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“AI 醫療之路，基層破局之選?！?面對醫?；饓毫Α⒐⑨t院困境和基層醫療的諸多問題，AI 醫療應運而生。但它的發展重點和方向究竟在哪里？如何在復雜的醫療環境中發揮關鍵作用？本文將深入剖析 AI 醫療的主線任務，探尋其在基層醫療場景中的應用潛力。

健康檔案數據質控的落地的過程中，自己一些思考。

2028年全國醫?；鹂赡軙霈F赤字，重度老齡化的省份（比如遼寧、黑龍江）早已面臨“財政危機”，甚至要靠中央財政輸血。你看看，全國的醫療保障體系就像個開水鍋，鍋蓋都快揭開了。還記得去年一些地方開始“限診”了嗎？這只是冰山一角，沒人敢低估醫保缺口帶來的后果。

公立醫院的“虧損王” 公立醫院，不僅是醫護人員工作的地方，也是國家財政的“試金石”。然而，隨著醫?？刭M政策的推進，醫院的收入來源逐漸被削減，藥品差價的限制讓他們的收入大大縮水。這些醫院的自負盈虧壓力越來越大，尤其是地方醫院，可以用“水深火熱”來形容。

再加上大城市醫院人滿為患，基層醫院的“接盤俠”根本沒人愿意當。

基層全靠政府補貼？恐怕也撐不了多久。

另外，誰在為工作超負荷買單？ 對于很多醫護人員來說，工作本來就不輕松，還得兼顧做行政、發消息、整理數據等雜事。三甲醫院的醫生和護士們，不僅得治病救人，還得在微信群里與患者聊個不停。

你想想，每天清點成千上萬的針頭、注射器，病歷填寫、數據處理，尤其是護士長那根本停不下來的“工作清單”，把人壓得喘不過氣來。然后？他們的工資大部分用于填補醫院“財務漏洞”，那什么“工作成就感”根本就是奢望。

最后，被忽視的角落 再看看基層醫院，不僅條件差，還時常被忽略。當地財政收入低，醫院基礎設施差，連個像樣的CT都沒有。更麻煩的是，醫護人員的流失嚴重，一些地方甚至有醫生“逃亡”現象。加上患者為了“上更好的醫院”紛紛涌向大城市，導致基層醫院的負擔更加沉重。真正的基礎醫療，能不能跟上節奏，幾乎成了謎。

事實就是這樣…場景下有矛盾才有機會，這些都發展的一環，分析矛盾點找到我們該做的主線任務才是我今天分享的目的。

矛盾最大的場景就是基層醫療，未來能跑出來的AI設備或者應用也好，一定是在基層醫療這個場景中。

而在基層醫療場景中現在的問題就是AI能不能提升診療效率？能不能幫醫生更快地看清病情，減輕他們的工作負擔？目前的AI診斷技術，特別是在影像識別和初步篩查上，已經能達到或者超過部分醫生的水平。更重要的是，能幫醫院提高多少效率，減少多少資源浪費。

那么通過做什么來達到這些目的?

第一是預防場景，讓預防醫療變得更科學
AI不僅僅能“治病”，它還能幫助人們“預防疾病”。通過健康數據的分析和模擬，AI可以幫助我們找到潛在的健康風險，給出個性化的健康管理方案。這不僅能提前預警，也能避免患者在患病后才開始治療，從而提高健康管理的效果。

預防的基礎是病人數據，也就是說多功能檢測設備的AI智能化是個切入口。

第二數據錄入，病歷記錄是一項巨大的負擔。好在，AI現在可以通過語音識別技術來錄入病歷。這樣，醫生和護士就不用再像打字機器人一樣填表格了。更重要的是，這項技術減少了人為錯誤，提高了工作效率。這樣一來，醫護人員可以將更多時間投入到患者護理上，而不是被“文件”和“報表”困住。

精準的來說就是從數據錄入到數據質控完美閉環。

以上是主線任務，至于數字助手，已經在不少醫院實現了應用?；颊呖梢酝ㄟ^智能助手預約掛號、獲取問診指導、排隊、繳費等，從而節省了大量的時間和精力。與此同時，醫院的運營效率也因此大大提高?；颊卟挥迷贋榕砰L隊而煩惱，醫院也不再擔心過度擁擠，大家都輕松些。

是支線任務。

我是做數字化的，AI新手。在這個環境下，在醫療領域的新技術的產生包括落地一定是從能不能背鍋然后再到能不能用，最后才會產生利益交集。

當然，包括互聯網技術、信息化技術，從始至終沒有改變過。但現在似乎已經不再是重點了。

2B和2G，C端付費模式說起來簡單，做起來難 雖然很多人幻想著未來“AI醫療應用走向C端”，通過App實現個人付費，但實際上這一塊的市場并沒有那么容易打開。主要原因是，現在的AI醫療產品并沒有那么直接吸引C端消費者。畢竟，大多數人去醫院不是為了用AI診斷，而是為了醫生親自看病。不過，AI的2B（醫院付費）和2G（政府、醫保付費）模式，反而在當前的政策和市場環境下更有前景。

基層醫療看中的是如何降低運營成本，提升效率，政府看中的是如何利用AI幫助普惠醫療，降低醫保負擔。

基層醫療才是目前AI醫療的“主戰場”。