破解就醫排隊多難題，政協委員建議推廣城市醫療健康智能體

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今年政府工作報告中，人工智能、腦機接口、智能經濟新形態等熱點詞匯引起廣泛關注。全國兩會期間，在眾多“AI+”賽道中，AI醫療健康成為焦點議題。

圍繞群眾就醫“排隊多”“多頭跑”等痛點，多位委員建議，推廣城市級醫療健康智能體，推動本地醫療衛生服務系統從信息化到智能化的升級改造，為群眾帶來AI醫療健康服務新體驗。

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群眾就醫體驗仍有提升空間

回顧“十四五”時期，我國建成了世界上規模最大的醫療服務體系、疾病預防控制體系、醫療保障體系，衛生健康事業取得長足發展。但隨著人口老齡化加劇、居民健康需求多元化升級，以及醫療資源分布不均衡等問題凸顯，醫療衛生服務過程中的堵點難點仍然存在。

結合市場調研來看，當前我國醫療衛生服務體系面臨三大現實痛點。首先是群眾就醫體驗還有較大提升空間。特別是大醫院的就醫流程復雜，導致“排隊多”與“多頭跑”現象常見；互聯網醫院的服務功能比較單一，入口分散，用戶很難找到病情需要的醫生和服務；線上線下的信息不貫通，用戶線上只能掛號繳費，而線下門診、檢驗檢查、住院等流程進度無法直接推送給用戶，導致就醫過程缺乏清晰的指引。

此外，院外健康服務能力還比較薄弱，難以與院內診療銜接互補；家庭醫生數量、質量與服務能力還有提升空間，居民在慢性病管理、婦幼服務等領域還缺乏高質量的服務供給，日常健康管理也缺乏好用管用的工具等。

更為重要的是，數據和服務尚未互通，導致醫療健康服務缺乏連續性。多數地區居民的診療記錄、檢查檢驗報告、體檢報告、購藥記錄、醫保、商保、可穿戴設備等全周期健康數據，分散在不同的部門和機構中，跨機構互聯互通與業務協同困難，無法形成精細化個人健康畫像，制約了診斷和健康管理的精準性。

“就醫時這類情況太常見了，有時候剛剛在上一家醫院檢查完的項目，轉院后檢查結果卻不被新的醫院認可，重復檢查既耽誤時間，又加重了就醫成本。”有用戶向北京商報記者表示。

全國政協常委、國家統計局原副局長賈楠與全國政協委員、中日友好醫院原副院長姚樹坤認為，發展城市醫療健康智能體，有助于解決上述三大現實痛點問題。

談及發展AI+醫療健康的必要性，全國政協委員、北京大學第一醫院心內科首席專家霍勇表示，“AI+醫療健康”是搶占國際競爭制高點的關鍵領域，以AI應用為抓手，可以完善院外健康服務供給體系，提升居民健康水平。

霍勇認為，我國醫療資源存在總量不足、分布不均等難題，近年來我國AI技術在醫療健康領域的應用已有長足進步，但還需從模型部署、數據打通、院外健康服務銜接與支付能力保障等多方面進行協同，加速應用，讓更多老百姓用得上、放心用。

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加速健康AI應用需突破三大短板

2026年全國兩會期間，人工智能再度被寫入政府工作報告，要求深化拓展“人工智能+”，同時“十五五”規劃綱要草案明確提出，加快建設健康中國、建設優質高效醫療服務體系，搶占人工智能產業應用制高點。

從市場表現來看，目前國內涌現出了以螞蟻阿福為代表的一系列醫療專業大模型和健康AI應用，螞蟻阿福還成為全球第一大健康AI App，反映出居民對專業、便捷的健康服務有著龐大的需求。與此同時，美國OpenAI、谷歌等科技巨頭也紛紛跟進上線AI+醫療健康產品。

作為國際AI競爭的關鍵領域，我國AI+醫療健康雖已取得長足進步，但仍面臨技術、政策、場景三大層面的短板。霍勇進一步解釋稱，在技術層面，“數據孤島”制約模型迭代，居民健康數據散落在醫療機構、藥店等不同主體中，難以貫通形成多維健康圖譜；多數醫療機構傾向于私有化部署大模型，模型“單打獨斗”，無法借助行業積累提升服務水平。

