“AI＋基层医疗”如何落地？佛山市南海区人民医院用实践给出答案！

北京  2025年12月25日 美通社 －－ 清晨，75岁的陈阿婆踱步走进家附近的大沥镇社区卫生服务中心。她对着智能终端屏幕，用一口地道的广州话，诉说着困扰多日的胸闷不适。令她暖心的是，屏幕那头的AI“医生”，也用同样亲切的乡音柔声回应。不到三分钟，问诊结束。系统精准研判，其症状与心血管问题高度相关，便自动为她预约了南海区人民医院心血管内科的专家号。

等陈阿婆就诊时，她的完整病史早已同步至接诊医生的电脑中，医生无需反复追问，便能精准切入诊疗方案。“以前看病好折腾，排队咨询、挂号少说也要一俩小时；现在在家门口就能约好专家号，真是省事多咯！”陈阿婆的由衷感慨，正是南海区人民医院（简称南海人医）以“AI＋医疗”赋能基层民生的生动缩影。

南海人医是佛山南海区规模最大的三甲医院，也是区域医共体核心医院连接着12家二级及以上医疗机构、140余家社区卫生服务中心。该院在“人工智能＋”行动与县域医共体建设浪潮中，携手浪潮信息、天锐医健创新 “产研用”协同模式，推动AI技术落地生根，赋能医疗服务提质增效，为全国县域医院的智能化转型和智能医共体建设打造了可推广复制的“南海样板”。

从信息化的深耕到智能化的抉择

南海人医的AI医疗实践，离不开其长达二十年对医疗信息化的深耕。身处发达地区、改革开放的前沿阵地，南海人医的医疗信息化建设也走在前列。早在2009年，当多数医院仍停留在纸质病历阶段时，该院便率先启动电子病历系统推广工作，成为区域医疗信息化建设的先行者。

2017年，时任分管信息部的副院长关紫云敏锐洞察到医疗行业数智化发展趋势，牵头按照电子病历五级标准及互联互通的要求，对医院信息化体系进行全面升级。此次升级不仅规范了医疗数据的采集、存储与使用流程，更成功打通了各科室、各业务系统间的数据壁垒，为后续AI应用筑牢了基础。

2022年，南海人医从南海东部城市中心迁到西部欠发达的狮山副中心，区域内医疗资源分布不均、基层服务能力薄弱的问题凸显。身为院长的关紫云发现，医院在推进医疗服务下沉过程中，信息难以有效传递至一级医院及社区卫生服务中心，基层患者面临“不知挂哪个科”“号源难预约”“病史重复采集”等困境，基层医生也缺乏优质的诊疗辅助工具。

2022年底，ChatGPT引发了AI大模型热潮，关紫云对此高度关注。虽然医院此前已开展AI医疗的初步探索，如放射科采用了边缘算法小模型，但这类小模型仅在单一业务场景提升效率，应用范围有限。对于大模型可能给医疗带来的变革，关紫云坦言当时还“看不清楚”，为此她专程赴浙江大学参加相关学习班。学完归来，她便牵头谋划医院AI布局，核心目标就是让AI服务于临床诊疗、惠及基层群众。

大模型热潮迅速蔓延至医疗行业，各路AI厂商纷至沓来，大多推销基于顶级三甲医院专科数据训练的“高大上”产品。南海人医抱着开放心态试用，结果却不尽如人意。关紫云解释道：“这些产品擅长识别罕见病、疑难病，但我们的患者以常见病、多发病为主；它们基于专科思维开发，而社区医疗更需要全科诊断思维。”此外，这些大模型听不懂粤语，对于陈阿婆这类基层老年患者而言，无异于筑起了一道数字壁垒。

“拿来主义”可能导致的“水土不服”，让关紫云坚定了自主研发的想法：南海人医需要打造一个能扎根社区、理解方言、具备全科诊断思维的医疗智能体。

探索“产研用”协同落地模式

落地传统IT技术，医院作为使用者，往往直接采用IT厂商提供的标准化产品或方案；而部署AI技术，医院不仅是使用者，更成为核心参与者大模型只有跟医院的医疗数据和实际场景深度融合，才能打造成为适配医院需求的私域大模型，而且大模型还要跟随技术升级和数据更新持续迭代升级。

为此，部署AI大模型不能照搬传统IT模式，需要寻求优势互补、能持续适配的合作伙伴协同推进。在南海区政府的鼎力支持下，南海人医牵头成立专项研究院，创新搭建“产研用”三方协同平台，构建优势互补的生态合作模式。在该模式中，各方职责明确、定位清晰，形成闭环协作体系：

• 南海人医作为应用方，既是高质量数据供给者，牵头组织临床专家开展数据标注、质量控制与伦理审核工作，从源头保障数据的合规性与可用性；更是需求定义者与应用效果验证者，要锚定真实痛点设定AI目标，通过临床团队的严格评估与反馈，实现技术与医疗的深度融合，确保AI真正服务于医疗效率提升与诊疗质量优化。
  
  
• 浪潮信息作为AI技术提供者，牢筑“AI基座”支撑。其不仅为协同平台提供了性能强劲的算力硬件，还搭建了成熟完备的元脑企智EPAI大模型开发平台。这一技术底座让医院及其伙伴天锐医健在严守医疗数据安全的前提下，无需从零搭建复杂技术栈，即可高效开展模型本地化训练、微调和部署工作，大幅降低大模型的落地门槛。
  
