AI医疗的主线任务

“AI 医疗之路，基层破局之选。” 面对医保基金压力、公立医院困境和基层医疗的诸多问题，AI 医疗应运而生。但它的发展重点和方向究竟在哪里？如何在复杂的医疗环境中发挥关键作用？本文将深入剖析 AI 医疗的主线任务，探寻其在基层医疗场景中的应用潜力。

健康档案数据质控的落地的过程中，自己一些思考。

2028年全国医保基金可能会出现赤字，重度老龄化的省份（比如辽宁、黑龙江）早已面临“财政危机”，甚至要靠中央财政输血。你看看，全国的医疗保障体系就像个开水锅，锅盖都快揭开了。还记得去年一些地方开始“限诊”了吗？这只是冰山一角，没人敢低估医保缺口带来的后果。

公立医院的“亏损王” 公立医院，不仅是医护人员工作的地方，也是国家财政的“试金石”。然而，随着医保控费政策的推进，医院的收入来源逐渐被削减，药品差价的限制让他们的收入大大缩水。这些医院的自负盈亏压力越来越大，尤其是地方医院，可以用“水深火热”来形容。

再加上大城市医院人满为患，基层医院的“接盘侠”根本没人愿意当。

基层全靠政府补贴？恐怕也撑不了多久。

另外，谁在为工作超负荷买单？ 对于很多医护人员来说，工作本来就不轻松，还得兼顾做行政、发消息、整理数据等杂事。三甲医院的医生和护士们，不仅得治病救人，还得在微信群里与患者聊个不停。

你想想，每天清点成千上万的针头、注射器，病历填写、数据处理，尤其是护士长那根本停不下来的“工作清单”，把人压得喘不过气来。然后？他们的工资大部分用于填补医院“财务漏洞”，那什么“工作成就感”根本就是奢望。

最后，被忽视的角落 再看看基层医院，不仅条件差，还时常被忽略。当地财政收入低，医院基础设施差，连个像样的CT都没有。更麻烦的是，医护人员的流失严重，一些地方甚至有医生“逃亡”现象。加上患者为了“上更好的医院”纷纷涌向大城市，导致基层医院的负担更加沉重。真正的基础医疗，能不能跟上节奏，几乎成了谜。

事实就是这样…场景下有矛盾才有机会，这些都发展的一环，分析矛盾点找到我们该做的主线任务才是我今天分享的目的。

矛盾最大的场景就是基层医疗，未来能跑出来的AI设备或者应用也好，一定是在基层医疗这个场景中。

而在基层医疗场景中现在的问题就是AI能不能提升诊疗效率？能不能帮医生更快地看清病情，减轻他们的工作负担？目前的AI诊断技术，特别是在影像识别和初步筛查上，已经能达到或者超过部分医生的水平。更重要的是，能帮医院提高多少效率，减少多少资源浪费。

那么通过做什么来达到这些目的?

第一是预防场景，让预防医疗变得更科学
AI不仅仅能“治病”，它还能帮助人们“预防疾病”。通过健康数据的分析和模拟，AI可以帮助我们找到潜在的健康风险，给出个性化的健康管理方案。这不仅能提前预警，也能避免患者在患病后才开始治疗，从而提高健康管理的效果。

预防的基础是病人数据，也就是说多功能检测设备的AI智能化是个切入口。

第二数据录入，病历记录是一项巨大的负担。好在，AI现在可以通过语音识别技术来录入病历。这样，医生和护士就不用再像打字机器人一样填表格了。更重要的是，这项技术减少了人为错误，提高了工作效率。这样一来，医护人员可以将更多时间投入到患者护理上，而不是被“文件”和“报表”困住。

精准的来说就是从数据录入到数据质控完美闭环。

以上是主线任务，至于数字助手，已经在不少医院实现了应用。患者可以通过智能助手预约挂号、获取问诊指导、排队、缴费等，从而节省了大量的时间和精力。与此同时，医院的运营效率也因此大大提高。患者不用再为排长队而烦恼，医院也不再担心过度拥挤，大家都轻松些。

是支线任务。

我是做数字化的，AI新手。在这个环境下，在医疗领域的新技术的产生包括落地一定是从能不能背锅然后再到能不能用，最后才会产生利益交集。

当然，包括互联网技术、信息化技术，从始至终没有改变过。但现在似乎已经不再是重点了。

2B和2G，C端付费模式说起来简单，做起来难 虽然很多人幻想着未来“AI医疗应用走向C端”，通过App实现个人付费，但实际上这一块的市场并没有那么容易打开。主要原因是，现在的AI医疗产品并没有那么直接吸引C端消费者。毕竟，大多数人去医院不是为了用AI诊断，而是为了医生亲自看病。不过，AI的2B（医院付费）和2G（政府、医保付费）模式，反而在当前的政策和市场环境下更有前景。

基层医疗看中的是如何降低运营成本，提升效率，政府看中的是如何利用AI帮助普惠医疗，降低医保负担。

基层医疗才是目前AI医疗的“主战场”。