《意见》明确2027年、2030年两阶段发展目标，从基层应用、临床诊疗、患者服务到中医药、公共卫生等八大方向部署24项重点任务。

　　其中提出，到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展。

　　到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，“人工智能+医疗卫生”应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地。

　　不仅通过人工智能赋能解决基层医疗资源短缺、临床诊疗效率不足等民生痛点，更将通过中试基地建设、智能装备研发、数据要素激活，为行业打开增量市场，在支撑卫生健康事业高质量发展的同时，进一步发挥医疗领域海量数据与巨大市场应用规模优势，培育壮大大健康产业，推动健康产业从传统服务型向智能技术驱动型转型。

　　北京一家医疗科技企业联合创始人表示，《意见》将“基层应用”摆在突出位置，要求加强紧密型县域医共体智能应用。针对基层常见病、多发病，将建立基层智能辅助诊疗应用，向基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理、中医诊疗等智能服务。这一举措意味着AI技术将率先赋能基层医疗机构，提升全科辅助诊断、疾病鉴别诊断、医学影像辅助诊断等服务能力。

　　AI+基层应用：赋能县域医共体，为基层医生提供辅助诊疗工具，建立智能慢病管理与个人健康画像。

　　AI+临床诊疗：推广医学影像AI诊断，发展重大疑难疾病临床决策支持系统，应用康复机器人与智慧药房。

　　AI+患者服务：优化全流程就医体验（智能预约、分诊、随访），推动检查结果互认，建立智能转诊系统。

　　AI+中医药：构建中医知识库与诊疗大模型，实现中药全周期智能管理，研发智能中医诊疗设备。

　　AI+公共卫生：强化传染病智能监测预警，优化应急管理，推进疾病早期筛查与心理问题监测。

　　AI+行业治理：实现医院人、财、物智能管理，加强行业智能监管，建立统一智能急救指挥系统。

　　AI+健康产业：培育智能健康新业态，提升智能医疗装备创新能力，推动医疗垂直大模型研发。

　　8月25日，记者在华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科看到，一款“经皮介入手术机器人”正在将患者的CT动态影像实时传输到隔壁操作间的屏幕上，医生无需进入手术室，远程控制机械臂就能实现亚毫米级的“穿针引线”。

　　在传统经皮介入手术中，医生只能根据术前扫描的CT影像进行盲穿，患者的呼吸、心跳都可能影响穿刺精度和治疗效果。这款手术机器人，让手术一清二楚，开启了CT经皮介入手术“边看边穿”的精准时代。

　　10秒生成检查报告、不到1分钟完成一份门诊病历、动动手指就能精准匹配到专家……越来越多的医疗机构将AI应用到医疗服务中，武汉多家三级医院都完成了DeepSeek的本地化部署。不知道挂哪个科室、看不懂检查报告、医生问诊时间短等患者经常遇到的就诊问题，都有了新的解法。

　　“DeepSeek依托深度学习与自然语言处理技术，能够从海量医疗数据中挖掘出有用的信息，并生成循证医学建议，为医疗决策提供科学依据。”武汉市第一医院是最早一批应用DeepSeek大模型的医院。该院信息中心主任介绍，模型不连接外网，采用的数据都来自医院内网，能防止患者信息泄露，有效规避网络安全风险。

　　一位甲状腺肿瘤术后患者到武汉市中心医院杨春湖院区复诊，副主任医师楚慧敏打开AI语音病历系统，与患者的谈话刚刚完成，电脑屏幕上就已经自动生成电子病历，患者的主诉、现病史、既往史、相关检查结果等信息精准规范。

　　中国的医疗现状是患者多、医生少，患者诊疗效率低。根据OECD的数据显示，截至2019年，中国每千人医生数为2.2，远低于欧美发达国家。

　　同时，医生资源相对不足导致中国医生高负荷工作，中国医师协会数据，早在2018年中国医生平均每周工作时间就超过了51小时，多于国家法定工作时间40小时。

　　以上海市一医院为例，眼科是上海市第一人民医院的优势学科，每天都有大量患者前来就诊、接受日间手术，医生要在繁忙的门诊工作同时，处理患者手术后繁琐的病例书写工作。

　　上海市第一人民医院引入某模型库，通过关键信息的给定、语音输入等多种形式辅助医生书写电子病历。

　　以白内障治疗为例，目前医院抽取了1万份历史病历，将其输入到大语言模型中进行微调。在这一过程中，开发部门设计了相应的提示词，训练模型学习如何撰写病史。

　　这套方案的应用，将原本需要5到10分钟的工作缩减到了15至20秒，显著节省了医生 “敲键盘”的时间。下一步，院方会精进病历质控，帮助医生快速定位病历书写错误，不断提高病历生成的准确率。

　　“每周二下午的MDT会诊时，针对相对复杂的病例，他们的病历通常都是厚厚一叠，以往可能至少需要花十几分钟翻阅病历，但现在，AI助手1-2分钟就能自动梳理患者完整的治疗轨迹。”在中山大学肿瘤防治中心的会议室，结直肠科医生唐京华介绍自己如何使用AI智能工具辅助临床工作。

