日前，在安徽醫科大學第五附屬醫院放射科，來自阜南縣的張大爺剛做完胸部低劑量CT掃描。此前，他在基層醫院檢查出多發性肺結節，其中有2個形態不太理想，他和家人一直有些擔心。

　　CT圖像採集剛完成，AI影像輔助診斷系統便自動精准標注出肺部病灶的位置、大小、形態，並給出初步風險等級評估和管理建議，提醒診斷醫師及時審核。醫院迅速為張大爺安排了手術，最終確診為肺部惡性腫瘤——AI幫醫生揪出隱匿病灶，也為患者搶出寶貴治療時間。

　　張大爺的故事只是人工智能走進醫療的一個縮影。從三甲醫院到社區衛生服務中心，AI正以不同方式嵌入診療流程。

　　不少鄉鎮衛生院現在也配備有DR、CT等先進影像設備，但缺少具有資質的影像診斷醫師，不能出具影像診斷報告，就有可能耽誤患者病情。安醫大五附院放射科副主任孫明華介紹，為解決這一基層難題，省衛健委在全省范圍內搭建了影像遠程會診平台，既實現了優質醫療資源下沉，又節約了基層醫院的人力成本。

　　安醫大五附院還聯動皖北7家基層醫療中心開展常態化遠程影像會診，依托AI技術，構建起“AI初篩+專家復核”的診療模式，年累計讀片量1.2萬余張，切實緩解基層“看病遠、等待久”的民生難題。

　　為什麼要用AI來做初篩？孫明華算了一筆賬：傳統人工閱片模式下，一次胸部低劑量薄層CT掃描約有230張圖像，醫生需耗時5分鐘至7分鐘逐層甄別，面對“滿天星”式的肺血管紋理，極易因視覺疲勞遺漏形態、密度相近的微小結節。而AI影像系統則可在2分鐘至3分鐘內完成全層影像智能分析，生成標准化初診報告，再由醫生復核確認——讓毫米級微小肺結節也“無處遁形”。

　　目前，這套系統的應用，除了胸部低劑量薄層CT肺結節篩查外，較成熟的方向還包括心腦血管CT造影、細微骨折篩查等。特別是在腦動脈瘤、血管畸形所致腦出血的急診救治中，AI為生命救治搶出了寶貴時間。

　　從醫院層面看，有了AI的幫助，效率提升同樣直觀：急診影像報告30分鐘內即可出具，門診DR報告1小時內、常規CT及MRI報告2小時內完成，住院疑難病例當日基本辦結，既方便了群眾，也緩解了醫保壓力。

　　中國科學技術大學附屬第一醫院的AI實踐，瞄准的更多是老百姓就醫路上細碎的“難”。

　　挂對號是很多人看病的第一道坎。AG真人比如關節疼痛，AG真人可能是骨科問題，也可能是類風濕，還可能是內分泌失調，患者往往一頭霧水，在各科室間打轉。

　　該院信息中心工程師介紹，該院“智醫隨行”大模型中的“健康小助手”模塊，正是基於這一實際需求打造出來的——打開智能挂號界面，AI機器人會引導患者描述主訴：“您哪裡不舒服？疼痛多久了？”經多輪問詢，系統不僅會推薦科室，還會推薦最擅長解決此類問題的專家。

　　我國持續推進“人工智能＋”行動，支持大模型廣泛應用，醫療健康也被列為重點場景之一。中國科大附一院也在省內率先探索“AI賦能醫生”的實踐路徑，從三個維度優化診療流程。

　　首先是AI病歷的生成。有數據顯示，醫生書寫一份病歷大約需5分鐘至10分鐘，如今，AI病歷生成系統可以在醫生問診過程中自動記錄、整理並生成規范化病歷，還提供個性化模板管理，所有內容支持溯源，把醫生從書寫中解放出來，把時間還給醫患交流。

　　其次是緩解患者看病流程中的焦慮。很多人都覺得上醫院是勞心又費力的事。有了AI，診前患者可通過AI預診找對醫生﹔挂完號，系統會自動推送診室位置，同步叫號信息，預估候診時長﹔醫生開出檢查單，AI能規劃出最優檢查路徑﹔報告一出來，小程序還會通知患者，並用通俗語言解讀異常指標……一系列“主動推送”式服務，將患者從焦慮中一點點釋放出來。

　　再次是讓床位“轉”得更快。床位緊張是大型醫院的普遍難題，以前入院准備中心是依靠人工完成床位通知、患者信息核對等，在患者量大、流程煩瑣的背景下，易出現信息錯漏、通知不及時等問題。有了AI智能外呼機器人，可以對預住院患者進行標准化電話隨訪，再人工輔助二次確認，大大提升床位使用效率。

　　該院信息中心負責人表示：“我們正以智能技術重構診療流程，希望能把醫生從繁雜事務中解放出來，回歸到‘治病救人’的醫療服務核心上去﹔也希望通過精細化服務，給老百姓帶來實實在在的方便。”

　　“大叔，后台預警您最近血壓控制得不好，我這兩天下午都在門診，有空來復查一下。” 9月10日，合肥經開區芙蓉社區衛生服務中心AI+慢病一體化門診的醫生吳瓊看到后台預警后，給71歲的居民李大叔打去電話。

　　吳醫生介紹，芙蓉社區共有10.7萬人，其中需要進行慢病管理的居民近萬人。慢病管理一直是基層醫療機構的難題，自該中心上線訊飛慢病管理系統后，通過家庭醫生簽約，門診接入后台數據，結合居民體檢報告、定期檢查檢驗結果等進行疾病風險分級，還會通過智能語音外呼電話，提醒患者進行復診。

　　問診中記者注意到，當吳瓊在電腦中輸入患者姓名和所屬社區，該患者的歷次體檢報告、化驗結果、就診記錄等都能查詢到，“有些老人根本記不住藥名，前一次的檢查數據也記不清，我們在后台能查得清清楚楚，方便為他們調藥。”吳瓊說。

　　吳瓊介紹，芙蓉社區衛生服務中心開設的AI+慢病一體化管理門診，將防、篩、診、治、管、康的全周期服務“一站式”打通：居民由全科醫生首診，再通過智能系統完成公衛管理﹔控制不佳的“紅標”人群，會被轉診至專家門診或上轉牽頭醫院﹔系統還會按疾病信息推薦不同頻次的管理方案，到點自動外呼，隨訪、開藥、回訪形成閉環。

　　如果說大醫院裡的AI解決的是“看得上、看得快”，那麼社區裡的AI解決的則是“管得住、管得好”——這恰是老齡化社會裡更日常、更持久的醫療命題。

　　從影像科到挂號處，從住院部到社區醫院，當技術精度遇上醫者溫度，“好幫手”三個字正被一次次真實的診療過程重新定義。AI雖不能替代醫生，但可以將醫生從重復繁雜的事務性工作中解放出來，讓醫患間有了更多交流時間，也讓優質醫療資源突破地域限制，觸達每個需要它的地方。（記者 陶妍妍）

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