从达芬奇手术呆板人到GPT-4会诊体系，岂论是作为大夫助手“上岗”，还有是赋能医疗器械研发、聪明病院治理，AI正于从“东西”超过到“伙伴”，尤其是于医学范畴的诸多立异实践，更为泛博患者尤其是慢病患者带来福音。

如借助智能手环、智能血压计等装备，可及时收罗慢病患者的多项心理数据，如心率、血压、运动数据等，为大夫提供正确、和时的病情监测资料；经由过程年夜数据阐发及人工智能算法，收罗到的海量数据患上以深度阐发与挖掘，大夫能更精准地评估病情危害、医治效果，猜测疾病走向，并制订个性化的医治方案及康健治理规划，包括药物医治、饮食建议、运动引导、生理干涉干与等，同时经由过程手机运用步伐或者短信等方式提示患者定时服药、举行痊愈练习及复诊等；大夫还有可以经由过程长途监控体系随时相识患者的病情变化，和时调解医治方案，削减患者就医次数，提高医疗效率……

于此基础上，不少病院还有开发了数智化慢病年夜数据治理平台，这日渐成为鞭策医疗办事质量晋升、患者康健治理邃密化的主要气力。好比一些医疗机构采用专业的慢病专科随访+AI随访体系，经由过程与病院信息体系(HIS)对于接，对于建档的门诊及出院患者举行分级随访治理，实现精准随访。云云，社群中的各个脚色就能够按照患者的环境举行精准干涉干与及帮扶，疾病节制欠安的患者会获得更强的干涉干与。并且，体系也会持久追踪患者接管干涉干与后的举动，确保认知教诲可以或许转化为现实的举动转变，终极动员疾病向好成长。如南京中病院打造的聪明慢病治理平台,融入了中医体质辨识、辨证论治等焦点理念，借助年夜数据阐发、长途办事体系等智能化手腕，可以或许依据患者个别环境动态调解康健治理方案，涵盖炊事指南、运动建议及生理干涉干与等。

可见，能精准辨认高危害人群的AI，不是于替换大夫，而是拓展医学的范畴，让“早发明、早诊断、早医治”向更踊跃的“早预防、早干涉干与、早奏效”改变。

值患上留意的是，只管AI赋能医学潜力巨年夜，但于现实运用中仍面对诸多挑战，需综合施策加以应答，包括打造慢病治理混淆办事模式，实现线上就医咨询及线下实体查抄上风互补；鼓动勉励医疗机构介入数字化慢性病治理体系设置装备摆设，形成于线与实地、专科与全科相联合的医疗资源同享格式；加年夜对于下层医疗机构的撑持力度，提高数智化能力与程度；等等。

更主要的是，成立健全部据安全治理系统，增强数据隐私掩护，和时修复体系隐患，明确数智化医疗数据的网络、利用及掩护规范，为数字化慢性病治理的便捷、合规提供技能助力。笔者于调研中相识到，浙江嵊州下王镇卫生院就使用AI技能主动查抄辨认病历、药方、票据等，极年夜提高了事情效率。好比其开通的医保“刷脸付”功效，患上益在“人脸辨认+实名+实人”AI安全核验技能，患者于就医缴费时，只需于医保综合办事终端进步行人脸辨认，体系便能迅速完成医保结算。不仅确保了患者身份信息的正确性，也为患者带来了更便捷的就诊体验。

2024年11月，国度卫生康健委等部分印发《卫生康健行业人工智能运用场景参考指引》，明确提出踊跃推进卫生康健行业“AI+”运用立异成长。笔者认为，AI与医学交融，短时间是进修摸索，重点是构建进修与教诲系统，明确人工智能于医学中的定位与运用逻辑，开展场景化试点；中期是深化运用，经由过程研究鞭策人工智能与医疗全场景交融，增强国际交流，扩展运用规模，并取患上体系化的现实经验；持久是形成人工智能赋能医学的新生态，笼罩科研、临床、治理全链条。

不管哪一个阶段，都离不开科学的评价系统、规范的管理框架。这此中，须确保医疗决议计划权始终于大夫手里，经由过程多体系交织验证、算法迭代及数据质量优化，进一步晋升AI辅助的正确性、安全性、有用性。详细来讲，可兼顾算力、语料库等数字基建，经由过程导诊办事先行先试、焦点诊疗严酷测评等方式，鞭策“技能—场景—人材”协同成长。

（作者：陈鸣声，系南京医科年夜学数智技能与康健管理试验室传授）

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