《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》发布推动行业应用创新，AI技术逐步渗透医疗场景各个环节，加速重构医疗健康服务新范式。
传统医疗场景痛点难点分析
（一）资源分布不均与数字化基础能力薄弱。一是医疗资源分布不均导致供给结构性失衡。医疗资源过度向城市三甲医院倾斜，基层医疗机构处于明显劣势。2023年，我国基层医疗机构数量占比94%，但仅提供51.8%诊疗量。二是医院数字化基础能力薄弱。2023年87.99%的三级公立医院电子病历处于初级医疗决策，实现高级医疗决策的医院占比2.36%。
（二）诊疗效率与质量受限。一是患者就医流程繁琐。《全国患者就医体验调研报告》指出，患者在传统就医过程中，仅排队挂号平均耗时30分钟。二是医生过度依赖个人经验，导致诊断准确性参差不齐。《临床误诊误治》指出因医生经验不足、缺乏对疾病的认识而造成的误诊占25%，且当前治疗与康复方案多存在个性化不足问题。
（三）疾病预防与健康管理滞后。一是居民健康素养不足，疾病预防意识和能力不足。2024年全国居民传染病防治素养（29.26%）仅为安全急救素养（61.29%）的一半。二是健康管理体系不完善，难以提供连续、个性化的健康管理服务。个人健康信息分散在不同系统，无法支持跨时间、跨机构的完整健康状态追踪，居民健康的动态监测能力较弱。
人工智能在医疗场景中的应用成效与现存差距分析
（一）人工智能助力医疗资源均衡与医院智能化升级，AI落地应用仍存在局限性。一是优质医疗资源向基层机构下沉。如深睿医疗多模态智慧影像大模型能力平台通过远程指导和统一质控推动优质医疗资源下沉到基层。二是电子病历等系统实现医疗数据互通，但加剧隐私泄露等风险。如华山医院AI数据集成HIS、影像等数据，病灶标记时间缩短至10秒，肿瘤治疗有效率提升15%。但医疗AI在推理过程可能不当输出患者的医疗记录、身份等隐私数据。三是医院朝向智能化方向发展，但发展水平参差不齐。DeepSeek在30多家三甲医院上线，但在基层医疗机构应用率低，如某基层医疗机构引入大模型辅助诊断，由于算力不足和数据质量，辅助诊断准确率仅为50%，远低于预期。
（二）人工智能赋能医疗实现流程革新与精准诊疗突破，复杂病症诊断及个性化方案落地仍需人工判别。一是优化医疗的资源调度与分配。如深圳市人民医院AI预问诊系统缩短候诊时长，月均服务超2万人次，病历小结准确率达87%。二是提升诊断稳定性与准确性，但复杂场景下仍需人工经验辅助。如华为与上海瑞金医院联合研发的RuiPath 3.0模型，在病理切片分析中实现98.7%的准确率。但罕见复杂病症仍需医生综合判断。三是推动治疗方案个性化定制，但细节落地仍需医生优化完善。如左医GPT等大模型可通过刻画患者特征，构建“千人千面”的患者管理策略，但个性化方案仍需医生优化细节。
（三）人工智能加强疾病预防与健康监测能力，但规模化应用需解决泛化性低和成本高昂问题。一是AI支撑疾病预警成效显著，但泛化能力不足等问题制约临床落地。如卫数数据医疗大模型WeEnable通过分析血常规数据，实现布鲁氏菌病91%以上的早筛准确率。但仍存在模型实际应用于不同地区、不同设备采集的数据时，准确性下降的问题。二是AI结合可穿戴设备实现持续且个性化健康管理服务，但设备成本高制约智设备普及推广。如AliveCor公司开发的KardiaMobile设备能够远程监测心律。及时预警房颤等问题，但当前智能健康监测设备成本高，且大多未纳入医保，限制规模化普及。彼得森医疗中心调研显示，农村地区地区居民使用远程生理监测的比例比城市低23%，远程治疗监测使用率差距更达31%。
人工智能+医疗发展趋势预判
一是从流程优化向核心诊疗环节渗透。初期聚焦医院管理、医保服务等行政支持，如今加速向动态健康干预、实时手术辅助等临床主战场深度拓展。如约翰斯·霍普金斯手术机器系统通过外科医生手术视频训练，可自主完成缝合等精细操作。
二是医疗AI从单一模态处理向多模态融合方向加速发展。多模态大模型持续突破技术边界，为医疗应用奠定基础。如谷歌推出的MedGemma医疗大模型，即是基于多模态大模型Gemma3架构构建，通过无缝结合医学图像和文本数据的分析，提升医疗诊断效率。
三是生态协同加强推动医疗AI普惠化发展。医疗AI涉及多领域能力，需药企、AI公司、云公司等各方加强合作，打破数据孤岛、整合技术资源。如蚂蚁集团与华为阿里联合推出医疗大模型一体机，医疗机构可一键实现私有化部署，推进医疗AI快速落地。
人工智能+医疗应用发展的启示及建议
一是强化技术攻坚与数据底座建设。鼓励产学研联合研发医疗垂直领域大模型，开发适配县域医疗场景的轻量化医疗AI模型，降低硬件依赖。建设国家级医疗数据可信流通平台，制定统一数据标准与互操作规范。
二是推进高价值场景落地。设立"AI+医疗"专项补贴，支持诊疗关键环节的AI应用试点，重点突破基层常见病辅助诊疗、公共卫生服务等场景。
三是构建产业协同创新生态。打造常态化医疗AI产业对接平台，支持组建行业创新联合体，开展联合技术攻关与市场开拓。完善金融支持、咨询服务等产业配套服务体系。
