摘要：截止2024年年末，我国60岁及以上老年人口超过3亿，占总人口比重超过两成，其中65岁及以上的老龄人群也早已超过2亿。

从社区AI医生到居家监测

作者 | 徐龙捷

排版 | 张思琪

前言

中国正在迈步快速进入深度老龄化社会。

截止2024年年末，我国60岁及以上老年人口超过3亿，占总人口比重超过两成，其中65岁及以上的老龄人群也早已超过2亿。

在这些数字的背后，是无数老年人庞大的医疗需求与长期的结构性资源供给不足之间的矛盾，老年人慢病高发，行动不便，看病成为老年人生活中的一大突出问题。

同时，传统医疗资源分布不均，三甲医院人满为患，社区医疗无人问津，老年患者跨区、跨城看病，不仅加重了他们的身体负担，也影响了日常生活的质量。

近年来，随着AI技术的快速发展，“AI+医疗”的概念被频繁提及。AI导诊、远程问诊、辅助诊断等功能被不断尝试引入基层与家庭场景。技术能否真正落地？

本文尝试从实际应用、技术路径等多维度拆解，探讨AI诊疗服务如何重塑中国老年人的就医体验。

PART 01

从导诊到治疗

AI重塑医疗生态

2024年，开源AI“DeepSeek”的崛起加速了AI技术在各行各业的深度渗透。如今，AI已融入普通人生活的方方面面，医疗行业也不例外。从基础的导诊挂号，到深入的诊断、治疗与复查，AI正全面重塑医疗流程。

1. AI初诊分诊：缓解挂号与医护压力

许多老年人在看病的第一步——挂号环节就面临困难。

当前医院普遍实行线上线下并行挂号，但信息化服务使网上预约成为主流，现场排队的多为不熟悉网络的老年人。小程序界面复杂、操作繁琐，常令老人无所适从，甚至完全无法使用，看病门槛无形提高。

有家属坦言：“老年人看病，没人陪着不行。70岁以上的老人，没有几个会用智能手机的。”

图源：闪电新闻

AI导诊技术的应用正有效缓解这一问题。

2025年，山东省枣庄市薛城区人民医院自主研发的“智能导医”系统，依托千万级医学知识库与动态疾病模型，能精准识别从简单头痛到复杂多系统病症，秒级匹配科室专家。操作仅需三步：刷身份证/社保卡/健康码，点击不适部位，语音描述症状，即可完成挂号。

图源：大众网

福建医科大学孟超肝胆医院2024年建设智慧医疗平台，2025年加入AI后，智能分诊能力显著提升。

信息化部负责人介绍：“如果说此前的智慧服务还需要患者操作手机，那么现在通过AI大模型重构的医疗服务流程，只需语音交互就能完成，对智能设备使用存在困难的人群也能使用。”

AI导诊数字人可以实现问路导航、病情分诊、医保智能客服、流程指南四大功能。患者对着数字人说“抽血在哪儿”，数字人便可立即展示路径图片，还能展示AR实景路线；实现语音挂号，智能查询医生排班、展示医生信息，扫描即可挂号，减轻了医护人员的工作压力。

2. AI远程问诊：让在家看病成为可能

随着AI智能诊疗终端进驻医院和社区，“家门口看病”已实现。技术发展与需求升级，正推动“在家看病”成为新趋势。互联网公司搭建的互联网医院，使AI远程问诊和诊断快速落地。

2018年《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》允许开展部分常见病、慢性病复诊，但受限于技术精度和政策，远程诊断长期局限于复诊场景。

AI驱动的智能问诊系统通过实时对话收集症状病史，提供初步诊断，结合可穿戴设备与物联网技术实时监控分析健康数据，大幅提升了远程医疗的专业度与准确度。

51岁的王女士在当地医院查出左肾同时存在动脉瘤和静脉瘤，位置复杂且风险极高，多家医院建议进行肾切除，“我儿子在AI平台详细描述了我的病情，AI精准推荐了江苏省人民医院泌尿外科的杨杰医生团队。” 最终王女士的肾脏功能得以完整保留。

在AI技术对于远程医疗专业度和准确度的提升之下，互联网远程诊断的限制也有所松动。

2025年国家医保局在医疗服务价格项目中预设“互联网首诊”条目，一旦技术条件成熟即可无缝衔接。这一动作被业内视为线上诊疗终于突破“最后一公里”。

一部分业内人士认为，在国家医保局亲自下场吹风的助力下，互联网首诊在年内放开的概率很大。若未来开放互联网首诊，那么老年人不仅可在家复诊慢病，连小病也无需再奔波医院。

