一、人工AI智能为医学影像研判

        在当前，全国放射专业人员仍处于短缺状态，有丰富经验的医学影像医师更为短缺。而基层社区的医学影像卫生人才相对于三甲医院，无论在专业水平上还是数量上都有待进一步的提升。当前基层社区的医学影像以X线、B超等为主，随着 CT 逐渐向基层社区医院的引入，其医学影像研判能力将面临更大的挑战。

        随着 AI 的发展，医学影像技术与 AI 的结合对一些疾病的诊断已经取得了突破性的进展。我国的临床科研人员已经和美国国家医学图书馆合作，试用 X 线胸片自动检测系统检测结核病，其检测精度可达到 92%～95%。这一结果提示该系统可作为筛查和诊断结核病的有效方式。有研究者在50台CT 扫描设备上，同时组合使用4种不同的 AI 诊断系统，可检出 56%-70%的易被放射科医生漏诊的恶性结节。一些 AI 系统的性能已接近甚至超过专业的医学影像研判人员，并且 AI 的研判速度要比人工快得多，也不会存在情绪波动和疲劳的情况。将AI 医学影像研判系统引入基层社区，相当于给基层社区引进了“医学影像诊断专家”，可以迅速提升基层医疗机构的医疗诊断能力，扩大优质医疗资源的覆盖广度。

        二、人工AI智能对慢性病管理

        目前我国基层医务人员开展的基本公共卫生服务项目中，社区慢性病患者管理以高血压和 2 型糖尿病为重点，但需要规范化管理的慢性病范畴远超出这两类疾病。随着我国工业化、城镇化、人口老龄化进程不断加快，居民生活方式、生态环境、食品安全状况等对健康的影响逐步显现，慢性病发病、患病和死亡人数不断增多，群众慢性病疾病负担日益沉重。对于基层社区医务人员而言，通过人工管理的方式， 能做好高血压和 2 型糖尿病这两类慢性病患者的随访工作，已然是一项非常繁重的任务，更别提能及时有效的进行其他慢性病档案整理、随访工作及相关数据收集、分析及处理了。

       然而，借助 AI 技术或许可以有效地帮助基层社区医务人员走出这样的窘境。智能语音客服系统是一种融合了 NLP （自然语音处理）、语音识别、知识图谱等先进 AI 技术的人工智能系统，能智能地和人进行流畅的对话。在医疗领域，已经有机构将智能语音客服系统应用到患者的回访工作中。将智能语音系统与各社区的慢性病管理系统相联结，将原先由社区医务人员人工电话回访患者的工作改由 AI 系统完成，从而大大减轻社区医生电话回访的工作量，且 AI 系统相较于人工精力有限的缺点，可以及时地、无遗漏地完成回访工作，并将反馈结果自动记录到慢性病管理系统内，从而大力提升基层社区慢性病管理的能力。

        三、人工AI智能实现智能诊疗

        目前基层社区全科医生的专业水平和技能与二、三级医疗机构的专科医生相比存在较大差距，导致患者不愿意到基层医疗卫生机构就诊。如在基层社区医院即可获得三级医疗机构相同的诊疗水准，患者不会“舍近求远”。这一点可从三级医疗机构专科医生至基层社区医院坐诊时患者就诊数量明显增加看出。

        智能诊疗系统将 AI 技术应用到疾病诊疗中，它可以帮助医生进行医疗信息的整理，通过汇总总结患者就诊信息和既往病史，自动识别患者检测的各项指标。智能诊疗系统利用知识图谱等技术，从专科医生处学习得到相应的诊疗知识，再通过对大量的诊疗数据、专业文献的收集与分析，结合当前患者的症状快速给出备选药物，生成精确的诊疗建议，从而降低了医生的工作强度，同时也降低了漏诊和误诊的概率。目前已经有这样的智能诊疗系统面世：IBM沃森公司拥有海量的专业知识库，在十几秒之内就能阅读 6 万余次、10 万份以上的临床记录。医生输入患者资料后，“沃森医生”立即就能做出诊断并给出治疗方案，其尤其擅长肿瘤疾病的诊断与治疗。

        可以看出，将智能诊断系统引入到基层社区医院，除了可以降低医生的工作强度，降低漏诊和误诊的概率外，更重要地是能够将三级医疗机构相对更高的诊疗水平，通过 AI 技术引入到基层社区医院，从而提升基层社区医院全科医生对疾病的诊疗能力。

        四、人工AI智能疾病预测

        作为居民生命健康的守门人，是基层卫生服务中心全科医生的职责所在。这不仅需要基层医疗社区的全科医生对常见病有诊疗能力，还需要对一些疾病有预测能力，即应用各种生化、影像学、心理行为等日常指标来预测疾病的发生，也可通过使得治疗和防范能够提前介入，从而做到防微杜渐，将“患病的足球”挡在健康球场的禁区之外。然而这需要基层医疗社区的全科医生有丰富的医疗经验和相当的医疗水平，这与当前基层社区的情况不太相符。

        通过人工智能提供的智能诊断、智能诊疗、智能疾病管理以及智能疾病预测等能力，可以弥补基层社区全科医生医疗水平的不足，提高基层社区的整体医疗服务水平，扩大优质医疗资源的覆盖广度，改善地域公平性，从而提升社区居民对基层社区医疗机构的信任，进而引导更多患者到基层医 疗卫生机构就诊。不仅如此，通过人工智能工作的准确性和高效性，还可以改善基层社区全科医生数量不足的短缺，降低医疗服务体系人员费用的支出。

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