　　这一幕正是广东“人工智能+医疗卫生”创新实践的缩影。近日，广东省卫生健康委发布首批289个《“人工智能+医疗卫生”应用场景案例》，涵盖医疗服务管理、基层公卫服务等四大领域，为全省卫生健康智能化转型提供参考样本。记者前往部分医院，看人工智能如何为健康服务注入新动力。

　　唐京华所操作演示的这套基于DeepSeek大模型开发的智能诊疗应用，于今年3月在中山大学肿瘤防治中心上线，迄今已累积使用人次达6万次。他亲切地将其称为“医疗小助手”。唐京华坦言，它不仅能帮助医生审核医嘱，尽量避免遗漏和不规范，在审核术前检查完整度方面，也能减少人为错误，降低医疗不良事件的发生率。“现在我们能把节省的时间更多用在病例讨论和治疗策略制定上。”

　　这种智能化转型正在全省医疗机构铺开。广东省卫生健康委数据显示，目前全省二级及以上医院已普遍应用人工智能涵盖临床辅助决策、医学影像诊断、手术规划、处方审核、病历生成、医疗文书质控、智能护理等应用场景，覆盖医疗服务全流程。

　　在智能辅助诊断应用方面，近日广东还全面上线人工智能辅助影像阅片系统（“粤医智影”），提供CT肺结节、骨密度CT影像、CT肺炎、CT肋骨骨折、DR肺结核、DR四肢骨骨折以及CT冠脉钙化积分共7类常见检查应用，供全省公立医疗卫生机构直接免费使用。

　　这类普惠性创新正在改变基层医疗生态。经评估，“粤医智影”系统诊断准确率将提升至98%，每小时完成的阅片量相当于三甲医院150名影像科医生全天的工作量，实现人工智能影像辅助诊断应用全覆盖，大幅提升医疗卫生机构影像诊断水平和服务效率。

　　广东省卫生健康委相关负责人表示，此次公布的289个案例为各地推进“人工智能+医疗卫生”提供借鉴，促进各地继续丰富人工智能应用场景，不断提升医疗卫生服务效率和质量，推进卫生健康高质量发展。

　　瑞金医院党委书记胡伟国介绍，当前，瑞金医院已经上线多款AI应用，并且AI应用数量还在增加。

　　AI赋能的医疗创新直接回应着一个个临床“痛点”。以瑞金病理AI应用——“瑞智病理大模型RuiPath”为例，通俗地说，这是一个“看图识癌”的AI应用，已覆盖90%的常见癌种，达到90%准确率。病理是疾病诊断的“金标准”，不过，多年来，国内病理医生缺口大，缺口预计在7至14万，而三甲医院诊断量尤其大，每天一名医生阅片预计在200至300张。瑞智病理大模型的上线，成为病理医生的得力助手，更让患者可以更快地拿到病理结果。值得一提的是，这一AI应用正在开源，普惠更多基层医院。

　　在瑞金医院，AI还已深入手术环节。比如，影像AI让放射科更深度走向临床，结合三维解剖关系、精准模拟流域切除等，实现更精准的肺部外科智能手术规划。2024年，瑞金医院已借助影像AI手术规划完成2960台手术。

　　Emc易倍体育官网app

　　在瑞金医院，正推动医疗AI从“痛点”出发，向“体系化发展”升级。院方谈到，接下来还需要强大的网络承载力，将瑞金医院的AI能力辐射到瑞金医联体医院内。

　　10月13日，上海交通大学医学院附属瑞金医院(简称：瑞金医院)与北京协和医院、北京医院、复旦大学附属中山医院、上海交通大学医学院附属仁济医院、山东大学齐鲁医院、华中科技大学同济医学院附属同济医院、中南大学湘雅医院、中山大学附属第一医院、四川大学华西医院等在沪共同发起成立医疗人工智能联盟，以构建开放、协同、安全的医疗AI生态，推动数据共享、模型共享。

　　“我们正站在‘堡垒固守’与‘变革突围’的关键十字路口，若一味困守传统医疗模式的‘堡垒’，要么被技术浪潮击碎，要么在被动‘革命’中历经行业阵痛。”中国工程院院士、瑞金医院院长宁光指出，当下，人工智能等颠覆性技术正以前所未有的力量，深刻重塑医学服务模式和医疗生态格局。宁光强调，唯有主动敞开胸怀、主动拥抱变革，始终走在变革前沿，以新理念更新医疗认知、以新方法优化服务模式，将技术冲击下的“革命”转化为主动求变的发展“变革”，才能把挑战变为成长机遇。

　　《2025 年中国健康科技市场白皮书》显示，2024 年底国内 AI 健康管理市场规模超 1.2 万亿元，智能穿戴设备渗透率 48%，健康管理 APP 用户超 6 亿，其中 72% 使用 AI 功能。政策层面，《“十四五” 国民健康规划》与《医疗 AI 应用安全管理办法》构建规范体系，推动 AI 健康成为全民可及的基础设施。

　　从实验室算法到 AI 村医，AI 健康不仅是技术突破，更是健康理念革新 —— 从 “疾病治疗” 到 “主动预防”，从 “少数人享受” 到 “全民可及”。

　　未来，AI医疗将会以更多的角色深入基层医疗，而敏锐把握住时代脉搏的，才能在时代洪流中脱颖而出。