在北京大学深圳医院重症监护室，医生借助迈瑞医疗启元大模型，5秒内完成诊疗全流程数据回溯与整合，1分钟生成结构化病历，为临床救治按下加速键。在西安市北方医院，应用AI（人工智能）可将主动脉夹层影像诊断时间从15分钟至20分钟压缩到3分钟，为抢救生命赢得宝贵时间。在肺结节筛查中，AI帮助放射科医生减少30%至50%的工作量，使全院影像诊断效率整体提升30%，患者平均等待时间缩短42%。

　　当前，AI技术快速演进，已在影像学、辅助诊断和个性化治疗方案推荐等领域广泛应用，标志着现代医学的AI应用已进入规模化落地阶段。

　　成为医护人员好助手

　　在医疗场景中，AI并非单独运行，而是作为医护人员的“助手”，形成人机接力的新模式。

　　西安市北方医院信息中心负责人胡敏介绍，患者在完成影像检查后，AI辅助影像诊断系统能快速分析并自动完成初步筛查。例如，在早期乳腺癌、肋骨隐匿性骨折检测中，系统会在几秒钟内标记出可疑病灶，给出大小、形态、密度等量化指标，生成结构化初报。医生结合临床经验复核AI结果，排除假阳性病灶，最终作出诊断。

　　在临床决策环节，北方医院在医生工作站中集成了DeepSeek大模型，医生将患者检验报告截图录入后，模型会快速提取关键异常指标，结合临床指南生成“结果概览+可能诊断+需补充检查”提示，帮助医生快速把握病情。模型会结合患者主诉、现病史、病程等信息，提出药物选择、注意事项等多种治疗方案。医生可在此基础上进行个性化调整，形成最终方案。

　　AI还能优化手术规划。“术前，主刀医生会将患者的CT数据导入AI手术规划系统，生成患者肺部的三维模型，清晰展示肿瘤的精确位置、浸润范围及其与周边组织的空间关系。在手术过程中，三维模型可作为实时导航，帮助医生洞察手术进展。”北方医院普外胸外二科副主任郭庆介绍，AI三维重建技术实现了从“评估式粗放解剖”到“导航式精细解剖”的飞跃，帮助医生在手术中尽可能避开重要器官和血管，实现最大化保留健康肺组织的“亚肺叶切除”。

　　大连市瓦房店第三医院影像科主任孙红霞表示，AI能识别人眼难以辨别的毫米级微小结节，其超越经验的稳定性使“早癌迹象”无处遁形，将筛查敏感度提升至新高度。“这也使得一部分患者不必去大城市、大医院诊疗，在家门口就可以就诊。”

　　瓦房店第三医院还引进了人工智能机器人，助力复杂脊柱手术向数字化、智能化、精准化迈进，让更多患者受益。近日，被诊断为腰椎管狭窄症及腰椎间盘突出症的78岁患者，以及腰1椎体爆裂性骨折的34岁患者，在人工智能手术机器人的辅助下进行了手术。借助三维影像的精确定位功能，机器人辅助系统能够一次性完成手术规划，并实现精准置钉，使手术过程更加微创、精确和安全，为患者带来了更优质的治疗效果。

　　AI在中医领域也有应用新进展。中国中医科学院联合中科闻歌推出“大医金匮中医药大模型”，汇聚1500余部典籍、超10万个临床案例与超100份指南，构建了中医药微调数据集，已覆盖中医临床诊疗、养生调理、中医教育、中药研发等应用场景。

　　不过，对于极少见病或多种疾病交织的病例，AI建议的匹配度仍不高。“因此，现阶段AI的主要价值更多体现在‘提速+降低漏诊’，而非在所有场景下超越人工判断。”胡敏认为。

　　拓展全链条应用场景

　　当前，全球AI医疗整体处于技术深耕与场景分化的成长期，现代医学的AI应用已进入规模化落地阶段。从临床实践角度来看，AI医疗应用成熟度呈现“诊疗领先、预防跟进、康复起步”的格局。

　　政策方面，2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，共列出84个典型应用场景，明确AI辅助地位。这填补了行业应用标准的空白，有效规避了盲目开发与无序应用等问题，推动AI技术在卫生健康领域落地实施更具针对性、科学性和规范性。

　　2025年11月，国家卫生健康委办公厅、国家发展改革委办公厅、工业和信息化部办公厅、国家中医药局、国家疾控局5部门联合发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》提出，到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，“人工智能+医疗卫生”应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地。

　　赛迪顾问医药健康产业研究中心总经理宁玉强认为，我国AI医疗正处于政策驱动下的规模化落地期。一方面，技术层面处于从“技术试点”到“规模化落地”。国家卫生健康委相关数据显示，近年来，依托县域医共体建设与政策推动，AI工具快速覆盖基层医疗、公共卫生等场景，80%的县（市、区）初步建成了县域影像、心电、检验资源共享中心。2025年县域远程医学影像诊断服务量超6800万人次，AI已成为基层医疗服务的重要支撑。

　　另一方面，场景应用正从“单一场景”向“全链条延伸”。宁玉强指出，此前AI医疗多聚焦影像初筛等单一环节。近年来，其应用已逐步延伸至“预防—诊疗—康复—健康管理”的全链条。例如，从慢性病筛查到辅助诊断、处方审核，再到居家康复指导，形成了全流程服务闭环。同时，多模态AI技术快速发展，能够整合影像、文本、基因组等多源数据，推动AI从“辅助工具”向“智能伙伴”转变，更契合医疗服务的连续性需求，显著提升了AI医疗的综合价值。

　　推动行业全面升级

　　目前，一线医护人员对AI工具的接受度在稳步提升。美国医学会2023年至2024年连续两年的调研显示，医生使用AI的比例大幅增长，对AI的信任度逐步提升，核心需求集中在临床决策支持与行政工作减负，反映出全球医护人员对AI的接受度正向积极转变。

　　中国中医科学院西苑医院副院长庞博指出，AI始终是服务医疗从业者的工具而非替代者。AI可以优化资源配置，也能够在推动医学研究、加速药物研发与疾病机制探索等方面发挥一定价值。

　　“但在中医领域，因AI难以理解中医‘辨证论治’‘整体观念’等哲学概念，其输出的中医诊疗建议常需医生加工处理后才能满足临床实际需要，因此部分中医对AI工具的应用仍持有保留意见。”庞博指出，医疗人员的接受度和适应能力仍存在差异，AI医疗的普及需要进一步加强培训和推广，提升医疗人员对新技术的信任度和运用能力。

　　对于AI将取代部分工作岗位的普遍担忧，庞博认为，AI会替代医疗领域中部分重复性、标准化的岗位与职能，但不会取代医生的核心诊疗决策、临床实操与人文关怀职能。相反，AI会重塑医疗岗位结构，并催生大量技术增强型、人机协作型等新型医疗岗位。

　　长远来看，AI将推动医疗岗位优化、医疗模式创新与大众健康生活全面升级。“随着技术持续迭代，AI医疗将从单纯的辅助工具升级为行业核心赋能引擎，衍生出精准医疗团队、远程诊疗联盟、医疗科研协同平台等多元医疗模式与业态，推动医疗服务从单点支撑向全流程、多维度赋能转变。”庞博说。（中国经济网记者 李 方 郭文培）