3. AI辅助诊断：医生效率提升

AI在医学影像和辅助诊断领域快速落地，成为“医生的第二双眼睛”。基于深度学习的影像识别系统，能高效初筛CT、MRI等影像中的肺结节、乳腺癌等病灶，释放医生精力专注于临床决策。

AI在CT阅片、心电图分析、糖网筛查等场景表现优异。其中肺结节AI诊断应用最广、最成熟，已能同步识别冠脉、肺栓塞、肋骨骨折等信息。传统肺结节诊断需医生逐层审阅数百张毫米级精度的扫描图像，耗时且依赖经验。而AI系统可在几十秒内标注所有结节并初步风险评估，医生仅需审核，其结节识别灵敏度超90%。

图源：中国青年报

以依图医疗、联影智能、推想科技、数坤科技、深睿医疗等一批AI影像企业在此环境下快速发展，其研发的 AI产品，不少已在三甲医院落地使用，在肺结节、脑卒中等常见老年疾病进行早筛与辅助诊断。

目前，腾讯觅影可以分析超过300万份标注影像，识别直径仅3毫米的微小结节，其检出准确率高达97%，对早期肺癌的敏感度达到85%。

根据弗若斯特沙利文的报告数据显示，截至2024年上半年，国内共有92款人工智能医学影像辅助诊断软件获批医疗器械三类证，头部企业获批产品均在10款以上。

PART 02

从进社区到进家门

AI诊疗的现实图景

各项技术的快速发展，为AI诊疗在现实场景中的真实落地，打下了基础。

老年人的慢病管理无疑是社区健康服务的核心需求，在老年群体中，患有高血压、糖尿病等慢性病已经成为普遍现象，如何管理老年人的健康情况，已成为社会工作的一大重点。

AI问诊随着电子AI医生、健康管理终端等设备进入社区，不少老年人由此完成了与AI诊疗的第一次接触。

洛阳老城区邺山街道中沟社区党群服务中心配备了一台AI智能医生，只需一键呼叫或语音提问，即可获取健康咨询、模拟问诊、体检指标解读和常见疾病科普等实用服务。

“我最近睡觉总感觉肩胛骨疼，是怎么回事？”、“我的体检报告显示，血红蛋白112正常吗？”、“我有高血压，最近手也有点抖，二者有关系吗？”，老人们通过提问，获得AI智能医生的诊疗建议。

图源：文明洛阳

“不用排队挂号、也不用下载App，智能显示屏里的AI医生可以全天在线，辅助居民解决一些初步问诊问题。如果需要进一步诊疗，AI医生会提醒居民到正规医疗机构就医，进行专业的检查和用药指导。”中沟社区有关负责人介绍道。

AI诊疗不仅要进社区，还要进入老年人的家。

老年人居家养老+可穿戴设备+AI大数据监测系统+远程医疗的全新模式已然被搭建了起来。

今年6月，蚂蚁集团发布AI健康应用“AQ”,围绕百姓看病就医刚需、健康管理痛点，提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等上百项AI功能。

同时，“AQ”还链接了全国超5000家医院、近百万医生、近200个名医AI分身，为患者提供新时代的数字就医体验。

图源：上观新闻

并且，借助自身的互联网属性，其与鱼跃、三诺等健康管理设备合作，与vivo、华为、苹果等可穿戴设备打通，可根据血糖、睡眠、运动等信息提供专属健康建议。

鱼跃医疗已在AQ率先上线“安耐糖”“呼吸管家”等智能体，用AI帮慢病患者管健康。

中国工程院皮肤领域专家廖万清院士团队、胸外科领域专家王俊院士团队等全国近200位三甲名医，已在“AQ”中上线了AI分身，不仅实现了专家7×24小时“坐诊”，还提供语音通话功能，老人的健康问题只需要在家，打开APP，动动嘴，便可以得到顶尖医生团队的解答，彻底的改变传统的就医模式。