  
• 天锐医健则专注于“场景融合”任务，其核心价值在于深刻理解医院业务流程（如HIS系统、电子病历系统等），基于浪潮信息的算力支撑与大模型开发平台，进行场景化的应用开发与集成，将AI能力无缝嵌入医生诊疗、患者服务的日常软件与工具中，实现AI技术的“开箱即用”。

专项研究院作为中立性协作平台，以民办非企的身份运作，有利于突破传统体制机制限制，负责知识产权界定、项目流程管理、成果转化推动以及对外合作拓展，通过多方资源整合与协同发力破解人才、技术、资源难题，为项目顺利落地与持续迭代提供坚实保障。

打造全流程赋能的“AI医疗团队”

长期以来，患者“挂错号”导致反复退改签、诊疗延误，成为浪费医疗资源和患者时间的顽疾。“产研用”三方成立的项目组，首先锚定患者需求最迫切、痛点最突出的导诊场景，2023年年底，项目正式启动，核心目标明确：依托大模型技术，打造一款支持粤语交互、契合全科医学逻辑的智慧医疗系统。

历经一年的研发与测试，该系统于2024年12月正式上线。截至目前，AI原生（AI native）智慧医疗系统已累计服务12.67万患者，平均导诊耗时仅3.5分钟，较传统人工导诊效率提升近20倍，患者错号率下降20％。尤为关键的是，这套AI原生系统，实现了流畅的粤语交互功能，破解了像陈阿婆这样基层老年患者的语言沟通障碍。

首战告捷后，“产研用”三方团队在智能导诊的基础上持续深耕，不断拓展AI应用场景，成功实现门诊全流程AI覆盖。

其中，病史采集助手可在导诊后或医生接诊前，通过自然语言对话完成病史采集，并自动生成初步病历，使医生病历书写效率提升约30％；病历质控系统基于医院历史质控病历数据训练而成，能够实时核查病历的完整性与逻辑合理性，助力病历质量提升25％；AI智能随访系统则显著提升随访覆盖率，减少因患者失访导致的复诊流失与健康风险。

“我们构建的不是一个孤立的AI工具，而是一个覆盖‘诊前、诊中、诊后‘的全流程‘AI医疗团队‘’，与人类医生协同作战。”关紫云这样诠释其AI医疗实践成果。如今，这套“智能医疗团队”已深度融入就医全流程，为患者、医生和医院带来了更便捷、高效的使用体验。

医院还在拓展全科“AI医疗团队”成员，急诊领域成为下一个突破方向。医院计划依托急诊病例数据优化算法，搭建急诊预警模型，通过实时分析患者症状与生命体征，快速识别高危患者，优先调配诊疗资源。

在推进AI医疗建设的过程中，关紫云愈发意识到高质量数据的价值。她表示，医院未来将持续推进高质量多模态医疗数据集建设，为模型优化提供更坚实支撑；同时还将基于“产研用”合作机制，加速技术迭代与应用场景拓展，持续赋能医疗服务高质量发展。

用AI破解基层医疗难题

当前我国正在大力推进紧密型县域医共体建设，核心目标就是破解基层医疗资源不均和能力不足的难题。而南海人医的AI＋医疗的实践，为这一目标的实现提供了技术赋能的新思路。

南海人医的AI蓝图，从绘制之初就不是局限于本院围墙之内，而是要扩展到整个县域医共体机构。据关紫云介绍，目前南海人医正在牵头推进医共体智能协作平台建设，构建“全科＋专科”服务模式，平台将以AI为中枢重构分级诊疗流程，形成“基层预诊＋上级诊疗＋基层随访”的闭环服务，推动区域医疗资源互通共享。

在具体服务流程中，像陈阿婆一样的患者在社区卫生服务中心即可通过AI系统完成精准预问诊与智能分诊。符合转诊条件的患者，系统会直接预约南海人医的号源，实现诊疗信息同步；南海人医的医生在接诊前，便能提前掌握患者在社区的初诊情况；诊治后，康复方案可下转至社区，由AI系统辅助随访。

这一模式不仅减少了患者跨区域奔波，真正实现“数据多跑路，患者少跑腿”，更实现了优质资源与基层服务的有效衔接。对于基层医生而言，AI系统既是诊疗辅助工具，也是学习平台，通过病例分析、诊疗建议等功能，可以显著提升其疾病识别能力与规范化水平；南海人医还通过医共体平台提供专业培训、远程会诊等支持，助力基层医疗人才队伍建设。

“我就是要尽我所能让AI＋医疗真正扎下根、用起来！”关紫云坚定地表示。目前，南海人医已在大沥镇等3个社区卫生服务中心完成智能医疗系统的先行试点部署，后续将逐步推进，实现辖区内所有社区卫生服务中心的全覆盖。

今年11月，国家卫健委印发《关于促进和规范“人工智能＋医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确提出到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，缓解基层医疗资源短缺问题。

南海人医的“AI＋医疗”创新实践，从最初服务本院患者，到逐步覆盖医共体内所有基层医疗机构，不仅为南海区推进基层诊疗智能辅助应用打造了可复制、可推广的实践样板，也为徘徊在智能化转型路口的县域医院，提供了一条务实可行、成效显著的创新路径。