“AI 醫(yī)療之路，基層破局之選。” 面對(duì)醫(yī)?；饓毫?、公立醫(yī)院困境和基層醫(yī)療的諸多問題，AI 醫(yī)療應(yīng)運(yùn)而生。但它的發(fā)展重點(diǎn)和方向究竟在哪里？如何在復(fù)雜的醫(yī)療環(huán)境中發(fā)揮關(guān)鍵作用？本文將深入剖析 AI 醫(yī)療的主線任務(wù)，探尋其在基層醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力。

健康檔案數(shù)據(jù)質(zhì)控的落地的過程中，自己一些思考。

2028年全國(guó)醫(yī)保基金可能會(huì)出現(xiàn)赤字，重度老齡化的省份（比如遼寧、黑龍江）早已面臨“財(cái)政危機(jī)”，甚至要靠中央財(cái)政輸血。你看看，全國(guó)的醫(yī)療保障體系就像個(gè)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(yī)保缺口帶來的后果。

公立醫(yī)院的“虧損王” 公立醫(yī)院，不僅是醫(yī)護(hù)人員工作的地方，也是國(guó)家財(cái)政的“試金石”。然而，隨著醫(yī)?？刭M(fèi)政策的推進(jìn)，醫(yī)院的收入來源逐漸被削減，藥品差價(jià)的限制讓他們的收入大大縮水。這些醫(yī)院的自負(fù)盈虧壓力越來越大，尤其是地方醫(yī)院，可以用“水深火熱”來形容。

再加上大城市醫(yī)院人滿為患，基層醫(yī)院的“接盤俠”根本沒人愿意當(dāng)。

基層全靠政府補(bǔ)貼？恐怕也撐不了多久。

另外，誰在為工作超負(fù)荷買單？ 對(duì)于很多醫(yī)護(hù)人員來說，工作本來就不輕松，還得兼顧做行政、發(fā)消息、整理數(shù)據(jù)等雜事。三甲醫(yī)院的醫(yī)生和護(hù)士們，不僅得治病救人，還得在微信群里與患者聊個(gè)不停。

你想想，每天清點(diǎn)成千上萬的針頭、注射器，病歷填寫、數(shù)據(jù)處理，尤其是護(hù)士長(zhǎng)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(bǔ)醫(yī)院“財(cái)務(wù)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(yī)院，不僅條件差，還時(shí)常被忽略。當(dāng)?shù)刎?cái)政收入低，醫(yī)院基礎(chǔ)設(shè)施差，連個(gè)像樣的CT都沒有。更麻煩的是，醫(yī)護(hù)人員的流失嚴(yán)重，一些地方甚至有醫(yī)生“逃亡”現(xiàn)象。加上患者為了“上更好的醫(yī)院”紛紛涌向大城市，導(dǎo)致基層醫(yī)院的負(fù)擔(dān)更加沉重。真正的基礎(chǔ)醫(yī)療，能不能跟上節(jié)奏，幾乎成了謎。

事實(shí)就是這樣…場(chǎng)景下有矛盾才有機(jī)會(huì)，這些都發(fā)展的一環(huán)，分析矛盾點(diǎn)找到我們?cè)撟龅闹骶€任務(wù)才是我今天分享的目的。

矛盾最大的場(chǎng)景就是基層醫(yī)療，未來能跑出來的AI設(shè)備或者應(yīng)用也好，一定是在基層醫(yī)療這個(gè)場(chǎng)景中。

而在基層醫(yī)療場(chǎng)景中現(xiàn)在的問題就是AI能不能提升診療效率？能不能幫醫(yī)生更快地看清病情，減輕他們的工作負(fù)擔(dān)？目前的AI診斷技術(shù)，特別是在影像識(shí)別和初步篩查上，已經(jīng)能達(dá)到或者超過部分醫(yī)生的水平。更重要的是，能幫醫(yī)院提高多少效率，減少多少資源浪費(fèi)。

那么通過做什么來達(dá)到這些目的?

第一是預(yù)防場(chǎng)景，讓預(yù)防醫(yī)療變得更科學(xué)
AI不僅僅能“治病”，它還能幫助人們“預(yù)防疾病”。通過健康數(shù)據(jù)的分析和模擬，AI可以幫助我們找到潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)，給出個(gè)性化的健康管理方案。這不僅能提前預(yù)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(yù)防的基礎(chǔ)是病人數(shù)據(jù)，也就是說多功能檢測(cè)設(shè)備的AI智能化是個(gè)切入口。

第二數(shù)據(jù)錄入，病歷記錄是一項(xiàng)巨大的負(fù)擔(dān)。好在，AI現(xiàn)在可以通過語音識(shí)別技術(shù)來錄入病歷。這樣，醫(yī)生和護(hù)士就不用再像打字機(jī)器人一樣填表格了。更重要的是，這項(xiàng)技術(shù)減少了人為錯(cuò)誤，提高了工作效率。這樣一來，醫(yī)護(hù)人員可以將更多時(shí)間投入到患者護(hù)理上，而不是被“文件”和“報(bào)表”困住。

精準(zhǔn)的來說就是從數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)質(zhì)控完美閉環(huán)。

以上是主線任務(wù)，至于數(shù)字助手，已經(jīng)在不少醫(yī)院實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用。患者可以通過智能助手預(yù)約掛號(hào)、獲取問診指導(dǎo)、排隊(duì)、繳費(fèi)等，從而節(jié)省了大量的時(shí)間和精力。與此同時(shí)，醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)效率也因此大大提高。患者不用再為排長(zhǎng)隊(duì)而煩惱，醫(yī)院也不再擔(dān)心過度擁擠，大家都輕松些。

是支線任務(wù)。

我是做數(shù)字化的，AI新手。在這個(gè)環(huán)境下，在醫(yī)療領(lǐng)域的新技術(shù)的產(chǎn)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(huì)產(chǎn)生利益交集。

當(dāng)然，包括互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、信息化技術(shù)，從始至終沒有改變過。但現(xiàn)在似乎已經(jīng)不再是重點(diǎn)了。

2B和2G，C端付費(fèi)模式說起來簡(jiǎn)單，做起來難 雖然很多人幻想著未來“AI醫(yī)療應(yīng)用走向C端”，通過App實(shí)現(xiàn)個(gè)人付費(fèi)，但實(shí)際上這一塊的市場(chǎng)并沒有那么容易打開。主要原因是，現(xiàn)在的AI醫(yī)療產(chǎn)品并沒有那么直接吸引C端消費(fèi)者。畢竟，大多數(shù)人去醫(yī)院不是為了用AI診斷，而是為了醫(yī)生親自看病。不過，AI的2B（醫(yī)院付費(fèi)）和2G（政府、醫(yī)保付費(fèi)）模式，反而在當(dāng)前的政策和市場(chǎng)環(huán)境下更有前景。

基層醫(yī)療看中的是如何降低運(yùn)營(yíng)成本，提升效率，政府看中的是如何利用AI幫助普惠醫(yī)療，降低醫(yī)保負(fù)擔(dān)。

基層醫(yī)療才是目前AI醫(yī)療的“主戰(zhàn)場(chǎng)”。