近年来，“AI（人工智能）如何真正赋能医疗”成为行业内的高频议题。《经济参考报》记者日前调研发现，病历质控、智能分诊、临床试验匹配等具体场景中的AI应用已悄然落地。
当前，AI在减轻医生负Pg电子担、优化患者体验、推动科研创新等方面展现出巨大价值，并已从“实验探索”迈入“规模化落地”的关键时期。AI究竟如何真正走进医院？来自医院管理、临床一线、政策研究等领域的多位专家，分享了各自的观察与实践。
“本质上是让医生把更多精力放在诊疗本身。”张骞表示，AI病历内涵质控系统不仅能预警病历书写的时限问题，还能精准识别前后逻辑错误，帮助医生和质控人员快速排查缺陷；智能预问诊则通过挂号后自动推送填写提醒，引导患者提前完善病史信息，这些数据可直接回写到医生工作站，大幅缩短了门诊问诊时间，上线万人次。
据介绍，针对肿瘤患者分诊难的问题，北京大学肿瘤医院淋巴瘤科搭建了线上AI问诊平台，上线以来已服务数千人次，有效解决了患者“挂错号、跑冤枉路”的痛点；在科研领域，AI助力搭建专科数据库，可一键生成中英文文献综述，还能根据研究重点、样本量等信息，快速生成临床研究方案，让原本需要数周的工作缩短至数小时。
张骞坦言，AI系统上线初期，部分医生存在抵触情绪，病历AI质控系统使用率并不高，门诊语音病历生成功能，病情复杂的科室愿意尝试，而简单复诊开药的场景则鲜有人问津。
北京大学肿瘤医院胸部肿瘤内一科主任医师赵军表示，AI的推广需要结合临床实际需求，不能“一刀切”。以诊前预问诊为例，该院通过职代会提案推动落地，结合肿瘤患者的特点优化流程，让患者主动参与信息确认，既保证了数据精准性，也提升了患者的就医体验。他说：“AI不是‘硬塞’给医生，而是要真正解决他们的痛点，才能实现良性推广。”
业内专家普遍认为，数据是AI的“燃料”，但高质量、标准化、多模态的医疗健康数据供给不足，安全、高效、可信任的数据共享流通机制有待完善，成为制约AI发展的首要瓶颈。
刘远立说，公立医院作为数据持有者，普遍存在“不能、不敢、不愿”共享数据的问Pg电子题。“不能”是因为医疗数据多模态、高复杂、强专业，当前各医院普遍缺乏成熟的数据治理和开发能力；“不敢”是因为健康医疗数据高度敏感，隐私保护安全责任压力大，共享顾虑重重；“不愿”是因为数据贡献缺少合理的激励和价值回报机制。