了大量专家经验的“专家智能体”作为决策辅助。目前,邓春华本人也在使用这款临床决策AI助手。
“通过‘专家智能体’系统,未来医生AI工作室将大医院主委级专家的实践经验,转化为可复用的数字资产。”邓春华对此评价道,“这使基层医生能在短时间内系统掌握关键知识与技能,宛如站在巨人的肩膀上快速成长。”
邓春华在使用未来医生AI工作室·临床决策AI助手
那么,其思考过程的质量究竟如何?
不久前,邓春华和国内多位专家开展了一场权威“同题实测”。他们拿出一批复杂病例,让未来医生AI工作室·临床决策AI助手和GPT-5、OpenEvidence同台竞技。评测覆盖多病共存优化、用药相互作用等8大核心维度。
结果显示,未来医生AI工作室·临床决策AI助手在所有维度均领先,证明了其在真实医疗环境中的卓越性和安全性。
图源:https://ai.doctorwork.com/comparison
在这样的保障下,对基层医生而言,这样的AI,带来的不是“命令”,而是一种思维上的托底感——你依然是那个做决定的人,但不再是一个人默默承担所有不确定性。
随访工作,也是压在基层医生肩上的“一座大山”。
郭启煜指出,诊断只是开始,真正漫长的是诊后管理。尤其是基层医疗机构中,心脑血管疾病、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病等慢病管理,是随访工作的重点,也是难点所在。
这类患者数量庞大、病情复杂,需长期医疗干预与健康管理,但基层医生资源有限,难以对每位患者开展持续、个性化随访。这导致许多患者出院后缺乏有效指导与支持,病情控制不佳,甚至增加了并发症的发生风险。
今年7月,《中国全科医学》一项研究清晰揭示了这一供需矛盾:该研究纳入全国27个省(区、市)的382名全科医师,覆盖国内综合医院和基层医疗卫生机构,调查了全科医师对AI辅助诊疗系统的认知与需求。结果显示,84.82%的全科医师希望AI技术协助及时随访、分析患者治疗情况,并提出建议。
未来医生AI工作室·患者随访AI助手瞄准的正是这件“看似琐碎,其实最难坚持”的事。它的逻辑不是“替医生干”,而是“帮医生把该流程化的事情流程化、该提醒的事情提醒到”,核心是坚持“人机协同”模式:将琐碎的临床工作交给AI,关键决策仍由医生把关。
郭启煜在使用未来医生AI工作室·患者随访AI助手管理患者
患者扫码上传病例资料后,未来医生AI工作室·患者随访AI助手会自动生成个体化健康管理计划,经医生审核确认后,定期推送健康宣教内容和复诊提醒。
日常咨询则由AI即时答复、为患者答疑;若遇到药物调整、症状加重等涉及医疗决策时,系统绝不会“自作主张”,而是自动将问题上浮至待医生确认,如识别到“胸闷”“头晕”等高危词,将立刻触发预警,确保患者及时获得专业介入。
不少三甲专家,把它形容为:“一个延伸到院外的听诊器。”
未来医生AI工作室·患者随访AI助手,正是把原本“被动等问题暴露”的随访方式,转变为“持续、主动的健康管理”。
医生得以把精力放在真正关键的判断与决策上,其余由系统自动看见、自动提醒,更稳妥地守住患者长期健康。
未来医生AI工作室,正精准响应国家层面的战略指引。
随着《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》等文件的陆续出台,人工智能在基层医疗中的应用场景与发展路径已被明确勾勒,为全面提升基层诊疗能力注入了强劲动力。
郭启煜告诉“医学界”,作为国家医疗体系的“第一道防线”,基层医疗机构若能高效运转,将有效分流患者,从根本上缓解后续医疗资源压力。
他明确指出,“未来医生AI工作室是响应政策的最佳实践,它不仅整合了人工智能技术与基层医疗服务,提供了全面解决方案,还通过AI辅助临床决策、患者随访等功能,未来将大幅提升基层医疗服务的效率与质量。”
可以预见的是,以“未来医生AI工作室”为代表的医疗AI产品,将与基层临床医生携手并进,让优质医疗资源真正惠及每一个角落。
目前,“未来医生AI工作室”的相关应用已正式上线。微信搜索“未来医生AI工作室”,即可便捷体验。
参考文献:
[1]Shirui Wang, Zhihui Tang.A Novel Evaluation Benchmark for Medical LLMs: Illuminating Safety and Effectiveness in Clinical Domains.https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.23486[2]临床决策AI助手 与 美国 OpenEvidence、GPT5 临床决策辅助场景评测对比. https://ai.doctorwork.com/comparison来源:医学界