目前，AI诊疗不仅是进入日常生活，也在进入更为专业的医疗领域。

随着年龄增长，老年人的认知活动退化是一种较为正常的生理现象，记忆力减退、反应速度变慢、注意力分散等都是老年人认知活动退化的常见表示。

阿尔茨海默、帕金森以及相关脑部疾病的早期预警与精准干预是关键。传统的认知障碍筛查方法具有主观性强、耗时长等特点，难以在社区大规模推广。如今，随着AI技术的发展，此类脑部疾病的早期筛查有了全新的方法。

深圳医未医疗连同佛山市第一人民医院、张槎街道卫健办、下朗村委共同启动了佛山市老年期重点疾病综合防控项目，通过佩戴“Dr.Brain-VR”数疗设备,65岁的张阿姨眼前出现了一套完整的测试题目，全程无需说话，仅用“眼睛”就回答完了全部问题。

该产品是融合眼动追踪和VR技术实现认知评估与康复治疗并达临床金标准。这项技术为社区认知障碍筛查项目提供早筛、防治及干预手段，改善社区认知筛查及干预的短板。

不仅是早期的筛查，一些医院也开始使用AI技术帮助相关病人进行康复训练。

沈阳市第一人民医院开设了AI数字化智能认知障碍康复训练项目，可为脑血管病、阿尔茨海默病、失语症、睡眠障碍等多种脑功能障碍患者提供康复训练。

PART 03

距离真正落地，

还差哪些“最后一公里”

尽管眼下的AI诊疗发展得如火如荼，但距离真正在老年人群体中实现“好用”、“爱用”，还存在着一定的距离。

1. AI模型适老化程度不足

在数字化浪潮下，老年群体也成为了AI的使用者，然而，目前的绝大多数AI模型、人工智能对话机器人等，都不是以老年群体为第一使用人做语言训练。

这也使得AI模型训练数据缺乏老年人的生物特征，部分老年人视力、听力、记忆力、反应力等身体机能的各个方面都出现了问题，人脸识别认证失败、语音交互方言识别率不足都会加大老年人与AI进行沟通时的困难程度。

这也使得大多数社区医院、公立医院，尽管配备了AI智能健康一体机等设备，但仍需要配置大量人员在一旁对老年人进行引导，甚至是代替老年人进行操作。

同时，生成式AI的自然语言指令，需要一定完整的语言表达能力，但老年群体往往使用口语或模糊式表达。AI大模型通常并没有多少耐心等待老年人缓慢的口语表达，于是经常会发生大模型因时长不够打断老人的表述，然后开始自说自话，或许不理解、没听清老人的表示，要求老人再说一遍，消磨老年人的耐心。

这一问题不仅是AI诊疗的问题，实际上也是目前所有AI模型的通病，但对于AI诊疗来说，理解不清或是误判，都有可能会对老年人的身体造成伤害。

2. 法规与责任边界模糊

今年，一则谣言曾在网络上大量传播。

谣言称，“一名65岁患者因咳嗽发烧就诊，AI辅助诊断系统将其症状判定为“普通感冒”，仅开具退烧药，然而，患者回家后病情迅速恶化，家属连夜送医，经三甲医院确诊为重症肺炎合并感染性休克”。

尽管已被确认为谣言，但其反映的问题是存在的，尤其是对于老年人来说，人工智能看不见摸不着，与“医生”之间的联系不是紧密的，其对于AI医生给出的诊疗意见，是天然持有怀疑态度的。

那在实际的应用中，AI误诊怎么办，AI诊断错误的责任应由谁承担？上海政法学院人工智能法学院院长杨华也表示，“因为医生看病他跟病人有一个互动，包括你的情绪、状态，甚至一个眼神都可以传递某些信息。另外，AI看病之后出现的责任，到底是医生的责任，还是医院的责任，还是算法的责任，还是AI机器人公司的责任？”

目前，国内AI诊疗仍在起步阶段，相关法律法规尚未对此做出明确的规定，这使得 AI诊疗在具体的实施中仍具有极大的不确定性。恐怕在这一问题有明确规定前，AI处方、互联网首诊等都将继续谨慎对待。

总的来说，AI是这个时代的重要符号，AI诊疗也是医疗体系向新时代变革的重要途径，但技术不是灵丹妙药，AI也不能解决所有问题。

AI诊疗并不能代替传统医疗体系中的医生、护士、社工等角色。但它提供了一种更高效、更可扩展的工具体系，在人口老龄化持续加剧、医疗资源紧张的背景下，为老年人“看得上病、看得好病”提供了另一种可能。

来源：AgeClub一点号