北京
医生的“超级副手”
过去，四川大学华西医院病理科总被患者围得水泄不通。
四川大学华西医院病理科主任张红英介绍，病理科要承担每年超过40万例的本院患者病理诊断，还要接收3.6万余例院外病理会诊标本。外地患者要获得诊断结果，不仅要填表格、带上病理标本等，还要在窗口等很长时间。
而现在，通过AI辅助，患者可在线填写申请表格，经过线上初筛，不用再重复“跑腿”。张红英说：“今年，我们计划上线更为全面的AI病理诊断大模型，进一步提高效率。”
这是AI技术加速在医疗领域应用带来的影响之一：帮助医生减轻负担、提升诊断效率。
一些AI大模型化身健康“守门人”和“预警哨兵”，成为基层医生的“超级副手”。
在四川大学华西口腔医院，临床级口腔影像AI辅助诊断决策系统通过人机交互、可视化呈现的方式提高诊疗效率，优化医患沟通。一线医生汪成林说，AI影像辅助目前有80%至90%的高识别精度。
深度融入路仍长
四川大学华西口腔医院修复科医生窦豆认为，虽然AI可以为年轻医师进行诊断提供助力，但面对复杂病例，目前的智能辅助诊断水平依然存在较大进步空间。对基层医疗机构而言，让AI真正融入医院，还有很长的路要走。
不同于人类医生的“临床直觉”，AI的决策基于数据训练。不少业内人士认为，当前通用大模型难以精准捕捉医生的临床思维路径，存在语言鸿沟，无法适应精准个性化诊断的医疗发展趋势。
部分一线医护坦言，由于医疗数据隐私保护的门槛极高，“医疗数据不出医院”是常态，依靠单一医院内部构建完整的多模态训练数据很难。部分AI医学影像虽然部署到医院，却常面临“吃不饱”或“吃不透”高质量数据的困境，限制诊断能力进一步跃升。
一些人担心，当训练数据存在偏差或遇到罕见病例时，AI可能给出错误提示。行业亟待强化完善“AI初筛+医生复核”的责任闭环机制。
构建有温度有规范新生态
业内人士认为，未来，AI医疗将在“人机共智”的高效协作中，更有力地守护公众健康。
产业应用标准体系正在加快建立。《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》明确提出，到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖。这一“指南针”的确立，为各地进一步将AI技术嵌入人工智能辅助诊断与医疗服务体系提供了合规性保障。
张红英建议，未来，应当在部分地区探索AI医疗器械设备的临床准入制度，打造完善的合规评测平台与量化数据评价体系，使AI应用更有标准可衡量。
打破“叫好不叫座”的关键在于付费机制的创新。多名一线医护人员呼吁，医保部门要充分论证AI辅助诊断对整体医保基金的控费效用，优化影像报销等。
同时，受访专家还建议，推动以“区域远程会诊中心+AI赋能基层”的服务模式，让基层医院加快获得大医院的“AI大脑”赋能，让边远地区患者能享受到大医院的AI诊断服务。
(据新华社电记者董小红)
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