張茂教授：急診急救邁向“系統化智能”新階段

2025年已收官，回望這一年，醫學領域在探索與實踐中不斷前行，臨床進展與科研突破交織成章?？笛妇W將與讀者共同梳理年度關鍵進展、展望未來方向。本期，我們邀請到風濕免疫領域的權威專家——浙江大學醫學院附屬第二醫院張茂教授，圍繞“急診急救大平臺”建設與智能化升級展開對話，系統梳理2025年我國急診急救體系在基層賦能與系統整合方面的關鍵步伐，并對未來一年的發展方向提出深刻洞察。

2025年急診急救突出進展

康迅網：作為國家級的戰略方向，“急診急救大平臺”建設在2025年從理念加速走向實踐。在您看來，過去一年中，最具代表性的一個落地成果或模式突破是什么？浙大二院為此進行了哪些關鍵探索？

張茂教授：過去一年，我認為急診急救領域最突出的進展是基層急救能力的系統性提升。這與國家“鄉村振興”和“基層醫療衛生服務體系建設”兩大戰略緊密呼應，也標志著急救網絡真正開始向“最后一公里”延伸。

具體表現在四個方面：

第一，政策層面持續完善，“十五五”規劃中明確強調要發展急診急救事業，為基層提供了清晰的行動指引；

第二，基層醫療機構的硬件條件得到顯著改善，國家在鄉鎮衛生院、村衛生室等場所的急救設備配置方面給予了重點投入；

第三，基層醫護人員的急救技能培訓體系逐步建立，各類培訓項目有序開展，提升了第一響應能力；

第四，社會力量有序參與急救服務，成為專業急救體系的重要補充，逐步形成“公眾—社會—專業”三層響應機制。

浙大二院在這些方面也開展了相應探索，例如我們組織開展全省范圍內的“基層急救能力培訓（PEAT）”項目，組織專家團隊深入鄉村開展急救能力培訓，1年多時間在全省開展350多場培訓、覆蓋全省所有90個縣區、14000余名鄉村醫務人員；同時也在推動急救流程標準化、信息化在基層的落地，助力構建上下聯動的急救網絡。

基層急救能力提升所帶來的挑戰

康迅網：這項進展，是否對傳統的“院前-院內”銜接或多學科協作（MDT）流程帶來了實質性的優化？在實踐過程中，遇到的最大挑戰是什么？我們是如何克服的？

張茂教授：基層急救能力的提升，確實為“院前-院內”銜接創造了更好條件。例如，基層單位若能進行更規范的初步處置與信息傳遞，將有效提升后續院內救治的針對性與效率。但從系統角度看，目前這種優化仍是局部和階段性的。

我認為當前最大的挑戰仍在于體系整合與協同。急救不是一個環節或一個機構的事，而是涵蓋公眾教育、現場響應、院前轉運、院內救治、康復隨訪的全鏈條系統。目前各個環節雖在各自發展，但銜接機制、信息互通、責任分工等方面仍存在斷層。

我們目前正從三方面推動突破：一是推動區域急救信息平臺建設，實現患者信息“上車即上傳”；二是通過標準化培訓與流程建設，強化院前與院內的臨床路徑對接；三是建立多學科協作的常態化機制，尤其在心腦血管急癥、嚴重創傷等重大疾病救治上，實現急救流程的“無縫切換”。

人工智能引領新突破

康迅網：業界共識認為，人工智能（AI）將是“十五五”期間急診學科發展的重要標志?；?025年的平臺建設基礎，您認為AI在2026年最有可能在哪個環節率先實現深度應用，從而實質性提升大平臺的運行效率？

張茂教授：我認為2026年AI最有可能在醫學影像與生理信號的智能識別環節實現規?；瘧?。例如，基于CT的顱內出血自動識別、心電圖ST段抬高的AI判讀、胸痛患者的危險分層等，這類技術相對成熟，且能直接助力臨床決策提速。

此外，在智能分診與資源調度方面，AI也有望發揮更大作用。通過集成患者體征、病史、流行病學等數據，AI可輔助進行更準確的分診與病情預測，并動態調整救護車路線、床位資源等，提升系統整體響應效率。

當然，AI在急救領域的深入應用，仍依賴于算力支持、數據質量、臨床驗證與法規配套的整體進展。它不應是孤立的技術嵌入，而應與急救流程、人員培訓、系統管理深度融合，才能真正成為“急救體系的智能增強組件”。

2026年急診醫學核心關鍵詞：系統化智能

康迅網：如果請您為2026年的急診醫學發展提煉一個關鍵詞或一句風向標，它會是什么？為什么？

張茂教授：如果用一個關鍵詞概括，我認為是“系統化智能”?！跋到y化”強調繼續完善急救鏈條的整體構建，尤其強化基層能力與協同機制；“智能”則代表AI等數字技術將從輔助工具逐步轉變為體系關鍵驅動力。

2026年，預計國家層面將推出更多細化政策，推動急救網絡向城鄉全覆蓋、響應一體化、決策智能化方向發展。我們不僅要建設“更快的急救”，更要建設“更準、更穩、更連貫的急救”。這既是技術命題，更是體系命題。