AI醫療“下基層”卡在了哪里？代表建議設立專項補助金

來源：第一財經

當前，AI技術已在醫療領域展現出巨大應用潛力，如在基層遠程診療、患者分級分流等方面，能夠有效破解醫療資源分配不均，然而，AI醫療在下基層的過程中，仍面臨不少掣肘。

全國人大代表、圣湘生物董事長戴立忠對第一財經記者表示，基層AI醫療服務能力與配套存在支撐不足挑戰，基層醫療機構缺乏專業的AI輔助診療工具和線上服務終端支撐，醫務人員AI技術應用能力不足，難以充分發揮AI遠程診斷、AI輔診的技術優勢；AI醫療服務未充分納入醫療機構績效考核與薪酬分配體系，激勵機制缺失，基層醫療機構與醫務人員參與積極性不足；相關配套支撐體系不完善，AI醫療服務與電子健康檔案、醫保數據的互聯互通不足，數據安全與隱私保護存在隱患。

“現實中，醫療AI資本和技術資源更多集中于三甲醫院，針對基層的小型化、低成本、易操作產品供給不足。同時，基層機構資金有限，采購和運維能力弱，基層醫生看病還是老三樣——聽診器、溫度計和血壓計，成為AI落地的主要瓶頸。”全國人大代表、好醫生集團董事長耿福能亦對第一財經記者說。

基層醫療機構涵蓋社區衛生服務中心、鄉鎮衛生院、村衛生室、診所等類型，是中國醫療衛生服務體系的“網底”，這類機構數量占全國衛生機構總數的95%以上，廣泛分布于城鄉社區，承擔著常見病診療、慢性病管理、公共衛生服務等核心職能，是守護群眾健康的第一道防線，更是落實分級診療制度、緩解大型醫院就診壓力的關鍵載體。

此次全國兩會，這兩位代表擬提交的建議，均涉及如何加大AI醫療在基層的推廣。

戴立忠提出，以試點促推廣、以示范帶發展，推動AI醫療技術快速落地。他建議，設立“AI+醫療”創新試點區，選取醫療資源集中、互聯網基礎較好的地區，選擇基層醫療衛生機構、三級醫院、公共衛生機構等不同場景，開展AI遠程診斷、傳染病預警、患者分流、藥物研發輔助等核心場景試點，建立容錯糾錯機制，動態調整試點政策。加大對試點地區、試點單位的政策支持與資金投入，對引入AI醫療技術的基層醫療機構給予補貼，對優質AI醫療產品納入醫保支付范圍。

耿福能也建議，設立基層醫生AI智能體應用專項補助金，中央與地方財政按比例分擔。對采購適配基層常見病、慢病管理需求的AI智能體，給予30%-50%購置補貼，鄉村地區適當上浮，比如50%-60%，并給予年度運維補助。

戴立忠還表示，當前AI+醫療發展規模化推廣，也面臨數據供給不足挑戰。

“企業對市場痛點更為敏感，更了解民眾所需，但醫療數據具有隱私性、分散性特點，目前我國醫療數據開放共享機制不完善，多數醫療脫敏數據未能有效向AI醫療企業開放，導致企業缺乏高質量、規模化的訓練數據，無法研發出適配我國醫療場景、精準度高的AI大模型，技術創新陷入‘無米之炊’的困境，成為AI醫療商業化落地的核心瓶頸。”戴立忠也呼吁，加快醫療脫敏數據開放，建立統一的醫療脫敏數據開放平臺，明確數據開放范圍、標準與流程。

(本文來自第一財經)