在政策層面，霍勇表示，“不敢用、不會用”的顧慮仍存在，大模型應用價值、評測標準、管理機制尚未達成共識。比如，AI能多大程度促進分級診療？節省多少醫保資金？這些定量研究尚處空白。

此外，場景方面，霍勇也提到了院外健康。霍勇指出，院外健康服務覆蓋不足，尤其是預防、康復、護理、隨訪等環節。一名家庭醫生往往要服務700至1000名居民，很難做到及時用藥指導和定期隨訪，這正是AI可以發揮作用的領域。

對于如何突破上述三大短板，霍勇提出三項建議：一是打破模型和“數據孤島”。探索“混合云”部署模式，低敏感度數據部署在“行業云”、高敏感度數據部署在“私有云”，率先推動低敏感度醫療健康數據的互聯互通；借鑒美國“前沿部署工程師”（FDE）模式，以“數據不動知識動”的方式，帶動醫療大模型性能持續提升；試點“個人醫保云”等，深化國家級數據互聯互通。

二是探索醫療大模型分類分級治理體系，建立權威標準。根據不同場景應用價值、風險等級，明確各場景下模型的能力邊界和權責；推動醫療機構、模型廠商、第三方機構協同，加快建立行業公認的評測標準，開展價值量化測算和倫理審查機制，讓行業有規可依。

三是強化院外健康服務銜接。霍勇建議聚焦居民健康咨詢、報告解讀、健康管理計劃等高頻需求，通過“數字家庭醫生”“名醫智能體”等已被市場驗證的模式，釋放AI的應用價值。

同時，霍勇提出，擴大政府購買健康服務范圍，探索將可穿戴智能設備、居家健康管理硬件納入財政支持等。霍勇認為，通過技術、政策和場景協同發力，AI+醫療健康有望真正實現高質量發展，變成老百姓日常生活觸手可及的專業服務，為“健康中國”的新十年建設注入強勁動力。

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全國推廣城市醫療健康智能體

突破應用難點之后，AI在醫療健康領域如何進一步提質增效？賈楠、姚樹坤兩位委員指出，要在全國范圍推廣城市級醫療健康智能體。

北京商報記者注意到，近年來，部分省市已經在城市級醫療健康智能體上做率先探索。目前，浙江“安診兒”接入2000多家醫療機構，覆蓋1800萬用戶；重慶“渝小健”、廣州“穗小伊”等也在加快推進。賈楠、姚樹坤兩位委員認為，這些地區的部分實踐經驗對全國各地均有借鑒意義。

在全國范圍推廣城市級醫療健康智能體之外，賈楠、姚樹坤兩位委員進一步表示，可以從三個方向推動醫療衛生服務持續提質增效：一是加快推進“智能云陪診”方案，將門診、住院等環節拆解為標準化節點，打通節點之間的數據流和服務流，讓患者用一部手機就能及時接受清晰準確的就診引導，提升就醫便利度。另一方面，以AI作為交互的渠道，打通互聯網醫院的入口和認證體系，整合線上線下醫療藥品資源，按需精準推送在線問診、處方流轉、線上購藥、醫保商保結算等“一站式服務”，實現“問得準癥、看得上病、買得到藥、支付方便、保障得好、管理得嚴”的醫療服務。

二是推動院內診療和院外健康管理的高效銜接。推廣“數字家庭醫生”模式，推動各地家庭醫生工作站數智化升級，集成線上簽約、智能隨訪等能力，提升家庭醫生的簽約率和履約服務能力。將居民側的AI健康助手、可穿戴設備與家庭醫生智能工作站打通，圍繞慢病管理、婦幼服務等重點領域，構建隨訪、用藥管理、指標異常預警、及時有效干預等全周期健康服務體系。

三是加強省內外醫療健康數據互聯互通，助力構建全周期覆蓋的健康管理服務體系。加快構建統一的數據互聯互通標準規范和技術底座，在個人授權的基礎上，打通居民電子健康檔案、電子病歷、檢驗檢查報告、智能可穿戴設備、家庭監測設備數據，形成全周期覆蓋的個人健康畫像。基于AI助手為居民提供個性化的健康咨詢、飲食與運動建議、心理健康等服務，構建主動式健康管理閉環，實現從“治病”到“防病”的轉變，全面提升健康管理的可及性、連續性與可衡量效果。

文/北京商報記者 廖蒙