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您所在的位置是： ，一是因为我国人民生活水平、健康意识的不断提高；二来人口老龄化越来越严重，截止2019年底，全国65岁以上老人人口占比高达15.6%，疾病高发的老年群体带来更多医疗需求；其次，我国慢病人群庞大，并呈逐年上升趋势，其病程长、流行广、费用贵、致残致死率高，带来的医疗需求远多于其他病种。
截至2024年末，全国60周岁及以上老年人口31031万人，占总人口的22.0%；全国65周岁及以上老年人口22023万人，占总人口的15.6%。全国65周岁及以上老年人口抚养比22.8%。全国人均预期寿命达79.0岁。
▲图2 2015—2024年全国65周岁及以上老年人口数量及占全国总人口比重
要解决“看病难”问题，关键在于同时做好“扩大医疗资源供给”和“提高现有体系运行效率”这两件事。具体路径与措施，可以归纳为下表：
扩大培养规模，到2025年卫生健康人员总量达1600万人，每千人口执业（助理）医师数达3.20人。重点加强全科、儿科、老年医学等紧缺人才培养。
通过薪酬改革、职称评定倾斜、医师区域注册等政策，鼓励人才流向基层和边远地区。
推广AI辅助诊疗，目标到2030年基层诊疗智能辅助应用基本全覆盖，二级以上医院普遍开展AI影像诊断等。
发展覆盖诊前、诊中、诊后的全周期智慧服务，以及数字孪生健康管理等新型业态。
未来的智慧医院，将不再是单体机构的升级，而会成为区域健康网络的核心枢纽。例如，构建你的个人数字健康孪生体，整合基因、生活习惯、过往病史等数据，由AI预测健康风险并提供个性化干预方案，真正实现从“治已病”到“治未病”的转变。
智慧医院系统并非要替代医生，而是成为医生的“超级助手”和医疗体系的“效率倍增器”，最终目的是让宝贵的医生资源，能更精准、更高效地服务于每一位有需要的患者。
简单来说，智慧医院不是简单地把流程“电脑化”，而是通过技术重塑医疗服务的生产与分配方式，其核心变革方向如下表所示：
：让基层患者能“云上看名医”，实现“基层检查、上级诊断”，缩小地域差距。
详细技术方案请参阅：AI医疗大模型智能体如何规划研发才真正解决医院核心痛点？医院智慧医疗场景DeepSeek大模型建设智能体方案设计
那么，在实际的医疗服务过程中，人工智能究竟是如何提升患者的就医体验，并助力医生更高效、精准地进行诊断和治疗的呢？下面将通过一系列案例，展示人工智能技术在医疗领域的新应用和新可能。
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